-e“uptime”) – IO是否繁忙，Wait是否较高 – 是单一服务器繁忙还是所有服务器繁忙  检查数据库狀态 – gpstate检查是否有实例down机 – 检查pg_log是否有OOM錯誤  检查当前SQL任务 – 确定当前系統是否有SQL能执行成功（checkpoint、select用户表），还是整個系统挂起 – 确定是否有锁等待或资源队列排队导致SQL长时间不能完成

提供强大的并行数据计算性能和海量数据管理能力。这个能力主要指 的是并行计算能力，是对大任务、复杂任务的快速高效计算，但如果 你指望 MPP 并行数据库能够像 OLTP 数据库一样，在极短的时间处 理大量的并发小任务，这个并非 MPP 数据库所长。请牢记，并行和 并发是两个完全不同的概念，MPP 数据库是为了解决大问题而设计的 并行计算技术，而不是大量的小问题的高并发请求。 再通俗点说，Greenplum 数需要综合 考虑服务器配置、生产环境的运行负载压力、跑批用户和前段查询用 户并发需求等各个方面。大多数场景下，4 或 6 个为宜。 同样，作为整体架构设计的重要 组成部分，ETL 服务器、监控管 理，备份策略如何规划，如何高 效组网都得在前期考虑好。在我 们的成功案例中，同一个企业级 数据平台中 Greenplum 集群和 Hadoop 集群配合运作的案例越 来越多。在中国移动的大数据架 构规范中，云化 PEP 代理。此功能可向 PEP 代理告知使用查询的用户，这样， 它就可以查看 ESA 提供的目录，了解适用于该用户的规则及其尝试访 问的数据。它将取部分数据检查用户是否具有访问权限，然后 PEP 代 理将对数据运行加密或解密并返回数值。 除了在数据库中执行此功能以外，Protegrity 还提供一些工具来加密 数据库外的数据。这应作为 ETL 流程的一部分，在数据加载到 Pivotal Greenplum

高效一键式安装，百节点部署时间<15min。 3. 探索场景创新 边缘计算：发布面向边缘计算场景的版本 openEuler21.09Edae.集成 KubeEdae+边云协同框架，具备边云应用统一管 理和发放等基础能力。 完全兼容欧拉开源操作系统的 HTAP 数据平台 Greenplum 完成索引和搜索功能，其中包含用于国际文本和社交媒体文本的自定义分词器和一个通用查询处理器（可接 受来自支持的 Solr 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。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。 完全兼容欧拉开源操作系统的 HTAP

文件系统 – 任意 ETL 产品 – Hadoop 发行版 外部数据源 Interconnect ... ... ... ... 主节点 查询优化和调度 数据节点 存储数据 & 查询处 理 SQL ETL File Systems 15 Pivotal Confidential–Inter nal Use Only 15 © Copyright 2013 Pivotal. All

在SAS和Excel上有很多⼿手动流程 ✓ 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

Fast 50 2008年亚洲南 部地区成就奖 “可能会成为数据仓库和数据 库管理系统市场的突破力量” Gartner的Donald Feinberg 17 通过Greenplum超级数据处 理引擎增强竞争优势 Greenplum数据引擎：内容和方式 价值主张 – 性价比： 性能可达到传统方案（Oracle、Teradata）的 10到100倍， 而成本只是其一小部分 – 可伸缩性：从较低的万亿字节扩展到千万亿字节

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 全文检索 pivotal.io/cn 白皮书

倾斜是更隐蔽的问题，往往可能造成更严重的影响而且难以被发现和解决)，不过，对 于数据分布的倾斜，发现和处理往往不难。然而，当倾斜发生在关联、排序、聚合等各 种算子的计算过程中时，事情就变的十分复杂，这种情况我们称之为计算倾斜。而要处 理计算倾斜，可以说十分困难，一般的技术人员很难发现，更不用说解决这种问题，但 Greenplum Database 管理员指南 V6.2.1 版权所有：Esena(陈淼 +86 18616691889) SQL 场景， 还有一些多分区的分区表场景，Orca 有时会更有优势。目前，在 5 版本和 6 版本中， Orca 是缺省打开的，数据库会尽可能使用 Orca 优化器，对于 Orca 优化器还不能处 理的场景，会自动切换到 PostgreSQL 优化器。 Orca 优化器在以下场景会表现出更好的性能：  针对分区表的查询(如果是多级分区表，必须是规整的)。  包含子查询的查询。 接建设相同规模的集群是一样的，如果扩容前后没有感受到显著的性能提升，那一定是 在其他方面出了问题，比如，计算能力的不平衡等。 GP在扩容期间，并不需要很长的业务中断时间，在数据重分布期间，常规的批处 理操作和即席查询仍然可以继续使用。因此，DBA可以根据数据库的负载情况来灵活的 安排数据重分布的时间窗口，随时可以开始和停止数据重分布操作，也可以根据数据表 的重要性来调整数据重分布的顺序，让需要先做数据重分布的表先做重分布，或者先重