接触gp数据库近一年的时间,语法上和其他数据库还是有些许不同,工作中常用的操作语句分享给大家! -- 建表语句 create table ods.ods_b_bill_m ( acct_month text, user_id text, city_code text ) WITH ( appendonly=true, orientation=column,--列存 行存为 row compresstype=zlib,--压缩格式 --QUICKLZ COMPRESSLEVEL=5, --压缩等级

avicat premium 连接PostgreSQL出现: column “rolcatupdate” does not exist ... 错误如图: 解决方案: 看看你的navicat 是否为最新的(版本为12即可.),如果不是那就删除你本地的重新下载一个navicat下载最新的即可.

版权声明:本文由黄辉原创文章,转载请注明出处: 文章原文链接:https://www.qcloud.com/community/article/259 来源:腾云阁 https://www.qcloud.com/community 之前对GreenPlum与Mysql进行了TPC-H类的对比测试,发现同等资源配比条件下,GreenPlum的性能远好于Mysql,有部分原因是得益于GreenPlum本身采用了更高效的算法,比如说做多表join时,采用的是hash join方式.如果采用同样高效的算

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

GP中的table和其它关系型数据表是一样的,除了数据被分布在不同的segment以外. 在建表的时候必须申明分布键distribution policy. 建表需定义下面几个方面: 1. 指定列和数据类型 2. 约束 3. 分布策略 4. 数据存储方式 5. 大表分区策略 ------选择列的数据类型------ 关于字符类型,gp中CHAR.VARCHAR.TEXT在性能上没有什么差异.但其它数据库系统中char有性能优势.在大多数情况下,可以用CHAR来替代TEXT 或 VARCHAR.

原文链接   Deepgreen DB 全称 Vitesse Deepgreen DB,它是一个可扩展的大规模并行(通常称为MPP)数据仓库解决方案,起源于开源数据仓库项目Greenplum DB(通常称为GP或GPDB).所以已经熟悉了GP的朋友,可以无缝切换到Deepgreen.   它几乎拥有GP的所有功能,在保有GP所有优势的基础上,Deepgreen对原查询处理引擎进行了优化,新一代查询处理引擎扩展了: 优越的连接和聚合算法 新的溢出处理子系统 基于JIT的查询优化.矢量扫描和数据路径

Greeplum 系列(三) 基本用法 <PostgreSQL 教程>:https://www.yiibai.com/postgresql 一.Greeplum 登陆与创建 1.1 登陆 psql -d test -h 127.0.0.1 -p 5432 -U gpadmin 注意:默认登陆的表名为 gpadmin 1.2 创建数据库 create database test; # 需要登陆 psql create database newdb template olddb; # 克隆数据库

Greenplum and Hadoop HDFS integration Step 1: Install Java on greenplum Step 2: Set JAVA and HADOOP home for gpadmin export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.6.0_26 export HADOOP_HOME=/home/hadoop Step 3: Modify postgresql.conf file /data/disk1/gp/master/gpse

Deepgreen官网下载地址:http://vitessedata.com/products/deepgreen-db/download/ 不需要注册 Greenplum官网下载地址:https://network.pivotal.io/products/pivotal-gpdb/#/releases/118806/file_groups/1022 需要注册             Deepgreen DB 全称 Vitesse Deepgreen DB,它是一个可扩展的大规模并行(通常称为M

GP中的table和其它关系型数据表是一样的,除了数据被分布在不同的segment以外. 建表时需定义以下几个方面:1. 指定列和数据类型2. 约束3. 分布策略4. 数据存储方式5. 大表分区策略 -------------------------------选择列的数据类型-------------------关于字符类型,gp中CHAR.VARCHAR.TEXT在性能上没有什么差异.但其它数据库系统中char有性能优势.在大多数情况下,可以用CHAR来替代TEXT 或 VARCHAR. 关

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

一.存储格式介绍 Greenplum(以下简称 GP)有2种存储格式,Heap 表和 AO 表(AORO 表,AOCO 表). Heap 表:这种存储格式是从 PostgreSQL 继承而来的,目前是 GP 默认的表存储格式,只支持行存储. AO 表:  AO 表最初设计是只支持 append 的(就是只能 insert ),因此全称是Append-Only,在4.3之后进行了优化,目前已经可以 update 和 delete 了,全称也改为 Append-Optimized.AO 支持行存储(

Hibernate常见错误合集   1．错误:object references an unsaved transient instance - save the transient instance before flushing: com.xxxx.bean.java.Sysblog; nested exception is org.hibernate.TransientObjectException: object references an unsaved transient insta

First, find the activities that are taken place against the target database, you can query thepg_stat_activity view as the following query: SELECT * FROM pg_stat_activity WHERE datname = 'target_database'; Second, terminate the active connections by

  一.abator自动生成配置: abator自动生成ibatis的配置文件.mode.sqlMap.dao.bean实例 准备: 1.安装Eclipse插件:      要求eclipse3.1,jdk1.4以上      在eclipse上安装abator插件        eclipse菜单栏 --> help --> Software Updates --> Find And nstall...      在弹出的对话框中选择 “Search for new features

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

In this book, we've focused on the nuts and bolts of neural networks: how they work, and how they can be used to solve pattern recognition problems. This is material with many immediate practical applications. But, of course, one reason for interest

一.appendonly的列存储表 1.创建列存储表 create table test_column_ao( id bigint, name varchar(128), value varchar(128), )  with (appendonly=true,orientation=column,compresslevel=5) distributed by (id); 2.列存储表与普通appendonly压缩表性能比较 1)测试一 2)测试二 整理自: <greenplum 企业级应用实战

1. 场景描述 greenplum集群部署好后,软件老王在实际使用过程中碰到一些问题,简单记录下,希望能帮到有需要的朋友. 2 .解决方案 2.1 gpcc监控地址 说明:非常重要,greenplum集群监控,可以监控数据库集群使用情况,包括cpu.内存.硬盘,执行情况等. http://192.168.85.158:28080 gpmon gpmon 2.2 典型创建表 软件老王说明: (1)WITH (appendonly=true, compresslevel=5)表明是只在后面新增数据,

列存压缩表,简称AOCS表 数据生成 create table testao(date text, time text, open float, high float, low float, volume int) with(APPENDONLY=true,ORIENTATION=column); create index testao_idx on testao using btree (volume); insert into testao select t, t, t, t, t, t f