堆是一种近似完全二叉树的结构，最大值堆要求每个子节点的键值总是小于父 节点。最小值堆要求每个子节点的键值总是大于父节点。 堆排序算法 ● 步骤1：建立最大值堆,最大元素在堆顶 ● 步骤2：重复将堆顶元组移除并插入到排序数组，更新堆使其保持堆的性质 ● 步骤3：当堆的元素个数为零时，数组排序完毕 堆排序 11 ● 建堆 堆排序 9 5 8 1 3 6 2 1 2 5 9 8 3 Knuth 5.4.1R替换选择算法： ● 1. 初始化阶段，读取输入元组至内存，并建立最小堆。 ● 2. 弹出堆顶元组，输出到顺串文件的缓冲区，并记录该元组的排序键为 lastkey。 ● 3. 读取新元组，如果元组排序键大于等于lastkey，插入堆顶，并调整堆，使其有 序。 ● 4. 如果新元组排序键小于lastkey，将该元组放入堆尾，并将堆的大小减1。 ● 5. 重复第2步，直至堆大小变为0。 4. 如果所有缓冲区的顺串数和大于1，选取顺串数为0的输入缓冲区作为新的输 出缓冲区，将原输出缓冲区设置为新的输入缓冲区，重复第2步。 ● 5. 如果所有缓冲区的顺串数和为1，则该顺串就是排好序的元组，算法结束。 多相归并排序 34 ● 同样以4个文件为假设，多相归并排序使用3个文件作为输入文件，1个文件作为 输出文件。多相归并排序需要文件中的顺串数呈现不均匀的分布 多相归并排序 文件1

................................................................................. 10 Greenplum 集群多站点复制 ............................................................................................... 务场景，能够处理多种并发混合工作负载，专为满足在多结构数据环境中进行实时分析的需求而设计。 欧拉开源操作系统是一款面向数字基础设施的操作系统，支持服务器、云计算、边缘计算、嵌入式等应用场景，支持多 样性计算，致力于提供安全、稳定、易用的操作系统。 Greenplum 与欧拉开源社区强强联手，不仅是双方业务用户所期盼的，同时也是 Greenplum 社区与对中国本地开源社 区的深入 Edge、面向嵌入式的版本 openEuler 21.09 Embedded。 openEuler 希望与广大生态伙伴、用户、开发者一起，通过联合创新、社区共建，不断增强场景化能力，最终实现统一 操作系统支持多设备，应用一次开发覆盖全场景。 openEuler 平台架构 openEuler 是覆盖全场景的创新平台，在引领内核创新，夯实云化基座的基础上，面向计算架构互联总线、存储介质 发展新

Greenplum（当时还是一个 Startup 公司，创始人家门口有 一棵青梅 ——greenplum，因此而得名）召集了十几位业界大咖（据 说来自 google、yahoo、ibm 和 TD），说干就干，花了一年多的时间 完成最初的版本设计和开发，用软件实现了在开放 X86 平台上的分布 式并行计算，不依赖于任何专有硬件，达到的性能却远远超过传统高 昂的专有系统。 Big Date2.indd 2 16-11-22 l等等）， 但是 Postgresql 是单实例数据库，怎么能在多个 X86 服务器上运行多 个实例且实现并行计算呢？为了这，Interconnnect 大神器出现了。在 那一年多的时间里，大咖们很大一部分精力都在不断的设计、优化、 开发 Interconnect 这个核心软件组件。最终实现了对同一个集群中多 个 Postgresql 实例的高效协同和并行计算，Interconnect 承载了并行 的 是：Greenplum 绝 不 仅 仅 只 是 简 单 的 等 同 于 “Postgresql+interconnect 并行调度 + 分布式事务两阶段提交”， Greenplum 还研发了非常多的高级数据分析管理功能和企业级管理模 块，如下这些功能都是 Postgresql 没有提供的： ·外部表并行数据加载 ·可更新数据压缩表 ·行、列混合存储 ·数据表多级分区 ·Bitmap 索引

Brin在AppendOnly Table上的实现 性能测试 5 Confidential │ ©2021 VMware, Inc. Block Range Index 存储数据块中元组字段的最 大最小值，用于过滤不符合条 件的数据块 1 3 2 5 7 8 8 10 9 11 11 12 [1, 5] [7, 10] [9, 12] Brin Heap Confidential 1 0 0 bit map Confidential │ ©2021 VMware, Inc. Insert Update Delele 每个元组代表一组Block每个字段的最大最小值 如果新的数据超出了最大最小值的范围，则更新元组 删除数据时不做任何操作 Confidential │ ©2021 VMware, Inc. Brin Vacuum vacuum不做任何操作

下的执行方式。最常见的拉模型是 Tuple-At-A-Time，即每次从下层拉取一个元组进行处理。 Greenplum、PostgreSQL、MySQL 以及 Oracle 等主流数据库均采用拉模型。 拉模型的每个算子都实现了从下层节点获取一条元组的 GetNext 函数，每次调用该函数都会从下 层节点返回一条元组或者 EOF 的 NULL 指针。上层节点不断地调用 GetNext 函数从下层节点获

byval = t)|" 继续执行，直到 ExecAgg() 返回，此时 QD 收集了所 有 segment发送来的聚集信息，完成了最后的汇总操 作。可以看到下面result元组的结果是3，而上面的 result元组结果是2。 2 是单个 segment 上的count 结果，3 是所有segments的count汇总结果。 (lldb) expr tup2str(result) (char

Master，就目前已有用户的使用情况来看，即便是编者有幸参与建设的 192 台计算节点的集群，Master 的资源依然很空闲，并不会成为性能的瓶颈，同时，因为 是单 Master，可以最大限度的规避多 Master 架构的系统表频繁不一致的缺陷。 GP 是基于 PostgreSQL 发展而来，用户端可以如同访问 PostgreSQL 那样与 GP 进行交互。可以通过 PostgreSQL 客户端程序(如 的情况下，通过不同网段间的 Primary 与 Mirror 之间的对应关系也可以达到网络保障的效果，但依然强烈建议采用网卡绑 定的方式实现网络的高可用。建议采用支持 802.3ad 协议的交换机以实现多网口的链 路聚合，这样，在操作系统层面，多个物理网口将聚合并表现为一个 IP 地址，当任何 的网络或者交换机出现故障时，在操作系统级别将不会有任何的连接性异常的感知，只 是网络带宽出现下降，整个数据库集群的 ROLE 往往被用来做权限 管理(GROUP)。缺省为 NOLOGIN。 CONNECTION LIMIT connlimit 对于可以 LOGIN 的 Role 来说，决定其同时最多可以有多 少个连接。缺省值为-1(无限制)。 PASSWORD 'password' 设置 Role 的 PASSWORD。如果暂时不打算让该 Role 登陆 数据库，可忽略该属性，如果不指定密码，PASSWORD

的开源 MPP数据仓库 Ø 2019年底跟随Pivotal被VMware收购 Confidential │ ©2022 VMware, Inc. 5 谁在用Greenplum? Ø 500多付费企业客户 Ø 成千上万的开源用户 Ø 支撑巨大的生产集群: q 250+ servers q 10+ PetaBytes Ø 十几个甚至几十个国内国外的衍生项 目（我们是真开源，欢迎大家贡献） HDFS，S3，文件， 网络，命令，流式数据… Confidential │ ©2022 VMware, Inc. 16 Greenplum生态：Madlib Ø 在数据库内做机器学习 Ø 非常多的算法库 Confidential │ ©2022 VMware, Inc. 17 GPText Ø MPP化的Apache Solr，用于全文检索和文本分析 Ø 举例: q 十个单词内包含Alan和Clinton：“Alan Confidential │ ©2022 VMware, Inc. 21 Greenplum 7的亮点：PostgreSQL v12 和新特性 Ø 6000+ 冲突 Ø 从9.4升级到12 Ø 80多万行改动 Ø Upsert, BRIN, JIT, … Confidential │ ©2022 VMware, Inc. 22 Greenplum 7的亮点：Greenplum to Greenplum

numeric 开发指南 Greenplum数据仓库 UDW Copyright © 2012-2021 UCloud 优刻得 83/206 ); 唯⼀约束：唯⼀约束确保存储在⼀张表中的⼀列或多列数据数据⼀定唯⼀。要使⽤唯⼀约束，表必须使⽤ Hash 分布策略，并且约束列必须和表的分布键对应的列⼀致（或者是超集） CREATE TABLE products( product_no integer UDW⽀持⾏式存储、列式存储。 ⾏存储的应⽤场景： 表数据在载⼊后经常 update; 表数据经常 insert； 查询中选择⼤部分的列； 列存储的应⽤场景： 列存储⼀般适⽤于宽表（即字段⾮常多的表）。在使⽤列存储时，同⼀个字段的数据连续保存在⼀个物理⽂件中，所以列存储的压缩率⽐普通压缩表的压缩率要⾼很多，另外在多数字段中筛 选其中⼏个字段中，需要扫描的数据量很⼩，扫描速度⽐较快。因此，列 ⾏存储和列存储 ⾏存储的应⽤场景： 1. 表数据在载⼊后经常update; 2. 表数据经常insert； 3. 查询中选择⼤部分的列； 列存储的应⽤场景： 列存储⼀般适⽤于宽表（即字段⾮常多的表）。在使⽤列存储时，同⼀个字段的数据连续保存在⼀个物理⽂件中，所以列存储的压缩率⽐普通压缩表的压缩率要⾼很多，另外在多数字段中筛 选其中⼏个字段中，需要扫描的数据量很⼩，扫描速度⽐较快。因此，列

和运营效率得以提升，这有助于二手车经销商专注于车辆整备和二手 车零售，加速行业专业化分工、实现规模化发展。 同时，天天拍车也正在布局二手车金融、二手车保卖等创新业务。截 至目前，天天拍车已在全国超过50个多城市设立线下交易服务中心。 参考：https://mp.weixin.qq.com/s/zgCfcbMKOJRYROdxjW6RNA 14 Compare Products 需求：利用GP自建数据仓库面临的数据集成问题 JDBC驱动强依赖。 ➢ 版本更新不及时，对GreenPlum新版本无法持续性支持，不稳定。 ➢ 需开发人员支持，二次开发或脚本支持，开发时间成本和人力成本高。 ➢ 支持数据库版本少，无法支持跨多版本的Oracle、MySQL、PostgresSQL、SQL Server等 ➢ 断点续传不支持 ➢ 大量数据同步的情况下，同步组件效率低 参考：https://mp.weixin.qq.co