01,创建分区表 [PARTITION BY partition_type (column) [SUBPARTITION BY partition_type (column)] [SUBPARTITION TEMPLATE (template_spec)] [...] (partition_spec) |[SUBPARTITION BY partition_type(column)] [...] (partition_spec) [(subpartition_spec [(...)] )] ]

gp_toolkit 说明 Greenplum数据库提供了一个名为gp_tooikit的管理schema,该schema下有关于查询系统目录,日志文件, 用户创建(databases,schema,table,indexs,view,function)等信息,也可以查询资源队列,表的膨胀表,表的倾斜, 系统自己维护的ID等的相关信息.注意不要在该schema下创建任何对象,否则会影响系统对元数据维护的错误问题, 同时再使用gpcrondump和gpdbrestore程序进行备份和恢复数据时,之前

一.什么是分区表 分区表就是将一个大表在物理上分割成若干小表,并且整个过程对用户是透明的,也就是用户的所有操作仍然是作用在大表上,不需要关心数据实际上落在哪张小表里面.Greenplum 中分区表的原理和 PostgreSQL 一样,都是通过表继承和约束实现的. Greenplum 官方给出的分区表示例如下: partitions.jpg 二.与分布的区别 分布:DISTRIBUTED 分区:PARTITION Greenplum 中每个表都需要有一个分布键,如果你建表的时候没有显示使用语法DI

Greenplum接触也有一段时间了,在使用过程中积累了一些命令,在此分享给大家. 1. 查看segment是否有切换(没有记录则没有切换) SELECT * from gp_segment_configuration where status='d' or mode <> 's'; 2.  查看表的分布是否均匀 ; 3. 统计各个数据库大小 select datname,pg_size_pretty(pg_database_size(datname)) from pg_database; 4

在使用greenplum中会使用分区表,但同时分区表需要维护分区:比如加分区,这个过程比较痛苦,查询相关资料以后有了相应的解决办法,但是该办法也不是万能的,有诸多限制,关于限制有兴趣的同学可以查看我文章最后提到的参考资料. 创建2个表(range分区表和list分区表) CREATE TABLE tb1_partition_list_yyyymmdd ( id numeric, yyyymmdd ) ) ) DISTRIBUTED BY (id) PARTITION BY LIST(yyyymm

公司TM蛋疼,动不动让你学习新东西,就是不让你闲下来,本着胳膊拧不过大腿定律,忍了,这是背景. 好吧哥端起一本厚厚的<GreenPlum企业应用实战>,打开百度开始GP的学习之路: GP只能安装到linux系统上,本人没机会安装直接,大牛直接给的是虚拟机,上面已经配置好了环境,这里linux系统用的红帽子(redhat). /**gp中的基本sql语法**/ --删除表 drop table testtb; --创建表 CREATE TABLE testtb ( id integer, &qu

Greenplum 数据库是最先进的分布式开源数据库技术,主要用来处理大规模的数据分析任务,包括数据仓库.商务智能(OLAP)和数据挖掘等.自2015年10月正式开源以来,受到国内外业内人士的广泛关注.本文就社区关心的Greenplum数据库技术架构进行介绍. 一. Greenplum数据库简介 大数据是个炙手可热的词,各行各业都在谈.一谈到大数据,好多人认为就是Hadoop.实际上Hadoop只是大数据若干处理方案中的一个.现在的SQL.NoSQL.NewSQL.Hadoop等等,都能在不同层

随着云计算.大数据迅速发展,亟需用hadoop解决大数据量高并发访问的瓶颈.谷歌.淘宝.百度.京东等底层都应用hadoop.越来越多的企 业急需引入hadoop技术人才.由于掌握Hadoop技术的开发人员并不多,直接导致了这几年hadoop技术的薪水远高于JavaEE及 Android程序员. Hadoop入门薪资已经达到了 8K 以上,工作1年可达到 1.2W 以上,具有2-3年工作经验的hadoop人才年薪可以达到 30万—50万 . 一般需要大数据处理的公司基本上都是大公司,所以学习had

首先声明:未经本人同意,请勿转载,谢谢! 本人使用自己编译的开源版本的greenplum数据库用于学习,版本为PostgreSQL 8.3.23 (Greenplum Database 4.3.99.00 build dev) on x86_64-unknown-linux-gnu, compiled by GCC gcc (GCC) 4.8.5 20150623 在使用的过程中遇到不少的问题,今天记录一下高并发的情况下,执行insert和vacuum操作造成的死锁,以及解决方案 一.问题描述:

Greenplum入门——基础知识.安装.常用函数 2017年10月08日 22:03:09 在咖啡里溺水的鱼 阅读数:8709    版权声明:本文为博主原创,允许非商业性质转载但请注明原作者和出处. https://blog.csdn.net/KEY0323/article/details/78177964 本文为博主在学习Greenplum时阅读的<Greenplum企业应用实战>时的笔记,对书中章节的知识要点进行了归纳和梳理.有兴趣的同学可以找原书学习下.如果认为文中内容涉嫌侵权请及时

greenplum是基于postgresql开发的分布式数据库,里面大部分的数据字典是一样的.我们在维护gp的时候对gp的数据字典比较熟悉,特此分享给大家.在这里不会详细介绍每个字典的内容,只会介绍常见的应用以及一些已经封装好了的函数.具体的介绍大家可以去看postgresql的中文文档(附件),里面有详细的解释. 1.postgresql中,所有数据库的对象都是用oid连接在一起的. 这样子会造成我们在理解数据字典的时候有一些不知所云.下面介绍几个函数,可以简化很多的操作. 名字 引用 描述

一.介绍 GreenPlum分布式数据仓库,大规模并行计算技术. 无共享/MPP核心架构 Greenplum数据库软件将数据平均分布到系统的所有节点服务器上,所以节点存储每张表或表分区的部分行,所有数据加载和查询都是自动在各个节点服务器上并行运行,并且该架构支持扩展到上万个节点. 混合的存储和执行(按列或按行) Greenplum发明支持混合按列或按行存储数据,每张表或表分区可以由管理员根据应用需要,分别指定存储和压缩方式.基于这个功能,用户可以对任何表或表分区选择按行或按列存储数据和处理方式.

在< [大数据之数据仓库]选型流水记>一文中有提及,当时没有测试GreenPlum的quicklz压缩算法和ORCA查询优化器,考虑到quicklz压缩算法因为版权问题不会开源(详情请参阅: https://github.com/greenplum-db/gpdb/blob/master/src/backend/catalog/quicklz_compression.c),今天我们就来补上已开源的ORCA查询优化器这一段. GreenPlum有2个查询优化器:legacy query opti

一,操作命令 01,启动gpstart 参数说明 COMMAND NAME: gpstart Starts a Greenplum Database system. ***************************************************** SYNOPSIS ***************************************************** gpstart [-d <master_data_directory>] [-B <para

.如何获取查询运行时和已用时间. 例子: Select tstart, tfinish, (tfinish-tstart) as total_time, trim(query_text) from queries_history Where tstart >= '2011-07-07 11:00:00' and tstart < '2011-07-07 13:00:00' and db ='yourdatabasename' Order by tstart; . *查看上次执行的操作 gpdb

01,并行备份(gp_dump) 1) GP同时备份Master和所有活动的Segment实例 2) 备份消耗的时间与系统中实例的数量没有关系 3) 在Master主机上备份所有DDL文件和GP相关的数据字典表 4) 每个Segment备份各自的数据 5) 所有备份文件组成一个完整的备份集合,通过唯一14位数字的时间戳来识别 gp_dump dumps a database as a text file or to other formats. Usage: gp_dump [OPTION]..

Greenplum 数据库是最先进的分布式开源数据库技术,主要用来处理大规模的数据分析任务,包括数据仓库.商务智能(OLAP)和数据挖掘等.自2015年10月正式开源以来,受到国内外业内人士的广泛关注.本文就社区关心的Greenplum数据库技术架构进行介绍. 一. Greenplum数据库简介 大数据是个炙手可热的词,各行各业都在谈.一谈到大数据,好多人认为就是Hadoop.实际上Hadoop只是大数据若干处理方案中的一个.现在的SQL.NoSQL.NewSQL.Hadoop等等,都能在不同层

GP服务启停 su - gpadmin gpstart #正常启动 gpstop #正常关闭 gpstop -M fast #快速关闭 gpstop –r #重启 gpstop –u #重新加载配置文件 登陆与退出Greenplum #正常登陆 psql gpdb psql -d gpdb -h gphostm -p 5432 -U gpadmin #使用utility方式 PGOPTIONS="-c gp_session_role=utility" psql -h -d dbname

数据模型 Greenplum数据库是一种shared nothing的分析型MPP数据库.这种模型与高度规范化的/事务型的SMP数据库有显著区别.Greenplum数据库使用非规范化的模式设计会工作得最好,非规范化的模式适合于MPP分析型处理,例如带有大型事实表和较小维度表的星形模式或者雪花模式. 对表中用于连接的列使用相同的数据类型. 堆存储 vs. 追加优化存储 对将会接收迭代批量或者单一UPDATE.DELETE以及INSERT操作的表和分区使用堆存储. 对将会接收并发UPDATE.DEL

转载自:https://blog.csdn.net/you_xian/article/details/78549756作者:lianghc      在greenplum 使用过程中积累的一些常用查询语句,整理出来备忘.欢迎各位留言补充.都是SQL命令以及数据字典的使用.熟悉数据字典非常重要.三个重要的schema:pg_catalog,pg_toolkit,information_schema,其中information_schema 中的数据字典都在视图中,并且这个schema中提供了大量的