SEQUENCES IN SCHEMA public FROM bob; 需要注意的是，GRANT ALL IN SCHEMA 语法只是将当前状态下 Schema 内现有 的对象进行授权，之后创建的对象不包含在本次授权中，从原理上来说，GRANT ALL IN SCHEMA 语法是一种内置的循环授权的方式，并不是在 Schema 上保存权限信息。 模拟 Row 级别的权限控制 GP 句是等价的。 注意：日期间隔不能跨越 Saturday(周六)。 Incorrect：DENY BETWEEN DAY 'Saturday' AND DAY 'Sunday' 正确语法为： DENY DAY 'Saturday' DENY DAY 'Sunday' 例子： 下面的例子说明在 CREATE ROLE 和 ALTER ROLE 的时候使用时间约束。这里只 pygresql.org 使用通用API来访问GP的说明： 1. 下载相应的语言和对应平台的API文件。例如下载JDK和JDBC。 2. 编写相应的程序连接GP。需要注意SQL的语法支持问题。 下载合适的PostgreSQL驱动并配置到Master Instance的连接。 第三方客户端工具 很多第三方的ETL和BI工具使用标准的API如ODBC、JDBC，都可以通过配置连接

流处理 在线系统扩展 任务管理 服务 加载 & 数据联邦 高速数据加载 近实时数据加载 任意系统数据访问 存储 & 数据访问 混合存储引擎（行存&列存） 多种压缩，多级分区表 索引（B树，位图，GiST） 安全性 语言支持 标准SQL支持，SQL 2003 OLAP扩展 支持 MapReduce 扩展编程语言 (Python,R, Java, Perl, C/C++） 第三方工具 调度器 执行器 解析器执行词法分 析、语法分析并生 成 解析树 客户端 主节点接受客户连接， 处理请求，执行认证 解析器 主节点 17 Pivotal Confidential–Inter nal Use Only 优化器 本地存储 主节点Segment 系统表 分布式事务 Interconnect 调度器 执行器 解析器 优化器 处理解析树，生成 查询计划 查询计划描述了如

在导⼊⼤量的数据的时候我们建议不要使⽤insert⼀条条的导⼊数据、强烈建议使⽤copy、udwfile导⼊数据。 insert加载数据 加载数据 我们可以通过insert插⼊数据到udw，语法如下所⽰： INSERT INTO 表名 [ ( 字段 [, ...] ) ] { DEFAULT VALUES | VALUES ( { 表达式 | DEFAULT } [, ...] ) | 数据已经在udw中，也可以通过insert into table1 select * from table2这种⽅式加载数据。 copy加载数据 加载数据 我们可以⽤copy快速加载⽂件数据到udw。具体语法如下： 数据导⼊ Greenplum数据仓库 UDW Copyright © 2012-2021 UCloud 优刻得 73/206 cat /data/test.dat | psql -h hostIP 79/206 或者通过下⾯sql查看 select datname from pg\_database; (超级⽤⼾) 2.3 变更数据库 变更数据库 使⽤ALTER DATABASE命令，语法如下： ALTER DATABASE name [ [ WITH ] option [ ... ] ] where option can be: CONNECTION LIMIT connlimit

Processing ⼯工作原理理 2017.thegiac.com C API (Greenplum, PostgreSQL, HAWQ) 底层抽象层 (数组操作、类型转换、数值计算库等) 数据库内建函 数 ⽤用户接⼝口 ⾼高层抽象层 (迭代控制器器) 内循环函数 (实现机器器学习逻辑) Python SQL C++ MADlib 架构 2017.thegiac Spark: 不不同的产品，侧重点不不同 MADlib Spark 算法库 易用性 需要编程 查询优化 成熟度稍差 内存和流处理 通过 Gemfire SQL 语法支持 需要提升 磁盘数据 不是核心焦点 并发性能 不是核心焦点 大数据关联 不是核心焦点 2017.thegiac.com ⽤用户案例例 1 Greenplum

的自定义分词器和一个通用查询处理器（可接受 来自支持的 Solr 查询处理器的采用混合语法的查询）。PostGIS 程序包是 PostgreSQL 的空间数据库扩展，可让地理信息 系统 (GIS) 对象存储在数据库中。Pivotal Greenplum PostGIS 扩展包括支持使用基于 GiST 的 R 树空间索引和函数分析和处 理 GIS 对象。 图 3：Pivotal Greenplum

体文本的自定义分词器和一个通用查询处理器（可接 受来自支持的 Solr 查询处理器的采用混合语法的查询）。PostGIS 程序包是 PostgreSQL 的空间数据库扩展，可让地 理信息系统 (GIS) 对象存储在数据库中。Greenplum PostGIS 扩展包括支持使用基于 GiST 的 R 树空间索引和函数分 析和处理 GIS 对象。 完全兼容欧拉开源操作系统的 HTAP 数据平台

9 8 7 7 9 6 3 2 1 分治法 9 快速排序 ● 快速排序算法： 10 堆排序是最常用的排序算法，由J.Williams在1964年发明。 ● 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 输 出 缓 冲 区 输 入 缓 冲 区 27 败者树算法(GP目前使用堆)： ● 1. 输入每个顺串的第一个记录作为败者树的叶子节点。建立初始化败者树。 ● 2. 两两相比较，父亲节点存储了两个节点比较的败者（节点较大的值）；胜利者 （较小者）可以参与更高层的比赛。这样树的顶端就是当次比较的冠军（最小 者）。 ● 3. 调整败者树，当我们把最小者输入到输出文件以后，需要从相应的顺串取出 一个记录补上去。补回来的时候，我们就需要调整败者树，我们只需要沿着当前 节点的父亲节点一直比较到顶端。比较的规则是与父亲节点比较，胜者可以参 与更高层的比较，一直向上，直到根节点。失败者留在当前节点。 败者树 28 败者树 1 10 30 44 56 . . . 6 8 34 64 66 . . . 7 11 12 13 17 . . . 22 55 67 77 79 . . .

一般的dml语句。 Greenplum3.X不支持表空间。4.0提供了支持 tablespace功能。 不支持trigger。 建表语句多了distributed by 子名外， 其它的SQL语法 基本上都与PostgreSQL一样： CREATE TABLE products (name varchar(40), prod_id integer, supplier_id integer) foo (a int, b text) WITH (appendonly=true, compresstype=zlib, compresslevel=5); GP使用人性化的partion语法支持分区表 CREATE TABLE sales (id int, date date, amt decimal(10,2)) DISTRIBUTED BY (id) PARTITION BY '2008-01-01') INCLUSIVE END (date '2009-01-01') EXCLUSIVE EVERY (INTERVAL '1 day') ); GP使用人性化的partion语法支持分区表 CREATE TABLE sales (id int, date date, amt decimal(10,2)) DISTRIBUTED BY (id) PARTITION BY

确实胜出一筹。 Big Date2.indd 4 16-11-22 下午3:38 Greenplum 精粹文集 5 1) PG 有非常强大 SQL 支持能力和非常丰富的统计函数和统计语法 支持，除对 ANSI SQL 完全支持外，还支持比如分析函数（SQL2003 OLAP window 函数），还可以用多种语言来写存储过程，对于 Madlib、R 的支持也很好。这一点上 MYSQL 布式存储技术结合，推出了 HAWQ 高级数据分析软件系统，实现 了 Hadoop 上的 SQL-On-Hadoop。 与其它的 SQL-on-HADOOP 系统不同，HAWQ 支持完全的 SQL 语法 和 SQL2003 OLAP 语法及 Cost-Base 的算法优化，让用户 就像使用关系型数据库一样使用 Hadoop。底层存储采用 HDFS， HAWQ 实现了计算节点和 HDFS 数据节点的解耦，采用 MR2 和功能上的差距，Hadoop 还有很长的一段路要走。就目前来看， 我们认为这两个系统都有其适用的场景。 简单来说，如果你的数据需要频繁的被计算和统计、并且你希望具 有更好的 SQL 交互式支持和更快计算性能及复杂 SQL 语法的支持， 那么你应该选择 MPP 数据库，SQL-on-Hadoop 技术还没有足够 成熟。特别如数据仓库、集市、ODS、交互式分析数据平台等系统， MPP 数据库有明显的优势。 Big Date2

Segment 节点进行执行，并将最终结果返回给客户端。 Segment 节点上负责执行 QD 分发来的查询任务的进程称为 QE (Query Executor) 进程，递归 遍历 QD 发来的计划树，对每一个节点按照拉模型 (火山模型) 进行执行。 QD && QE Confidential │ ©2021 VMware, Inc. 26 QD && QE Confidential │ ©2021