64MB）。 ·MPP 采用 SQL 并行查询计划，Hadoop 采用 Mapreduce 框架。 基于以上不同，体现在效率、功能等特性方面也大不相同。 Big Date2.indd 12 16-11-22 下午3:38 Greenplum 精粹文集 13 1) 计算效率的比较 先说说 Mapreduce 技术。 Mapreduce 相比而言是一种较为蛮力计算方式（业内曾经甚至有 声音质疑 MPP 预先会把数据有效的组织（有模式）， 例如：行列表关系、Hash 分布、索引、分区、列存储等、统计信 息收集等，这就决定了在计算过程中效率大为不同： ·MAP 效率对比 Hadoop 的 MAP 阶段需要对数据再解析，而 MPP 数据库则会直接 取行列表，效率高。 Hadoop 按 64MB 拆分文件，而且数据不能保证在所有节点都均匀 分布，因此，MAP 过程的并行化程度低；MPP 数据库按照数据记 Hash 分布，粒度更细，数据分布在所有节点中非常均匀， 并行化程度很高。 HadoopHDFS 没有灵活的索引、分区、列存储等技术支持，而 MPP 通常利用这些技术大幅提高数据的检索效率。 ·MAShuffle 效率对比 Hadoop Shuffle 对比 MPP 计算中的重分布 -- 由于 Hadoop 数据 与节点的无关性，Shuffle 是基本避免不了的；而 MPP 数据库对于 相同 Hash

Data Replication. What is HVR? 4 Key Benefits of Using HVR for your Business 提升业务洞察力 关键业务连续性 提高效率 降低风险 5 Geographical Distribution Real-Time Analytics Data Lake Data Warehouse Cloud HVR 连续数据集成技术 、包办手续等一站 式二手车交易服务。 天天拍车运用互联网技术，从根本上解决了二手车跨各区域成交和流 通效率低下等问题，持续推进行业升级变革。全国二手车经销商传统 的线下收车方式正在被快速颠覆——二手车经销商通过天天拍车的在 线竞拍系统，在手机端就能轻松竞拍到全国海量优质车源，收车效率 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， 对于增量备份可以支持准实时的同步也可以支持延时同步 ➢ 同步软件不会对源库造成负载上升的问题 ➢ 同步中断后能够记录中断点，在下次同步时可以自动从中断点开始继续同步数据 ➢ 能够提供对同步组件的监控 ➢ 操作简单，运维效率高 参考：https://mp.weixin.qq.com/s/zgCfcbMKOJRYROdxjW6RNA 15 Compare Products 参考：https://mp.weixin

INTO 表名 [ ( 字段 [, ...] ) ] { DEFAULT VALUES | VALUES ( { 表达式 | DEFAULT } [, ...] ) | ⼦查询 } 每次插⼊⼀条的效率会⽐较低、我们建议⼀次插⼊多条（2000-5000条）数据。如果要加载的数据量⽐较⼤的话、强烈建议使⽤copy⽅式加载或者我们下⾯介绍的⼏种⽅式加载。如果您的 数据已经在udw中，也可以通过insert INTO 表名 [ ( 字段 [, ...] ) ] { DEFAULT VALUES | VALUES ( { 表达式 | DEFAULT } [, ...] ) | ⼦查询 } 每次插⼊⼀条的效率会⽐较低、我们建议⼀次插⼊多条（500-5000条）数据。如果要加载的数据量⽐较⼤的话、强烈建议使⽤ copy ⽅式加载或者我们下⾯介绍的⼏种⽅式加载。如果您的 数据已经在 udw 中，也可以通过 存储⽅式不同，哈希之后的值会不⼀样，因⽽会分布到不同的节点上）。 5 导⼊数据 导⼊数据 可以参考上⾯的加载数据、我们提供丰富的数据导⼊⽅法，我们不建议使⽤ insert ⼀条条的导⼊数据、这个效率是⽐较低的。强烈建议⽤ copy 或者其他更⾼效的数据导⼊⽅式。 6 分区 分区 分区表主要⽤来存放⼤表，把⼤数据切⽚，便于查询，也便于数据库维护。分区创建时，每个分区会⾃带⼀个Check约束，来限定数据的范围。

业售后服务团队，他们会同 用户一起排查和解决问题，如果有需要，还会保持与研发的持续沟通，虽然以前也是这 种工作模式，但由于时区和语言文化等诸多差异，沟通链路较长，时间较久，研发的本 地化，使得沟通的效率大大提高。 GP 是一个纯软件实现的 MPP 数据库产品，采用 Share-Nothing 架构，可管理和 处理分布在多个不同主机上的大规模数据集。对于 GP 数据库来说，一个数据库集群是 由多个独立的 Instance 所在主机配置的 Primary 越多，响应并发的能力越弱，但单个任务的 处理能力越强(这也不是绝对的，当 Primary 数量多到，即便运行单个任务时都会出 现资源争抢，可能运行的效率就会下降)。实际上，每个计算主机的 Primary 个数， 还与其他资源有关，如，磁盘性能，网络性能，内存容量。 内联网络：Interconnect Greenplum Database 对于打算用来做Table Join的Column来说，应该考虑选择相同的数据类型。如 果做Join的Column具有相同的数据类型(例如主键Primary Key与外键Foreign Key)，其工作效率会更高。如果两者的数据类型不同，DB还需要将其中一个类型做转 换才可以做关联比较，这种开销是不必要的浪费。 设置 Table 和 Column 的约束 数据类型用来限

所维护的对象数进行约束  减少对象数的方法： – 提高分区粒度 – 避免大范围使用列存储  pg_class对象数如果不进行约束，可能会产生以下问题： – gprecoverseg –F效率低，数据库实例修复如果增量同步失败，我们一般会建议使用gprecoverseg –F进行全量同 步，全量同步是在两个节点之间全量拷贝文件，超过10 0000个对象，在数据目录下地文件数会可能达到上百万 使用gpexpand扩容节点时，对象数多，对应到每个实例下的文件数非常多，将这些目的档重分布到新扩展的节 点时间会很长 – 系统表（pg_class,pg_attribute）太大，影响系统工作效率 – 系统元数据检查pg_checkcat等工具运行时间比较长 物理模型经验分享 物理模型对于系统性能有很大影响，因此需要我们特别关注。 以下来自于在某大型银行的使用经验： 选用分布键同时考虑数据平均分布（一个例子，日志号不是最好的分布键，大量的空值导致资料倾斜） 物理模型经验分享（续） 分区表使用： • 不建议使用二级分区，二级分区不便于管理，而且Parser效率较低； • 二级分区可以用一级分区+Bitmap方式替代，例如按照“发生日期”做分区，然后在机构字段上将bitmap索引 • 对于1亿条记录以下的表不分区(对于小系统，该阀值适当调低) 索引使用：

9 10 1995 2000 2005 2010 新一代数据库的要求 传统数据库的要求 今天的数据库供应商 网络运算的发展速度已经超过了主流数据库 • 海量规模 • 高性价比 • 高效率 数据库管理系统（DBMS）的 规模/容量 11 需要采用一种新的方法 •“一切皆可商用”：商业即用型x86 服务器、存储设备、网络 •通过软件很容易将处理能力扩展到 1000s的内核/系统 存储平台：NetApp一台 – 网络平台：千兆网络 – 软件平台：RedHat linux + mysql – 应用软件：基于Apache的PHP程序 • 现有运行现状 – 随着数据量的不断增长，应用在现有平台上的运行效率极度恶化。 – 实际运行采样，9月份月度数据处理时，该应用耗时42小时；经过两个月 的数据累加，到11月份月度数据处理时，该应用耗时达到65小时。 • 测试运行平台 – 服务器平台：SUN X

？ 此时不能通过 pg_backend_pid() 获得，因为该pid是 QD 的进程号。 常用的方法是通过执行2次 SQL，获得 QE 的进程号。 Greenplum 为了提高效率，降低创建 Gang/QEs 的代价，通常会重用已经创建的Gang/QEs。利 用这一特性，可以方便的找到每个 segment上 QE 的pid。 先执行一次想要调试的 SQL。然后使用下面的命令找出感兴趣的 但是不直观。很多集成开发环境（IDE）提 供了非常直观、强大、易用的调试环境，包括 clion、eclipse、xcode 等。IDE 对于学习 Greenplum 代码也非常有帮助，可以大大提高效率。 下面简单介绍如何使用 clion 图形化用户界面调试 Greenplum 代码。（Eclipse、VisualCode具有 类似功能） Greenplum 进程都是 daemon 进

可以在数据内部运行 50 多种数据分析和机器学习算法。MADlib 提供 SQL 接口进行数据分析，大大降低了数据分 析的门槛；MADlib 内建于数据库内，使用 MPP 的优势，提高了分析的效率；MADlib 可 以在全量数据而不是抽样数据上进行分析，提高了精度。 ● 开放源代码且持续大力投入的平台： 2017 年 Pivotal 在 github 的开源贡献列表中全球排 名第四左右。

(cost=0.00..31.40 rows=2140 width=8) (4 rows) Confidential │ ©2021 VMware, Inc. 28 Slice：为了提高查询执行并行度和效率，Greenplum 把一个完整的分布式执行计划分割成多个 Slice，每个 Slice 负责查询计划的一部分。划分 Slice 的边界为 Motion，每遇到一个 Motion 则一 刀将 Motion

bigint) AS ID) foo DISTRIBUTED BY (id); 2017.thegiac.com 2017.thegiac.com • 适合模型应用于数据子集的场景，并行执行效率非常高 • 如果节点间数据通讯，使用 适⽤用场景 2017.thegiac.com MADlib 2017.thegiac.com 强⼤大的分析能⼒力力 ●