psql、pgAdminIII)和应用程序 接口(APIs(如 JDBC、ODBC))连接 GP。不过，GP 在 5 版本和 6 版本中，因为 PostgreSQL 版本的不断合并，有不少系统表的发生了变化，所以，原有适用的客户 端，可能需要一定的适配开发工作，才能适用新的 GP 版本，编者目前在对 pgAdminIII 进行 5 版本和 6 版本的适配和改造，主要服务商业付费用户。 Master 并未提供删除 Mirror 的标准命令，删除 Mirror 的操作，对于 6 版本来说，和 4 版本与 5 版本是不同的，因为 6 版本中，系统表中记录 Mirror 关系 的系统表设计已经发生了重大变化。 Mirror 使得数据库查询在 Primary 不可用时可以自动切换到 Mirror 上。为了 配置 Mirror，GP 系统需要有足够多的主机，从而可以确保作为冗余角色的 Mirror Primary 可以在系统处于运行状态下被恢复回来。恢复进程仅仅复制失败期间发 生变化的增量差异，当然，如果失败时间太久或者因失败的 Instance 文件有损毁， 将需要全量恢复或者需要选择全量恢复。在 6 之前的版本，GP 的 Primary 和 Mirror 之间采用的是 filerep 的方式进行 block 级别的变化同步的机制，从 6 版本开始， 使用 WAL 复制，这将可以从根本上解决以往的

点来支持更大容量的存储和更高的计算能力。 • 随着Greenplum一起安装发布，在$GPHOME/bin下面，和其 他辅助工具，如gpstart,gpstop,gpactivatestandby一样，是一个 用python写的命令行脚本。 GPExpand简介与具体用法 • GPExpand工作流程 – 建立并添加新节点 – 数据重分布 GPExpand简介与具体用法 • 增加新节点 – gpexpand –i 配置文件 不需要将表改成随机分布，单表查询可以做优化 – 对于Join查询，如果分布状态相同的情况下，可以被优化 改进与实现 • 减少重分布数据移动量 – Greenplum 5及之前版本采用取模分布 – 节点数量发生变化后重新计算取模，移动数据量大 – 不仅存在新旧节点间的移动，旧节点之间也要移动 改进与实现 • 减少重分布数据移动量 – Jump Consistent Hash ▪ 均匀性：通过概率做到均匀分布

云数据库背景 云数据库实现方案 Greenplum on Kubernetes Greenplum Operator 总结 云数据库背景 云数据库背景 ● 资源变化 ○ 本地资源 → 云 ○ 静态资源 → 弹性需求 ● 数据变化 ○ 内部数据 → 多数据源 ○ 数据规模 → 不易预测 ○ 数据格式 → 半结构化/无模式 ○ 数据隔离 → 数据共享 ● 云数据库市场巨大 ● 云数据库增速巨大

必要列执行Analyze， 只在结果中返回的列无需收集统计信息；  对于频繁创建表删表的系统，可关闭gp_autostate_mode(on_no_stats=> on_change) ，数据变化量达 到一定阀值才收集统计信息； – gp_autostats_mode = on_change – gp_autostats_on_change_threshold = 5000000（资料依据项目而定） 有详细日志、自劢生成成功失败清单、可断点续跑[到表级]  可指定条件筛选数据进行备份  单个失败不影响整个备份任务  可增量备份-识别AO的方式与gpcrondump一致，同时支持heap表的增备(是否发生过变化)  可指定并发数(同时多张表备份)，可指定编码Encoding  乐观锁设计——单表尝试加锁失败即认为该表本次备份失败  命令简单易用——单命令无需部署，参数基本保持与gpcro

Date2.indd 18 16-11-22 下午3:38 Greenplum 精粹文集 19 6. Greenplum 未来的发展之路 过去十年，IT 技术潮起潮落发生着时刻不停的变化，而在这变化中的 不变就是走向开放和开源的道路，即将到来的伟大变革是云计算时代 的到来，任何 IT 技术，从硬件到软件到服务，都逃不过要接受云计算 的洗礼，不能赶上时代潮流的技术和公司都将被无情的淘汰。大数据

及电商ERP的研发和实施部署经验，公司核心管理团队来自于阿里巴 巴、亚马逊、中国平安和麦包包等知名公司。 聚水潭创建之初，以电商SaaS ERP切入市场，凭借出色的产品和服务， 快速获得市场领先地位。随着客户需求的不断变化，如今聚水潭已经 发展成为以SaaS ERP为核心，集多种商家服务为一体的SaaS协同平台， 为全国近20万家电商企业提供全面的信息化解决方案。 经过5年多的发展，公司员工从2014年成立之初的9人增加到现在

Confidential │ ©2021 VMware, Inc. Brin on AO Storage Upper Level：定长数据段，约为3.2MB RevMap：变长数据段，大小随数据表数据 量变化，向后增长 BrinTuples：存放Min Max的数据段，Page 结构和Heap Page相同 22 Confidential │ ©2021 VMware, Inc. Upper

异构平台环境下初始化同步 8 • 非侵入式技术对生产没有影响 • 基于日志捕获技术的实时性非常高 • 支持从过去的某一指定时间开始捕获 • 条件过滤 • 支持触发器捕获技术作为补充 基于数据库事务日志的变化数据捕获 9 • 避免人为错误 • 在迁移结束前校验数据 • 支持异构 异构平台间数据校验域修复 10 内置监控与报警 • 实时监控HVR进程 • 自动告警 • 与第三方企业监控平台集成

student_id，和其分布键不同，因而需要数据移动（motion），以保证相 同关联键的数据都在同一个 segment 上。 感兴趣的读者可以尝试把 stendent 的分布键改成其他字段，看看计划有什么变化。 3.2 查询执行 QD(Query Dispatcher) 将上面的并行计划分发到每个 segment 上执行。这个例子中一共有2个 segments。 查询计划包含2个slices，所以每个

建聚簇索引，数据也是按照⽇期列顺序存储。⼀个查询如果读取⼀个⽇期范围的数据，那么就可以利⽤磁盘顺序扫描 的快速特性。 8 ANALYZE/VACUUM 定期的执⾏ ANALYZE 或者在表格数据变化⽐较⼤的时候执⾏、可以提⾼查询效率，定期的执⾏ VACUUM 可以清理⼀些磁盘空间。但是执⾏ ANALYZE 和 VACUUM 都会占⽤⼀些系统资 源。 开发指南 Greenplum数据仓库 UDW