Greenplum 架构概览 基本拓扑结构 如上图，我们可以认为 Greenplum（后简称 GP） 就是很多个 PostgreSQL 实例所组成的集群。GP 对外提供统⼀的数据接⼝，并帮助⽤户⾃动完成数据分⽚、并⾏ 查询与聚合等诸多分布式数据库功能 GP 是⼀种典型的 Master-Segment 架构，⼀个 GP 集群通常由⼀个 Master 节点、⼀个 Standby Master Master 节点以及多个 Segment 节点所组成 Master 节点通常不存储数据，只作为数据库的⼊⼝对 Segment 进⾏管理；Standby Master 节点则为 Master 提供⾼可⽤⽀持；⽽ Segment 节点就是真正的⼯作 节点，数据存储在此处，并且⼀个 Segment 节点上通常会有多个 PostgreSQL 实例 Master-Segment 和 Master- Slave Master-Slave 模型下，Master 和 Slave 拥有相同的数据，并且 Master 是存储和处理数据的唯⼀⼊⼝，Slave 仅复制 Master 的 数据。⽐如 MySQL 的主从模型、Redis 的主从模型 在 Master-Segment 模型下，⾸先 Master 节点不存储数据，其次就是数据将会以分⽚的⽅式存储在多个 Segment 节点中。这⾥可以 类⽐ Redis Cluster，只不过

All rights reserved. Greenplum 数据库架构分析及5.x 新功能分享 杨瑜 Pivotal中国研发中心 2 Pivotal Confidential–Inter nal Use Only 日程 Ÿ Greenplum 数据库（GPDB）简介 Ÿ Greenplum 数据库（GPDB）架构 Ÿ Greenplum 数据库（GPDB）组件 Ÿ Greenplum GPDB：为大数据存储、计算、挖掘而设计 Ÿ 标准 SQL 数据库：ANSI SQL 2008 标准，OLAP，JDBC/ODBC Ÿ 支持ACID、分布式事务 Ÿ 分布式数据库：线性扩展，支持上百物理节点 Ÿ 企业级数据库：全球大客户超过 1000+ 安装集群 Ÿ 百万行源代码，超过10年的全球研发投入 Ÿ 开源数据库(greenplum.org)，良性生态系统 5 Pivotal Confidential–Inter rights reserved. Greenplum 架构 6 Pivotal Confidential–Inter nal Use Only 平台概况 产品特性 客户端访问和工具 多级容错机制 无共享大规模并行处理 先进的查询优化器 多态存储系统 客户端访问 ODBC, JDBC, OLEDB, etc. 核心MPP 架构 并行数据流引擎 高速软数据交换机制 MPP Scatter/Gather

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 here as an MPP relational database are well-showcased 12 Pivotal 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

VMware, Inc. Brin Index 在Greenplum 7中的 理论与实践 陈金豹，VMWare内核工程师 Confidential │ ©2021 VMware, Inc. 目录 Brin Index On Heap AppendOnly Table Brin在AppendOnly Table上的实现 性能测试 5 Confidential │ ©2021 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 │ ©2021 VMware, Inc. Brin的优势和劣势 优势： 占用空间小 创建快 劣势： 只有在数据具有一定分布特点时才有用 Inc. Brin的体积 Brin tuple: 20bytes Block Range: 8K * 20 = 160K Brin比Heap小8000倍 1 TB的Heap表只需要125M的Brin [1, 5] [7, 10] [9, 12] Brin Block Rang Confidential │ ©2021 VMware, Inc. Brin的选择率 BlockNum:

开源 MPP 数据库的不二之选: Pivotal Greenplum 5.0 姚延栋 yyao@pivotal.io 开放源代码 SQL 企业级数据库 生态系统 MPP 高速数据加载 多态存储 表‘SALES’ 列存储 行存储 1月 一年前 二年前 外部表 12月 11月 4月

白皮书 开源 Greenplum 新篇章： 兼容欧拉开源操作系统的数据平台 支持国产生态的高级分析数据平台 作者：Greenplum 中文社区、 欧拉开源社区 完全兼容欧拉开源操作系统的 HTAP 数据平台 Greenplum 白皮书 . 5 openEuler 面向多样性算计算的创新 ................................................................................................................................... 6 欧拉开源操作系统平台架构 ....................... ............................................................................................ 8 完善的生态工具链 ..............................................................................................

在互联网公司的实践与思考 赵飞祥 2 Greenplum现状说明 三 Greenplum体系架构 二 数据仓库体系架构 一 Greenplum开发规范 五 Greenplum运维体系 四 Greenplum扩展规划 六 3 数据仓库体系架构 业务数据与数据使用归类 时间维度：过去 - 现在 - 未来 （数据的生命周期） • “现在”的数据 —— OLTP • “过去”的数据 —— —— OLAP • “未来”的数据 —— 趋势分析 4 数据仓库体系架构 业务数据与数据特点 • 现在的数据 —— OLTP Ø实时，在线系统，客户使用 Ø事务小，频率高，并发高 • 过去的数据 —— OLAP Ø非实时（T+1，或小时级），离线系统，分析决策 Ø事务大，频率相对小，并发低 • 未来的数据 —— 趋势分析 Ø非实时，离线+在线流系统，趋势分析 Ø算法分析，持续计算 5 数据仓库体系架构 OLAP场景举例 • 业务相关场景 Ø用户状态 （注册数，活跃数，并发量，峰值） Ø金币状态 Ø道具/物品状态 Ø对账状态 Ø活动反馈 • 架构相关场景 Ø不同数据量，不同事务特点，不同查询需求 Ø历史数据归档与冷热分离 Ø实时与延时需求的权衡 6 数据仓库体系架构 数据流转过程 • 1 业务数据的产生 —— OLTP • 2 业务数据的中转 —— ETL服务器

一、Greenplum 的前生今世 1. Greenplum 的起源 Greenplum 最早是在 10 多年前（大约在 2002 年）出现，基本上 和 Hadoop 是同一时期（Hadoop 约是 2004 年前后出现的，早期的 Nutch 可追溯到 2002 年）。 互联网行业经过之前近 10 年的由慢到快的发展，累积了大量信息和数 据，数据在爆发式增长，这些海量数据急需新的计算方式，需要一场 计算方式的革命。 传统的主机计算模式在海量数据面前，除了造价昂贵外，在技术上也 难于满足数据计算性能指标，传统主机的 Scale-up 模式遇到了瓶颈， SMP（对称多处理）架构难于扩展，并且在 CPU 计算和 IO 吞吐上不 能满足海量数据的计算需求。 分布式存储和分布式计算理论刚刚被提出来，Google 的两篇著名论文 发表后引起业界的关注，一篇是关于 GFS 分布式文件系统，另外一篇 是关于 MapReduce 并行计算框架的理论，分布式计算模式在互联网 行业特别是收索引擎和分词检索等方面获得了巨大成功。 Big Date2.indd 1 16-11-22 下午3:38 2 由此，业界认识到对于海量数据需要一种新的计算模式来支持，这种 模式就是可以支持 Scale-out 横向扩展的分布式并行数据计算技术。 当时，开放的X86服务器技术已经能很好的支持商用，借助高速网络（当 时是千兆以太网）组建的

白皮书 Pivotal Greenplum 5： 新一代数据平台 开源、支持多种云的高级分析数据平台 作者：Keaton Adams、 Dan Baskette、 Cesar Rojas pivotal.io/cn 白皮书 2 © Copyright 2017 Pivotal Software, Inc.保留所有权利。 PIVOTAL GREENPLUM 5：新一代数据平台 目录 ........ 4 支持多种云不受限于基础架构的数据平台 ............................................................................................................................................... 4 集成分析：改进后的全新分析接口 ...... ................................................................................................7 架构化查询语言性能提升 .........................................................................................

Greenplum介绍 唐成 － 2011.02.17 汇 报 提 纲 Greenplum VS hadoop Greenplum架构 Greenplum的高可用方案 GP分布式数据库功能介绍 理解GP的查询处理 Greenplum VS hadoop 比较项 Greenplum Hadoop+hive 软件性质 商业软件 集群规模越大，总体性 能越好。 单个SQL最少也有数十 秒。 SQL的支持程度 支持完善，几乎所有 PostgreSQL支持的SQL， gp都支持。 支持有限的SQL，查询 支持子查询，但不支持 窗口函数。大部分dml都 不支持，只支持append。 稳定性 有较多的bug。 比较稳定。 Greenplum架构图 Segment Host Segment Host Segment Host Greenplum架构: Master介绍 Master服务器是外面用户访问greenplum的入口。用户 都是连接master服务器的，对于外部用户来说，他并不 与segment host服务器发生任何关系，外部用户的网络 只需要与master服务器连通就可以了，不需要访问 segment host服务器。 所有的用户连接都是直接连接到master服务器上的。 Greenpl