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 [(...)] )] ]

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

方法一 查看表的分区键 select d.nspname||'.'||a.relname as table_name,string_agg(b.attname,',') as column_namefrom pg_catalog.pg_class ainner join pg_catalog.pg_attribute bon a.oid=b.attrelidinner join pg_catalog.gp_distribution_policy con a.oid=c.localoidinner

分布列选择黄金法则 由于Greenplum是一个分布式的数据库,数据是分散存储在各个数据节点的,所以需要告诉Greenplum数据应该如何分布. 短板效应 当用户请求QUERY时,Greenplum会在所有的节点并行执行,所以最慢的节点会成为整个系统的瓶颈. Greenplum 支持的分布算法 : 用户可以指定 分布列(允许指定多个列) ,或者使用 随机分布 算法. 那么用户应该如何选择分布列,或者是否要使用随机分布算法呢? 总结起来,需要考虑以下几点 JOIN 当JOIN的列都是分布列时,不需

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

阿里云大数据三次技术突围:Greenplum.Hadoop和"飞天"    对于企业来说,到底什么是云计算?相信很多企业都有这样的困惑,让我们一起回到这个原始的起点探讨究竟什么是云计算?云计算对于企业而言到底意味什么? 云计算的三条发展路径及三种落地形态 当回到最初的起点再审视云计算的发展路径,可以发现,经过十余年的发展演进,云计算有三条发展路径,并且最终沉淀下来了三种落地形态. 第一条路:源自于谷歌对大规模数据的处理,谷歌为全球的互联网用户提供同一个服务--搜索,它需要将全世界所有的

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:

开卷有益——作者的话 有时候真的感叹人生岁月匆匆,特别是当一个IT人沉浸于某个技术领域十来年后,蓦然回首,总有说不出的万千感慨. 笔者有幸从04年就开始从事大规模数据计算的相关工作,08年作为Greenplum 早期员工加入Greenplum团队(当时的工牌是“005”,哈哈),记得当时看了一眼Greenplum的架构(嗯,就是现在大家耳熟能详的那个好多个X86框框的图),就义无反顾地加入了,转眼之间,已经到了第8个年头. 在诸多项目中我亲历了Greenplum在国内的生根发芽到高速发展,再到现

Greenplum数据库架构 Greenplum数据库基本由PostgreSQL核心增强数据库实例组合并衔接成的数据库管理系统,即Greenplum数据在PostgreSQL基础上扩展开发,每个Greenplum数据库由1个master实例和2个或2个以上segment实例组成,客户端使用PostgreSQL规范与Master交互.以上的插图,展示Greenplum数据库实例由1个master和8 segement实例组成 Master Host或Master实例就是GreenPlum数据服务端

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

GreenPlum是一个底层是多台PostgreSQL分表分库的分布式数据库,它有如下特点 支持标准SQL,几乎所有PostgreSQL支持的SQL,greenplum都支持 支持ACID.分布式事务 支持上百台集群(这一点有点不好,hadoop可以万台) 系统架构 Master Host 处理用户请求,生成执行计划,以及在执行计划执行必要的聚合操作(avg)或者排序 内部有一个PostgreSQL数据库,保存所有的元数据,索引信息 监控所有segment的状态信息 Segment host 每

周金可,就职于听云,维护MySQL和GreenPlum的正常运行,以及调研适合听云业务场景的数据库技术方案. 听云周金可 9月24日,周金可将参加在北京举办的线下活动,并做主题为<GreenPlum在听云大数据实时分析的实践>的分享.值此,他分享了PG.工作上的一些经历和经验. 免费报名链接:http://click.aliyun.com/m/6101/ 正文: 周金可刚参加工作时是做系统运维的,后来慢慢接触了各种数据库,开始对数据库感兴趣,经过一段时间的积累后转向了DBA. “在我加入听云时

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.

二维表同样是GP中重要的存储数据对象,为了更好的支持数据仓库海量数据的访问,GP的表可以分成: 面向行存储的普通堆积表 面向列存储的AOT表(append only table) 当然AOT表也可以是按行存储的,但是按列存储必须是AOT表.这样,我们在设计应用上可以获得相当的灵活性.比如经常需要更新的数据,或者较小的维度数据,应该使用普通堆积表存储. 例子: create table tmp_001( month_id numeric(), serv_id numeric(), cust_id

安装Greenplum的时候遇到了很多坑,在此记录下 欢迎园友补充问题,共同研究解决! 安装说明 1.环境说明 操作系统:Red hat 6.5 64 位 2.配置规范 2.1基本说明 greenplum安装介质:greenplum-db-4.3.12.0-rhel5-x86_64.zip 安装目录规划:/opt/gp 3.主机配置规范 3.1 系统设置(以下操作在root用户下进行) 关闭防火墙: 永久性生效 关闭:chkconfig  iptables  off 开启:chkconfig i

笔者有幸从04年就开始从事大规模数据计算的相关工作,08年作为Greenplum 早期员工加入Greenplum团队(当时的工牌是“005”,哈哈),记得当时看了一眼Greenplum的架构(嗯,就是现在大家耳熟能详的那个好多个X86框框的图),就义无反顾地加入了,转眼之间,已经到了第8个年头. 在诸多项目中我亲历了Greenplum在国内的生根发芽到高速发展,再到现在拥有一百多个企业级用户的过程.也见证了Greenplum从早期的2.1版本到当前的4.37版本,许多NB功能的不断增强.系统稳定

一.前言 在一次对比oracle和greenplum查询性能过程中,由于greenplum查询性能不理想,因此进行定位分析,提升greenplum的查询性能 二.环境信息 初始情况下,搭建一个小的集群,进行性能测试 磁盘 SAS 交换机 千兆 集群大小 4segment 数据量 3亿 数据文件大小 68G 表类型 Heap 行表 字段类型 所有列为varchar 列宽 41列 索引 无 查询语句 select count(*) from xxx where gjdqdm = 'CHN' and