Greenplum 6: 混合负载的理想数据平台 高小明 全球领先的开源MPP大数据平台 可扩展性 ACID事务 VS 分布式 简单易用 VS 结构化 半结构非结构化 VS 事务型 分析型 VS MPP - massively parallel processing - 大规模并行处理 master standby primary primary segment mirror segment 6 Pivotal Confidential–Internal Use Only 数据分布: 并行化的根基 最重要的策略和目标是均匀分布数据到各个数据节点。 43 Oct 20 2005 12 64 Oct 20 2005 111 45 Oct 20 2005 42 46 Oct 20 2005 64 77 Oct 20 2005 32 48 Confidential–Internal Use Only 卓越的OLAP特性 列式存储 分区、压缩 高级特性 递归查询、窗口函数 集成分析 多格式、多语言 Madlib: 机器学习 数据库内并行模型训练和预测、分类 ORCA 复杂查询优化器 成熟稳定 完备生态、支撑核心生产系统 13 Pivotal Confidential–Internal Use Only 列式存储 表‘SALES’

Greenplum 编译安装和调试 本文先介绍如何从源代码编译安装Greenplum、初始化Greenplum集群。然后介绍SQL在 Greenplum中的典型执行路径，最后介绍一些调试技巧。 源代码使用 Greenplum 开源社区最新源代码 6X_STABLE 分支： https://github.com/greenplum-db/gpdb​，内核代码基于 PostgreSQL 首先下载 Greenplum 源代码 $ git clone https​:​//github.com/greenplum-db/gpdb Greenplum Database 编译和运行依赖于各种系统库和Python库。需要先安装这些依赖： $ sudo ​yum groupinstall 'Development Tools' # GCC, libtools etc $ sudo 2.1 手工集群初始化 下面介绍如何手工部署一个单机集群：在一台笔记本上安装一个Greenplum的集群，包括一个 master，两个segments。 # step 0. 系统环境配置 $ /etc/sysctl.conf kernel.shmmax = 500000000 kernel.shmmni = 4096 kernel.shmall = 4000000000

SQLite概述、安装和使用 北京理工大学计算机学院 金旭亮 http://www.sqlite.org/ •一种单用户单文件的关系数据库 •占用资源少，适合于嵌入式产品 •无需安装，可以直接嵌入到应用程序中， Java应用只需引用一个jar包即可 •Android操作系统内置对SQLite的直接支持 SQLite概述 官网： http://www.sqlite.org/download org/download.html 访问官网，可以直接下载相 关平台的SQLite开发工具 下载这个压缩包，可以在 Windows上创建和管理Sqlite数 据库，适合于学习 Windows环境下使用SQLite 解压 命令行下打开此程序 SQLite Shell SQLite Shell是一个命令行工 具，可以用它来创建和存取 SQLite数据库。 SQLite Shell支持SQL标准命 令，以及SQLite扩展的命令 建一个新文件。 创建表 create table test (id integer primary key, value text); 使用create table命令创建test表，表中有两个字段：id和value test表创建完成之后，打开文件资源管理器，你会发现test.db文件 己经创建好了，你可以在SQLite Shell中使用.tables命令列出当前 数据库（即test.db）中的所有表。

2017.thegiac.com www.top100summit.com Greenplum机器器学习⼯工具集和案例例 姚延栋 Pivotal 研发技术总监 2017.thegiac.com • Greenplum ⼤大数据平台 • Greenplum 机器器学习⼯工具 • Greenplum 机器器学习案例例 ⼤大纲 2017.thegiac.com 机器学习工具集 2017.thegiac.com • PL/X：各种语言实现自定义函数（存储过程） • MADLib: 数据挖掘、统计分析、图（Graph）等算法 • GPText：文本检索和分析 • GeoSpatial：地理信息数据分析 • Image: 图像数据分析 Greenplum 机器器学习⼯工具集 2017.thegiac.com Greenplum Procedure 历史回顾 2017.thegiac.com 金融 保险 医疗 汽车 制造 科研 政府机构 互联网 娱乐和媒体 零售 MADlib ⽤用户和场景 2017.thegiac.com 功能 Data Types and TransformaJons Array and Matrix Operations Matrix FactorizaDon

NetBackup™ for SQLite 管 理指南 Windows 和 Linux 版本 10.0 NetBackup™ for SQLite 管理指南 上次更新时间： 2022-05-10 法律声明 Copyright © 2022 Veritas Technologies LLC. © 2022 年 Veritas Technologies LLC 版权所 有。All rights rights reserved. 保留所有权利。 Veritas、Veritas 徽标和 NetBackup 是 Veritas Technologies LLC 或其附属机构在美国和其他 国家/地区的商标或注册商标。其他名称可能为其各自所有者的商标，特此声明。 本产品可能包括 Veritas 必须向第三方支付许可费的第三方软件（以下称“第三方程序”）。 部分第三方程序会根据开源或免费软件许可证提供。软件随附的授权许可协议不会改变这些 com/about/legal/license-agreements 本文档中介绍的产品根据限制其使用、复制、分发和反编译/逆向工程的许可证进行分发。未 经 Veritas Technologies LLC 及其许可方（如果存在）事先书面授权，不得以任何方式任何形 式复制本文档的任何部分。 本文档按“现状”提供，对于所有明示或暗示的条款、陈述和保证，包括任何适销性、针对 特定用途的适用性或无侵害知识产权的暗示保证，均不提供任何担保，除非此类免责声明的

2018年PostgreSQL中国技术大会 PostgreSQL和Greenplum 数据库故障排查 赵振平 zzp@taryartar.com 北京太阳塔信息科技有限责任公司 2018年PostgreSQL中国技术大会 自我介绍 微信号：laohouzi999 2018年PostgreSQL中国技术大会 • 赵振平，太阳塔技术总监 • 电子工业出版社签约作家 • 腾讯最具价值专家（TVP） 微信号：laohouzi999 log_statement = 'none' # none, ddl, mod, all 控制记录哪些SQL语句。none不记录，ddl记录所有数据定 义命令，比如CREATE,ALTER,和DROP 语句。mod记录所有ddl 语句,加上数据修改语句INSERT,UPDATE等,all记录所有执行的 语句，将此配置设置为all可跟踪整个数据库执行的SQL语句。 log_duration 2018年PostgreSQL中国技术大会 连接方式（type） 共有三种：local、host、hostssl、hostnossl local使用本地unix套接字 host使用TCP/IP连接（包括SSL和非SSL） “IPv4地址”使用IPv4方式 hostssl只能使用SSL TCP/IP连接 hostnossl不能使用SSL TCP/IP连接 数据库（database）

.....................................................................................3 以开源创新替代专有分析环境 .................................................................................................. ....................................................................................7 Greenplum资源组和Workload Manager ................................................................................... 关于本白皮书 Pivotal 最近推出全球第一个开源、支持多云的高级分析数据平台——Pivotal Greenplum 5。本白皮书着眼介绍 Greenplum 5 的核心特征，及多年来围绕该平台发展出的生态系统。 摘要 Pivotal Greenplum 不受限于基础架构，这意味着它是一种可完全移植的分析数据库软件解决方案，可部署在多云环境（公 有云和私有云）中，也适用不同的本地配置。其大规模并行处理

NetBackup™ for SQLite 管 理指南 Windows 和 Linux 版本 10.2 NetBackup™ for SQLite 管理指南 上次更新时间： 2023-04-28 法律声明 Copyright © 2023 Veritas Technologies LLC. © 2023 年 Veritas Technologies LLC 版权所 有。All rights rights reserved. 保留所有权利。 Veritas、Veritas 徽标、Veritas Alta 和 NetBackup 是 Veritas Technologies LLC 或其附属机 构在美国和其他国家/地区的商标或注册商标。其他名称可能为其各自所有者的商标，特此声 明。 本产品可能包括 Veritas 必须向第三方支付许可费的第三方软件（以下称“第三方程序”）。 部分第三方程序会 com/about/legal/license-agreements 本文档中介绍的产品根据限制其使用、复制、分发和反编译/逆向工程的许可证进行分发。未 经 Veritas Technologies LLC 及其许可方（如果存在）事先书面授权，不得以任何方式任何形 式复制本文档的任何部分。 本文档按“现状”提供，对于所有明示或暗示的条款、陈述和保证，包括任何适销性、针对 特定用途的适用性或无侵害知识产权的暗示保证，均不提供任何担保，除非此类免责声明的

> 岛 网 ioor mauaeaa 和 i Gartner: 数据库中国市场指南 传统数仓的痛点 很多受欢迎的数据库仓库均为分布式数据库，而典型 分布式数据库系统大多是 MPP (大规模并行计算) 架构。 MPP 架构的数据库以 PC 服务器为单位，通过如下图所示的组群方式来扩展存储和计算。假设一个宽表有3亿条记录 MPP 数据库会尝试在每台 PC 服务器的硬盘上分布1 ，节省了海量数据的处理时间。 传统数据仓库架构 然而，随着数据量的不断尝升，企业对数据仓库的要求也越来越高，在使用过程中，传统 MPP 数据库解决方案迎来 了一系列的瓶颈: 传统数据仓库的计算和存情是| 容计算资源和存储资源，在扩缩容、运维、迁移上都存在一， 报表结! 传统数据仓库无法及时扩 导致大数据系统天 价值所带来的商业机会 用户在扩 必须同时扩 企业遇到负 时刻或需要紧急得到某个 的云原生虚拟数仓 产品白皮书 传统数据仓库价格高昂的软硬件、开发运维人员的高晶薪资需要企业进行巨大的前期投入。传统数据仓库客户的生产 环境资源利用率，无论是存储或是计算资源往往都不尽人意。随着存储和工作负载需求的日益增长，面临数据库的扩 容和升级时，由于传统数据仓库架构存储和计算的紧密耦合，往往需要企业花费巨大的运维和时间成本，且操作繁 琐。 木桶效应 传统 MPP 数据仓库架构存在“木桶效应”，集