select gp_segment_id,count(*) from table_name group by gp_segment_id;

greenplum 数据分布策略 greenplum 是一个 MPP 架构的数据库,由一个 master 和多个 segment 组成(还可选配置一个 standby master),其数据会根据设置的分布策略分布到在不同的 segment 上. 在 6 版本中,gp 提供了 3 个策略:随机分布.复制分布.hash 分布. 随机分布 在创建表的时候,使用 "DISTRIBUTED RANDOMLY" 子句. 该策略会使数据随机分布到各个 segment,即使是完全一样的两行数据,也可

Greenplum是关系型的分布式数据库,需要存储的数据库在进入数据库时,将先进行数据分布的处理工作,讲一个表的数据平均分不到每个节点上,并为每个表指定一个分发列(distribute Column),之后根据Hash来分布数据. 本篇介绍查询某模式下所有表的分布键信息,适用于: 排查是否有分布键创建不合理的表,如果分布键是重复率比较高的字段会造成数据分布不均匀,存储过于倾斜. 排查经常做表关联的表是否是相同分布键,这样会提高执行效率. 具体sql如下: SELECT     aaa.nspna

想看下某模式下所有表创建的分布键是否合理,查找系统表文档拼出如下sql,亲们如果有更好的sql或者意见欢迎留言! ​SELECT     aaa.nspname AS "模式名",     aaa.relname AS "表名",     aaa.table_comment AS "中文表明",     ccc.attname AS "分布键" FROM     (         SELECT             aa.

Greenplum :基于 PostgreSQL 的分布式数据库内核揭秘 (上篇) https://www.infoq.cn/article/3IJ7L8HVR2MXhqaqI2RA 学长的文章.. 姚延栋 阅读数:7142019 年 9 月 15 日 17:11   本文经授权转载自公众号 PostgreSQL 中文社区,主要介绍了 Greenplum 集群概述.分布式数据存储和分布式查询优化. 一.数据库内核揭秘 Greenplum 是最成熟的开源分布式分析型数据库(今年 6 月份预计发布的

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

关联数据在不同节点上,对于普通关系型数据库来说,是无法进行连接的.关联的数据需要通过网络流入到一个节点中进行计算,这样就需要发生数据迁移.数据迁移有广播和重分布两种.在GP中,每一个广播或重分布会产生一个切片,每一个切片在每个数据节点上都会对应发起一个进程来处理该slice负责的数据,上一层负责该slice的进程会读取下级slice广播或重分布的数据,然后进行相应的计算. 当两张表关联的时候,如果有一张表的关联键不是分布键,那么就会发生表的广播或者重分布,将数据移动到一个节点上进行关联,从而获得

关联数据在不同节点上,对于普通关系型数据库来说,是无法进行连接的.关联的数据需要通过网络流入到一个节点中进行计算,这样就需要发生数据迁移.数据迁移有广播和重分布两种.在GP中,每一个广播或重分布会产生一个切片,每一个切片在每个数据节点上都会对应发起一个进程来处理该slice负责的数据,上一层负责该slice的进程会读取下级slice广播或重分布的数据,然后进行相应的计算. 当两张表关联的时候,如果有一张表的关联键不是分布键,那么就会发生表的广播或者重分布,将数据移动到一个节点上进行关联,从而获得

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

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

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

GreenPlum实践 ============================================== 目录: 一.安装环境准备 二.GP数据库安装 三.集群添加standby节点 四.master和standby相互切换 五.新增segment节点 六.非Mirror模式为Segment节点增加Mirror 七.Segment节点故障转移到Mirror并恢复segment 八.迁移(替换)segment节点 九.移除segment节点 十.常用SQL和数据导入导出 十一.GP集群

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

对于分布式数据库来说,QUERY的运行效率取决于最慢的那个节点. 当数据出现倾斜时,某些节点的运算量可能比其他节点大.除了带来运行慢的问题,还有其他的问题,例如导致OOM,或者DISK FULL等问题. 如何监控倾斜 1.监控数据库级别倾斜 2.监控表级倾斜 出现数据倾斜的原因和解决办法 1.分布键选择不正确,导致数据存储分布不均. 例如选择的字段某些值特别多,由于数据是按分布键VALUE的HASH进行分布的,导致这些值所在的SEGMENT的数据可能比而其他SEGMENT多很多. 分布键的选择详

转载自: https://github.com/digoal/blog/blob/master/201708/20170818_02.md?spm=a2c4e.11153940.blogcont179210.17.6f682764HWr8pC&file=20170818_02.md 背景 Greenplum支持行存和列存,支持堆表和AO表,那么他们有什么不同,如何选择呢? 行存和列存的原理 1.行存,以行为形式组织存储,一行是一个tuple,存在一起.当需要读取某列时,需要将这列前面的所有列都进