，提供最专业的落地实施支持。 十多年来，参与过的项目不计其数，有 POC 测试，有开发支持，有故障支持，有 长期驻场支持，有临时的功能支持，甚至可能会作为用户看不见的后端支持，总之，我 们的目标是，努力解决用户的一切不违背自然规律的诉求，我们跟随着 Greenplum 的 成长，见证了 Greenplum 从闭源到开源的成长历程，一路给 Greenplum 做各种补丁 脚本，也看到了 Greenplum reindexdb 将数据库重建索引 vacuumdb 回收数据库的磁盘空间并分析数据库 在使用这些客户端应用程序时，必须通过 GP Master 来访问数据库，必须知道需 要访问的目标 DB Name、Host Name、Port 以及连接使用的 User Name。这些参 数在命令行可以分别使用-d、-h、-p 和-U 提供。没有指定任何选项的参数会优先被 解读为 DB Name。 pg_resgroup_move_query()函数时，该查询将受到新的资源组的配额 限制：  如果目标资源组的最大并发事务数量已经超了，该查询会进行排队等待状态。 Greenplum Database 管理员指南 V6.2.1 版权所有：Esena(陈淼 +86 18616691889) 编写：陈淼 - 67 -  如果目标资源组的内存资源不足，调用该函数时会收到如下报错信息： group

https://github.com/greenplum-db/gpdb Recall GPDB数据透明加密方案设计 GPDB TDE GPDB透明加密 加密目标 • 表数据 • 预写日志数据 • 主从节点所有数据 • 索引及其他表辅助数据 • 磁盘缓存文件 设计目标 • 对用户和数据库透明 • 高性能，使用CPU加密指令集 • 内核原生 GPDB透明加密 加密 Planer TDE key

以让系统性能提升 • 对于大数据类系统，应避免使用PK,UI,FK,唯一性约束或参考性检查将导致性能大幅下降； • 大数量更新时，应先删除索引，更新/加载数据后再重建索引，或者采用分区交换降低对目标表的影响 临时空间的监控和管理  临时空间被无限制使用，可能导致系统空间撑爆，为了避免这种情况，建议设置以下参数 – gp_workfile_compress_algorithm Transfer命令  基于gpfdist和外部表实现，比基于命名管道的gptransfer更稳定高效  两个集群之间必须互相网络连通  集群之间无需ssh互信  源端与目标端对象名称可不一致  条件源端过滤，降低带条件场景的网络压力  源端可以是视图，自劢识别是否使用快速模式  命令可部署在可在集群外执行  自劢识别低速模式，快速模式和全速模式

Data Lake Data Warehouse Cloud HVR 连续数据集成技术 Migrations Disaster Recovery 6 扩展性—高性能架构 7 • 创建并装载目标表 • 用于实时复制的初始化 • 也可以单独使用 • 可以被定义为任务，定时调度执行 异构平台环境下初始化同步 8 • 非侵入式技术对生产没有影响 • 基于日志捕获技术的实时性非常高

Segment Instance Segment Instance 节点N 8 Pivotal Confidential–Inter nal 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

在Greenplum内部实现了了流程⾃自动 化 X 代码复杂冗余，很多数据类型 转换 ✓ 代码更更精简，更更便便于维护的代码 X 原始模型预测效果不不理理想 ✓ 新模型能够更更精准地预测⽬目标客 户 商业影响 2017.thegiac.com 用户案例例2 基于API日志的⾦金金融产品⽤用户分析 2017.thegiac.com 问题 ● 更更好地理理解不不同种

standby 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

1) 为什么不从数据库底层进行重新设计研发？ 所谓术业有专攻，就像制造跑车的不会亲自生产车轮一样，我们只 要专注在分布式技术中最核心的并行处理技术上面，协调我们下面 的轮子跑的更快更稳才是我们的最终目标。而数据库底层组件就像 车轮一样，经过几十年磨砺，数据库引擎技术已经非常成熟，大可 不必去重新设计开发，而且把数据库底层交给其它专业化组织来开 发（对应到 Postgresql 就是社区），还可充分利用到社区的源源不