.......................................................................................... - 74 - 分配 ROLE(User)到资源队列 ............................................................................... - 77 ...................... - 85 - 创建与管理表空间 ............................................................................................................ - 85 - 创建文件空间 .................................... ....................... - 87 - 创建表空间 ................................................................................................................ - 89 - 使用表空间存储 DB 对象 ...........................

单、⾼效，为互联⽹、物联⽹、⾦融、电信等⾏业提供丰富的业务分析能⼒。⽀持MADlib扩展，客⼾可以在udw上使⽤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 DATABASE product; 3、模式管理 、模式管理 数据库模式(schema)是包含了⼀系列数据库对象（表，数据类型，⾃定义函数）集合的命名容器。⼀个数据库可以有多个模式。不同模式不共享命名空间。public 模式是在创建数据库之后就 会默认创建的，每个⽤⼾都有权限在这个 schema 创建对象，如果不指定 schema 那么就会默认创建到这⾥。 创建⼀个模式: CREATE SCHEMA Greenplum数据仓库 UDW Copyright © 2012-2021 UCloud 优刻得 82/206 udw 的数据类型和 postgresql 基本⼀致，在选择数据类型的时候应该尽可能占⽤空间⼩，同时能够保证存储所有可能的数值并且最合理地表达数据。 使⽤字符型数据类型保存字符串，⽇期或者⽇期时间戳类型保存⽇期类型，数值类型来保存数值。 使⽤ VARCHAR 或者 TEXT 来保存⽂本类数据。不推荐使⽤

是如何的方便，另外，开发新的功能模块、新的数据类型、新的索 引类型等等非常方便，只要按照 API 接口开发，无需对 PG 重新编译。 PG 中 contrib 目录下的各个第三方模块，在 GP 中的 postgis 空间 数据库、R、Madlib、pgcrypto 各类加密算法、gptext 全文检索都 是通过这种方式实现功能扩展的。 4) 在诸如 ACID 事物处理、数据强一致性保证、数据类型支持、独特 的 MVCC 按照文件切片方式分布式存储（无模式）。 ·两者采用的数据分布机制不同，MPP 采用 Hash 分布，计算节点 和存储紧密耦合，数据分布粒度在记录级的更小粒度（一般在 1k 以下）；Hadoop FS 按照文件切块后随机分配，节点和数据无耦合， 数据分布粒度在文件块级（缺省 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。 的 SQL-On-Hadoop 系统。 4) 选择 MPP 还是 Hadoop ？ HadoopMapReduce和SQL-On-Hadoop技术目前都还不够成熟， 性能和功能上都有很多待提升的空间。相比之下，MPP 数据在数 据处理上更加 SMART，要填平或缩小与 MPP 数据库之间的性能 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。

微信号：laohouzi999 1）增加物理内存或调整SWAP交换空间； 2）调整work_mem、max_connections参数； 2018年PostgreSQL中国技术大会 微信号：laohouzi999 3）使用更严格的内存提交策略overcommit_memory： 内核参数overcommit_memory ，指定内存分配策略 可选值：0、1、2。 0， 表示内核将检查是否有足够的可用内存供应用进程使用； 表示内核将检查是否有足够的可用内存供应用进程使用； 如果有足够的可用内存，内存申请允许；否则，内存申请 失败，并把错误返回给应用进程。 1， 表示内核允许分配所有的物理内存，而不管当前的内存 状态如何。 2， 表示内核允许分配超过所有物理内存和交换空间总和的 内存 2018年PostgreSQL中国技术大会 微信号：laohouzi999 2018年PostgreSQL中国技术大会 微信号：laohouzi999

SQL Apache MADlib Python. R、 Java、Perl、C Apache SOLR PostGIS ANSI SQL 其他数据库 SQL ML/统计数据/图形 程序化 文本 地理空间 公有云 私有云 完全 托管云 本地 BI / 报告 自定义应用 机器学习 AI SQL 大规模 并行处理 (MPP) PB 级数据 加载 查询 优化器 (GPORCA) Workload 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 5：集成的分析。 地理空间 图分析库 聚类分析 传统BI分析 分类分析 回归分析 GPORCA 实现性能提升。随着 GPORCA 的功能逐渐增多，传统查询优化器能够在性能上胜出 的情况将变得极为罕见。4 Greenplum资源组和Workload Manager 管理并发性能和用户资源分配是 Greenplum 的主要功能之一。这一版本不仅增强了 Workload Manager 的功能，还引入了 一种管理数据库查询的新方法——资源组，可让数据库管理员更好地控制用户活动，尤其是在 CPU

GP的SQL支持程度 基本上绝大多数PostgreSQL支持的SQL，在 greenplum都支持，如常见的建表、建索引的ddl，以及 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 在master上，查询的工作进程叫query dispatcher(QD) 在segment上，查询的工作进程叫query executor (QE) 执行计划的每个切片(slice)至少分配一个工作进程。 GP的查询处理 GP的执行计划 建测试表： create table t1(id int primary key,cn int,name varchar(40))

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 o 垃圾空间影响查询性能 all用truncate代替，truncate无需回收垃圾空间 垃圾空间回收  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 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  Vacuum Full/REORGANIZE：立即释放垃圾空间还给操作系统 Vacuum Full相当于碎片整理； Reorganize相当于重建表，数据表对应的文件名（pg_class -> relfilenode)将会发生改变。 Vacuum Full的处理性能非常

Instance Segment 5 (Mirror) 容器化Greenplum ? + = 容器化Greenplum ● 容器粒度 ○ Segment主机 VS. Segment实例 ● 容器资源分配 ○ CPU ○ 内存 ○ 磁盘 ● 容器间网络互联 ○ 本机网络 ○ 跨机网络 ● 容器化Greenplum部署策略 ○ Master部署策略 ○ Primary Segment部署策略 故障检测及恢复 ○ 升级扩容 ● 容器化Greenplum存储管理 ○ 容器本地存储易失性 容器化Greenplum ● 容器粒度 ○ Segment主机 VS. Segment实例 ● 容器资源分配 ○ CPU ○ 内存 ○ 磁盘 ● 容器间网络互联 ○ 本机网络 ○ 跨机网络 ● 容器化Greenplum部署策略 ○ Master部署策略 ○ Primary Segment部署策略 容器网络管理 容器资源管理 容器镜像管理 容器调度 容器监控及自 定义操作 容器存储管理 容器化Greenplum ● 容器粒度 ○ Segment主机 VS. Segment实例 ● 容器资源分配 ○ CPU ○ 内存 ○ 磁盘 ● 容器间网络互联 ○ 本机网络 ○ 跨机网络 ● 容器化Greenplum部署策略 ○ Master部署策略 ○ Primary Segment部署策略

Confidential–Inter nal Use Only 调度器 本地存储 主节点Segment 系统表 分布式事务 Interconnect 执行器 解析器 发送查询计划给各 个Segments 分配处理查询需要 的集群资源，收集 并返回结果给客户 端 主节点 Segment 实例 本地事务 执行器 系统表 本地存储 Segment 主机 Segment 实例 Local TM Confidential–Inter nal Use Only 执行器 本地存储 主节点Segment 系统表 分布式事务 Interconnect 解析器 发送查询计划给各 个Segments 分配处理查询需要 的集群资源，收集 并返回结果给客户 端 主节点 Segment 实例 本地事务 执行器 系统表 本地存储 Segment 主机 Segment 实例 Local TM Confidential–Inter nal Use Only Interconnect 本地存储 主节点Segment 系统表 分布式事务 Interconnect 解析器 发送查询计划给各 个Segments 分配处理查询需要 的集群资源，收集 并返回结果给客户 端 主节点 Segment 实例 本地事务 执行器 系统表 本地存储 Segment 主机 Segment 实例 Local TM

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 Confidential │ ©2021 VMware, Inc. Brin的体积 Brin tuple: 20bytes 1- 0.000045 Confidential │ ©2021 VMware, Inc. Brin的使用场景 表非常大 数据有一定的分布特性 我们不想再index上付出太多存储空间 Confidential │ ©2021 VMware, Inc. Brin Scan select * from t where a > 1 and a < 8; 1, 3, 2, brin-bitmapscan: 2241.363 ms btree-bitmapscan: 2141.896 ms Confidential │ ©2021 VMware, Inc. 空间占用 ao: 180,198,032 atidx-btree: 222,920,704 abidx-brin: 6,553,600 30 Confidential │ ©2021 VMware