列存、压缩，适合OLAP Ø 外部表: 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:

2018年PostgreSQL中国技术大会 PostgreSQL和Greenplum 数据库故障排查 赵振平 zzp@taryartar.com 北京太阳塔信息科技有限责任公司 2018年PostgreSQL中国技术大会 自我介绍 微信号：laohouzi999 2018年PostgreSQL中国技术大会 • 赵振平，太阳塔技术总监 • 电子工业出版社签约作家 • 腾讯最具价值专家（TVP） 腾讯最具价值专家（TVP） • 计算机畅销书作家 • 贵州省省管专家 • 国家首批大数据高级职称 • 出版了技术专著《Oracle数据库精讲与疑难解析》 • 出版了技术专著《成功之路：Oracle 11g学习笔记》 • 出版了技术专著《IT架构实录》 微信号：laohouzi999 2018年PostgreSQL中国技术大会 微信号：laohouzi999 2018年PostgreSQL中国技术大会 数据定 义命令，比如CREATE,ALTER,和DROP 语句。mod记录所有ddl 语句,加上数据修改语句INSERT,UPDATE等,all记录所有执行的 语句，将此配置设置为all可跟踪整个数据库执行的SQL语句。 log_duration = off 记录每条SQL语句执行完成消耗的时间，将此配置设置为on, 用于统计哪些SQL语句耗时较长。 记录校验点的信息 log_checkpoints

Greenplum on Kubernetes 容器化MPP数据库 AGENDA 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 数据共享 ● 云数据库市场巨大 ● 云数据库增速巨大 ● DBasS的需求 ● 跨云的需求 云数据库实现方案 云数据库需求 ● DBasS ○ 自动化运维 ○ 自动化调优 ● 弹性资源管理 ○ 存储资源 ○ 计算资源 ● 安全 ○ 用户数据 ○ 临时文件 ○ 网络传输 ○ 权限控制 ● 跨云 ○ 公有云 ○ 私有云 云数据库实现方案 ● 全新数据库 ○ Snowflake Snowflake ● 原有数据库架构升级 ○ Vertica Eon Mode ● 容器化数据库+Kubernetes ○ Apache Spark ○ CockroachDB ○ Apache HAWQ 云数据库存储方案 ● 块存储 ○ 文件系统接口 ● 对象存储 ○ 成本低 ○ 扩展性强 ○ 访问延迟高 Greenplum on Kubernetes Network

深度揭秘Greenplum开源数据库 透明加密 Greenplum 研发工程师 王淏舟 1. 我们所面临的问题 2. 基于pgcypto的数据加密方案 3. GPDB数据透明加密方案设计 4. GPDB数据透明加解密流程 5. 总结 我们所面临的问题 什么是Greenplum数据库 一款开源的HTAP数据库: • MPP架构 • 完整的事务+ACID+标准SQL支持 • 支持上千个节点的部署 支持Python/R/Java直接访问处理数据库数据 • https://github.com/greenplum-db/gpdb GPDB GPDB的数据安全 用户 • 连接数据库 • 运行业务 DBA • 管理数据库 • 业务审计 System Admin • 管理集群 • 数据备份恢复 运行模式 GPDB的数据安全 用户 • 连接数据库 • 运行业务 DBA • 管理数据库 • 业务审计 管理集群 • 数据备份恢复 管理模式 GPDB的数据安全 用户 • 连接数据库 • 运行业务 DBA • 管理数据库 • 业务审计 System Admin • 管理集群 • 数据备份恢复 管理模式 GPDB的数据安全 System Admin • 管理集群 • 数据备份恢复 GPDB为单独数据库软件 • 非一体机 • 缺少对硬件和系统的控制 潜在风险（一） GPDB的数据安全

VMware, Inc. Agenda 2 - Greenplum 分布式数据库简介 - Greenplum 集群化概述 - 分布式数据存储与多态存储 - 分布式查询优化器与执行器 - Greenplum 中文社区 3 Confidential │ ©2021 VMware, Inc. Greenplum 分布式数据库简介 Features Confidential │ ©2021 VMware 型业务的混合负载。 Greenplum 分布式数据库简介 5 Confidential │ ©2021 VMware, Inc. Greenplum 集群化概述 Coordinator/Segment, Primary/Mirror Confidential │ ©2021 VMware, Inc. 6 Greenplum 集群化概述 数据库的组成 l Coordinator/Segment l Greenplum 集群通常由一个 Coordinator 节点、一 个 Standby Coordinator 节点以及多个 Segment 节点组成 l Coordinator 是整个数据库的入口，客户端只会连接 至 Coordinator 节点，并执行相关的查询操作 l Standby 节点为 Coordinator 提供高可用支持 l Mirror 则为 Segment 提供高可用支持

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

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 数据库（GPDB）执行流程 Ÿ Ÿ Greenplum 数据库（GPDB）5.x 3 Pivotal Confidential–Inter nal Use Only 3 © Copyright 2013 Pivotal. All rights reserved. Greenplum 简介 4 Pivotal Confidential–Inter nal Use Only GPDB：为大数据存储、计算、挖掘而设计 Ÿ 标准 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 nal

Database 管理员指南 V6.2.1 版权所有：Esena(陈淼 +86 18616691889) 编写：陈淼 - 2 - 序言 术语约定 GP ： Greenplum 数据库 Master ： GP 的控制节点/实例 Standby ： GP 的备用控制节点/实例 Host(主机) ： GP 的一台独立的机器设备 Instance ： GP 工具等，仅用于讲解相关知识，如有缺失相关细节的情况，请谅解。 致读者 如果您在阅读和参考本书的过程中发现有任何不妥之处，或者有任何的建议和意见， 欢迎联系编者，本书主要针对 GP 数据库的爱好者进行编写，包括产品的安装和使用说 明，以及最佳实践等内容。本书的发布更新情况与编者的时间有关，不做承诺。 编写： 陈淼 电邮： miaochen@mail.ustc.edu.cn ................................................................................... - 2 - 第一章：GP 数据库架构 ................................................................................................

/sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled 一般不建议直接修改/boot/grub/grub.conf文件或者/boot/grub/menu.lst 常用数据库参数 参数名 Master节点值 Segment节点值 checkpoint_segments 32 32 max_connections 500 2500 max_prepared_transactions 字段执行Analyze 垃圾空间回收 • GPDB采用MVCC机制，UPDATE 或 DELETE并非物理删除，而只是对无效记 录做标记； • Update/delete操作后，数据库不会自动释放这些空间，这些垃圾空间的回收方 式： 1）Vacuum 2）Vacuum full 3）REORGANIZE • 不进行垃圾空间回收的影响 o 垃圾空间浪费存储空间  Vacuum：标记垃圾空间为可再利用 Vacuum用于将数据表垃圾空间标记到FSM（自由空间映射），一般也不回收空间，当往该表插入新数据时，数据库会重 新这些空间。 FSM驻留在内存中，FSM的大小必须足够标记数据库中的所有过期记录。如果尺寸不够大,超出自由映像空间的过期记录 占用的空间将无法被VACUUM命令标记。可通过修改max_fsm_pages、max_fsm_relations放大这些参数

insert加载数据 copy加载数据 外部表并⾏加载数据 从hdfs加载数据 从mysql中导⼊数据 从oracle中导⼊数据 从ufile加载数据 开发指南 开发指南 1、连接数据库 2、数据库管理 3、模式管理 4、表格设计 5、加载数据 6、分区表 7、序列 8、索引 9、 ANALYZE/VACUUM 10、常⽤SQL⼤全 12、常⽤SQL命令 13、⽤⼾⾃定义函数 ⽤MADlib的扩展功能，从⽽让机器学习变得简单，⽀持PostGIS，可以⽅便 的⽀持空间、地理位置应⽤。最新⽀持greeplum6.2.1版本。 云数据仓库产品架构 云数据仓库产品架构 云数据库仓库 UDW 服务的架构图如下所⽰： UDW 采⽤⽆共享的 MPP 架构，适⽤于海量数据的存储和计算。UDW 的架构如上图所⽰，主要有 Client、Master Node 和 Compute Node lum\_client\_path.sh 执⾏ source ~/.bashrc 备注：/data/greenplum-client是greenplum-client的安装路径 4） 连接数据库 psql -h hostIP（或域名） –U username -d database -p port –W 1.2 udw（udpg）客⼾端⽅式访问（以Centos为例） 如果你选择的数据