Greenplum Database 管理员指南 V6.2.1 版权所有：Esena(陈淼 +86 18616691889) 编写：陈淼 - 1 - Greenplum Database 管理员指南 版本 V6.2.1 2020 年 09 月 27 日 欢迎关注 Greenplum 官方微信公众号和加入官方社区技术讨论群： miaochen@mail.ustc.edu.cn) 编者工作十几年，先后供职于民企，国企，外企，截止目前，已从事 Greenplum 技术工作 10 余年，10 余年来，专注在 Greenplum 和相关技术领域，主要工作职责是 售后支持，帮助我们的 Greenplum 用户解决生产需求和技术问题，我们坚持提供最专 业的建议和解决方案，提供最专业的技术支持服务，提供最专业的落地实施支持。 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 的大幅进步，甚至我们以前的小技巧也不再需要，持续的 进步，带来的是生态的蓬勃发展。 Greenplum Database 管理员指南 V6.2.1 版权所有：Esena(陈淼

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 有较多的bug。 比较稳定。 Greenplum架构图 Segment Host Segment Host Segment Host Segment Host 高 速 以 太 网 交 换 机 Master Host Lan Client 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 的。 Greenplum数据库是基于PostgreSQL数据库的，所以 可以用PostgreSQL数据库的工具来连接Greenplum数 据库，如java程序可以使用PostgreSQL的jdbc驱动来 访问Greenplum数据库，也可以使用psql工具或 pgadminII来管理Greenplum。 Greenplum架构: Master介绍 Greenplum的Master数据库也是一个被改造过的

Greenplum 介绍 Greenplum 是全球领先的开源大数据平台，是能够提供包含实时处理、弹性扩容、混合负载、云 原生和集成数据分析等强大功能的大数据引擎。 著名分析机构 Gartner 2019 年报告中，在经典数据分析领域 Greenplum 全球排名第三，实时分 析领域全球排名并列第四。Greenplum 是两个领域中排名前十的产品中的唯一一款开源产品。 Greenplum 基于 MPP（大规模并行处理）架构构建，具有良好的弹性和线性扩展能力，并内置 并行存储、并行通讯、并行计算和优化技术。同时，Greenplum 还兼容 SQL 标准，具备强大、 高效、安全的 PB 级结构化、半结构化和非结构化数据存储、处理和实时分析能力，可部署于企 业裸机、容器、私有云和公有云中。值得一提的是，作为 OLAP 型的大数据平台, Greenplum 同 时还能够支持涵盖 OLTP 型业务的混合负载，从而帮助客户真正打通业务-数据-洞见-业务的闭环。 目前，Greenplum 已经为国内外各行各业客户所广泛使用,支撑着全球各大行业的核心生产系统， 其涉及领域涵盖金融、保险、证券、通信、航空、物流、零售、媒体、政府、医疗、制造、能源 等。其中，国际客户包括摩根斯坦利、摩根大通、美国国家税务局、美联储、三星、戴尔、福特、 爱立信等，

© 2018 Percona. 1 Peter Zaitsev Using MySQL for Distributed Database Architectures CEO, Percona PingCAP Infra Meetup, Shanghai, China, May 26, 2018 © 2018 Percona. 2 About Percona Solutions of Thousands of Updates/Sec Traverse Tens of Millions of Rows/Sec Comfortably Handle Several TB Database size © 2018 Percona. 7 Lets Do Some Math 100.000 QPS 10 Queries per User Interaction 10 Paired with Replicated Data © 2018 Percona. 24 Where Replication Happens Storage Level Database Level Application Level © 2018 Percona. 25 Storage Level Replication Replication in SAN/NAS

MaterializeMySQL Database engine in ClickHouse WinterZhang(张健) About me • Active ClickHouse Contributor • MaterializeMySQL Database Engine • Custom HTTP Handler • MySQL Database Engine • BloomFilter query MySQL Database Engine • Mapping to MySQL database • Fetch table list from MySQL • Fetch table struct from MySQL • Fetch data from MySQL when execute query MaterializeMySQL Database Engine • to MySQL database • Consume MySQL BINLOG and store to MergeTree • Experimental feature (20.8, recommend latest stable version) MaterializeMySQL Database Engine MaterializeMySQL Database Engine

Firebird Internals Inside a Firebird Database Norman Dunbar Version 1.2, 13 August 2021 Table of Contents 1. Introduction. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 2. Database Structure. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 3. Standard Database Page Header. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 4. Database Header Page — Type 0x01

Postgres Conference China 2016 中国用户大会 Postgres Conference China 2016 中国用户大会 Greenplum 5.0 and Roadmap Brian Lu Pivotal 2016Postgres中国用户大会 Postgres Conference China 2016 中国用户大会 Safe Harbor • “Any 中国用户大会 Greenplum is Growing Steady • Greenplum is Growing Steady – Operating in 34 countries globally – Customer count and revenue growing – Pivotal engineering investment growing – 9 Greenplum Database contribution growing – 1417 commits to the github repo of Greenplum in 2016 – 111 unique contributors on github repo of Greenplum in 2016 – Major Greenplum 5.0 release planned early 2017 2016Postgres中国用户大会

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

indd 3 16/11/23 下午5:46 Big Date 1123.indd 4 16/11/23 下午5:46 Greenplum 精粹文集 1 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 是需要软件来实现，Greenplum 正是在这一背景下产生的，借助于分 布式计算思想，Greenplum 实现了基于数据库的分布式数据存储和并 行计算（GoogleMapReduce 实现的是基于文件的分布式数据存储和 计算，我们会在后面比较这两种方法的优劣性）。 话说当年 Greenplum（当时还是一个 Startup 公司，创始人家门口有 一棵青梅 ——greenplum，因此而得名）召集了十几位业界大咖（据 平台上的分布 式并行计算，不依赖于任何专有硬件，达到的性能却远远超过传统高 昂的专有系统。 Big Date2.indd 2 16-11-22 下午3:38 Greenplum 精粹文集 3 大家都知道 Greenplum 的数据库引擎层是基于著名的开源数据库 Postgresql的（下面会分析为什么采用Postgresql，而不是mysql等等）， 但是 Postgresql 是单实例数据库，怎么能在多个

Greenplum中文社区 https://cn.greenplum.org 博文 · 资料 · 文档 · 项目 Greenplum内核揭秘之排序算法 5 ● 内排序算法 ● 外排序算法 ● Greenplum TupleSort ● 排序在Greenplum中的应用 Outline 6 ● 冒泡排序 ● 插入排序 ● 快速排序 ● 堆排序 ● 基数排序 内排序算法 38 TupleSort 39 ● 多键排序是Greenplum特有的一种排序方式，它的优势主要是对具有相同前缀 的字符串进行高效排序。 ● 在现实世界里，拥有相同前缀的字符串是非常常见的，比如URL都以https://为 前缀，每个具体站点也拥有自己的前缀，比如Greenplum站点的每篇文章都以 https://cn.greenplum.org/为前缀。对这些字符串进行排序的时候，多键排序优 Motion 排序在Greenplum中的应用 43 ● Greenplum的聚集节点使用两种聚集方式：哈希聚集和分组聚集。 ● 分组聚集应用了排序的思想，如果数据基于分组键有序，那么聚集可以拆解为 若干个朴素聚集的组合。 ● SELECT avg(score) FROM student GROUP BY grade; 分组聚集 44 ● Greenplum连接算法包括：嵌套循环连接，哈希连接和归并连接。