1 并行不悖 – OLAP 在互联网公司的实践与思考 赵飞祥 2 Greenplum现状说明 三 Greenplum体系架构 二 数据仓库体系架构 一 Greenplum开发规范 五 Greenplum运维体系 四 Greenplum扩展规划 六 3 数据仓库体系架构 业务数据与数据使用归类 时间维度：过去 - 现在 - 未来 （数据的生命周期） • “现在”的数据 —— 10 greenplum体系架构 postgresql体系结构 11 greenplum体系架构 postgresql体系结构 • pg结构组成 Ø 连接关系系统 Ø 编译执行系统 Ø 存储执行系统 Ø 事务系统 Ø 系统表 • pg逻辑和物理结构 Ø instance实例 - user - tablesapce Ø database - schema - table,view greenplum体系架构 greenplum的体系结构 14 greenplum体系架构 greenplum的体系结构 • greenplum的架构特点 Ø MPP ShareNothing 海量并行处理+完全无共享 Ø cpu计算能力 Ø 数据从Disk上的I/O吞吐性能 Ø master管理节点 Ø segment数据节点 • greenplum的核心功能 Ø 无共享MPP Ø 多态存储

分布式文件系统，另外一篇 是关于 MapReduce 并行计算框架的理论，分布式计算模式在互联网 行业特别是收索引擎和分词检索等方面获得了巨大成功。 Big Date2.indd 1 16-11-22 下午3:38 2 由此，业界认识到对于海量数据需要一种新的计算模式来支持，这种 模式就是可以支持 Scale-out 横向扩展的分布式并行数据计算技术。 当时，开放的X86服务器技术已经能很好的支持商用，借助高速网络（当 主机，并且成本很低，横向的扩展性还可带来系统良好 的成长性。 问 题 来 了， 在 X86 集 群 上 实 现 自 动 的 并 行 计 算， 无 论 是 后 来 的 MapReduce 计算框架还是 MPP（海量并行处理）计算框架，最终还 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 ——greenplum，因此而得名）召集了十几位业界大咖（据 说来自 google、yahoo、ibm 和 TD），说干就干，花了一年多的时间 完成最初的版本设计和开发，用软件实现了在开放 X86 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

Instance ： GP 的计算实例，很多时候也叫 Segment Primary ： GP 的主计算实例 Mirror ： GP 的镜像计算实例 MPP ： 大规模并行处理 算子 ： 执行计划中的运算操作 背景简介 多年前，编者翻译了 GP4.2.2 的 AdminGuide，如今，GP 已经历经了无数个版 本更新和迭代，编者也有了更多的感悟，放眼 GP .......................................................................................... - 18 - 并行数据装载 .............................................................................................. .............................. - 179 - 理解执行计划与分发 .............................................................................................. - 179 - 理解执行计划 .......................................

iclrudpB 罗 罗 罗_ < B Database 本EMPP 基灿异并行计算) 的云原生虚拟数仓 产品白皮书 ENRANSGenpPie.com 20230penPieAIIRight Reserved， Openpie | PiecloudDB 基于eMPP (弹性大规模并行计算) 的云原生虚拟数仓 产品白皮书 行业背景 数据量的爆发式增长 数据库的未来在云上 传统数仓的痛点 PieCloudDB 产品核心技术 PieCloudDB8 产品优势 关于OpenpPie 附录: 术语表 11 13 15 16 openpie | PiecloudDB 基于 eMPP (弹性大规模并行计算) 的云原生虚拟数仓 产品白皮书 百岗 行业背景 石油是工业的血液，数据是数字经济的“石油”，数据分析则是石油精炼。 随着信息技术的发展，互联网应用的加速普及，人类进入了数字经济时代。进入二十一世纪以后，随着移动互联网技 一趋势靠拢。2020 年数据显示，云数据库已占据整体数据库市场份额的40%，2022年云数据库营收数据将占据数据 库整体市场的半数以上。 OpenpPie | PiecloudDB 基于eMPP (弹性大规模并行计算) 的云原生虚拟数仓 产品白皮书 SN 中 Market Guide for DBMS, China

日程 Ÿ Greenplum 数据库（GPDB）简介 Ÿ Greenplum 数据库（GPDB）架构 Ÿ Greenplum 数据库（GPDB）组件 Ÿ Greenplum 数据库（GPDB）执行流程 Ÿ Greenplum 数据库（GPDB）5.x 3 Pivotal Confidential–Inter nal Use Only 3 © Copyright 2013 Pivotal Confidential–Inter nal Use Only 平台概况 产品特性 客户端访问和工具 多级容错机制 无共享大规模并行处理 先进的查询优化器 多态存储系统 客户端访问 ODBC, JDBC, OLEDB, etc. 核心MPP 架构 并行数据流引擎 高速软数据交换机制 MPP Scatter/Gather 流处理 在线系统扩展 任务管理 服务 加载 & 数据联邦 Pivotal Confidential–Inter nal Use Only MPP(大规模并行处理）无共享体系架构 从主节点 … 主节点 SQL • 主节点和从主节点，主节点负责协调整个集群 • 一个数据节点可以配置多个节点实例（Segment Instances) • 节点实例并行处理查询（SQL） • 数据节点有自己的CPU、磁盘和 内存（Share nothing） • 高速Interconnect处理持续

PieCloudDB Database 基于 eMPP （弹性大规模并行计算）的云原生虚拟数仓 产品白皮书 www.OpenPie.com ©2023 OpenPie All Right Reserved . 行业背景 数据量的爆发式增长 数据库的未来在云上 传统数仓的痛点 云时代的数据处理要求 PieCloudDB，云原生虚拟数仓 很多受欢迎的数据库仓库均为分布式数据库，而典型的传统分布式数据库系统大多是 MPP（大规模并行计算）架构。 MPP 架构的数据库以 PC 服务器为单位，通过如下图所示的组群方式来扩展存储和计算。假设一个宽表有3亿条记录， MPP 数据库会尝试在每台 PC 服务器的硬盘上分布1亿条记录。数据计算时，所有机器同时并行计算，理论上最高可以 把计算时间降低到单机部署的 1/n（n为机器数量），节省了海量数据的处理时间。 据库的扩 容和升级时，由于传统数据仓库架构存储和计算的紧密耦合，往往需要企业花费巨大的运维和时间成本，且操作繁 琐。 木 桶 效 应 传统 MPP 数据仓库架构存在“木桶效应”，集群整体执行速度取决于最“短板的”节点的性能。因此，一个节点的 表现往往会 “拖垮”整个集群的性能，导致查询速度变慢。 随着时间的推移，业务的增长，企业往往需要在1-2年后 对集群增加计算节点，此时，无论新

分布式数据存储与多态存储 - 分布式查询优化器与执行器 - Greenplum 中文社区 3 Confidential │ ©2021 VMware, Inc. Greenplum 分布式数据库简介 Features Confidential │ ©2021 VMware, Inc. 4 Greenplum 是基于 PostgreSQL 所实现的大规模并行处理(MPP)开源数据平台，具有良好的弹性 性 和线性拓展能力，内置并行存储、并行通信、并行计算和并行优化功能，兼容 SQL 标准。拥有独 特的高效的 ORCA 优化器，具有强大、高效的 PB 级数据存储、处理和实时分析能力，同时支持 OLTP 型业务的混合负载。 Greenplum 分布式数据库简介 5 Confidential │ ©2021 VMware, Inc. Greenplum 集群化概述 Coordinator/Segment 节点、一 个 Standby Coordinator 节点以及多个 Segment 节点组成 l Coordinator 是整个数据库的入口，客户端只会连接 至 Coordinator 节点，并执行相关的查询操作 l Standby 节点为 Coordinator 提供高可用支持 l Mirror 则为 Segment 提供高可用支持 7 Confidential │ ©2021 VMware

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 591 5.4.4 第 4 步：执行部署命令 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · Grafana 检查集群状态 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 602 5.6.3 登录数据库执行简单 DML/DDL 操作和查询 SQL 语句· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 603 6 5.7 测试集群性能· 时间戳与当前时间差距较大，任务执行过程中同步中断，出现错误 [CDC:ErrBufferReachLimit]，怎么办？ · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 945 7.7.5 当 changefeed 的下游为类 MySQL 数据库时，TiCDC 执行了一个耗时较长的 DDL 语句，阻塞了

Grafana 检查集群状态 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 597 5.5.3 登录数据库执行简单 DML/DDL 操作和查询 SQL 语句· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 598 5.6 测试集群性能· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1224 11.3.2 理解 TiDB 执行计划 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1300 11.3.4 控制执行计划· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·

Grafana 检查集群状态 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 539 5.5.3 登录数据库执行简单 DML/DDL 操作和查询 SQL 语句· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 540 5.6 测试集群性能· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1158 11.3.2 理解 TiDB 执行计划 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1234 11.3.4 控制执行计划· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·