©2020 Esena Chen(陈淼 miaochen@mail.ustc.edu.cn) 编者工作十几年，先后供职于民企，国企，外企，截止目前，已从事 Greenplum 技术工作 10 余年，10 余年来，专注在 Greenplum 和相关技术领域，主要工作职责是 售后支持，帮助我们的 Greenplum 用户解决生产需求和技术问题，我们坚持提供最专 业的建议和解决方案，提 .................................................................................... - 68 - 资源队列如何工作 .................................................................................................. .................... - 281 - 创建数据库工作目录 ...................................................................................................... - 281 - 创建 Master 的工作目录 ................................

selectOne("org.mybatis.example.BlogMapper.selectBlog", 101); } finally { session.close(); } 诚然这种方式能够正常工作，并且对于使用旧版本 MyBatis 的用户来说也比较熟悉，不过现在有了一种更直白的方式。使用对于给定 语句能够合理描述参数和返回值的接口（比如说BlogMapper.class），你现在不但可以执行更清晰和类型安全的代码，而且还不用担 false true useGeneratedKeys 允许 JDBC 支持自 动生成主键，需要 驱动兼容。 如果设 置为 true 则这个设 置强制使用自动生 成主键，尽管一些 驱动不能兼容但仍 可正常工作（比如 Derby）。 true | false False autoMappingBehavior 指定 MyBatis 应如 何自动映射列到字 段或属性。 NONE 表示取消自动映 射；PARTIAL 态日志并重新尝试获取一个连接 （避免在误配置的情况下一直安静的失败），默认值：20000 毫秒（即 20 秒）。 poolPingQuery – 发送到数据库的侦测查询，用来检验连接是否处在正常工作秩序中并准备接受请求。默认是“NO PING QUERY SET”，这会导致多数数据库驱动失败时带有一个恰当的错误消息。 poolPingEnabled – 是否启用侦测查询。若开启，也必须使用一个可执行的

In DATABASE 工作流程 GPDB透明加密解析 KMS Master key Disk Memory Major key (Encrypted) Disk Memory/Client Object key (Encrypted) Data (Encrypted) Object key (Encrypted) Data (Encrypted) 工作流程 GPDB透明加密解析 key (Decrypted) Cached Data (Encrypted) Object key (Encrypted) Data (Encrypted) 系统域认证+二进制文件证书认证 工作流程 GPDB透明加密解析 KMS Master key Disk Memory Major key (Encrypted) Disk Memory/Client Object key Cached Object key (Decrypted) Cached Data (Encrypted) Object key (Encrypted) Data (Encrypted) 工作流程 GPDB透明加密解析 KMS Master key Disk Memory Major key (Encrypted) Disk Memory/Client Object key

实现动机 配置的简化与一体化是行表达式所希望解决的两个主要问题。 在繁琐的数据分片规则配置中，随着数据节点的增多，大量的重复配置使得配置本身不易被维护。通过 行表达式可以有效地简化数据节点配置工作量。 对于常见的分片算法，使用 Java 代码实现并不有助于配置的统一管理。通过行表达式书写分片算法，可 以有效地将规则配置一同存放，更加易于浏览与存储。 4.2. 数据分片 25 Apache 有序的，这就保证了对索引字段的插入的高效性。例如 MySQL 的 Innodb 存储引擎的主键。 使用雪花算法生成的主键，二进制表示形式包含 4 部分，从高位到低位分表为：1bit 符号位、41bit 时间 戳位、10bit 工作进程位以及 12bit 序列号位。 • 符号位（1bit） 预留的符号位，恒为零。 • 时间戳位（41bit） 41 位的时间戳可以容纳的毫秒数是 2 的 41 次幂，一年所使用的毫秒数是：365 ShardingSphere 的雪花算法的时间纪元从 2016 年 11 月 1 日零点开 始，可以使用到 2086 年，相信能满足绝大部分系统的要求。 • 工作进程位（10bit） 该标志在 Java 进程内是唯一的，如果是分布式应用部署应保证每个工作进程的 id 是不同的。该值默认为 0，可通过属性设置。 • 序列号位（12bit） 该序列是用来在同一个毫秒内生成不同的 ID。如果在这个毫秒内生成的数量超过

的版本相同，以便成功执行备份和还原操 作。 此外，代理还支持： ■ 验证备份。 ■ 查询备份和还原。 ■ 从目录库文件中删除备份信息。 ■ 重定向还原。 1 NetBackup for SQLite 工作流程 代理从 nbsqlite.conf 文件读取参数，然后启动操作。nbsqlite.conf 文件包含 必须在运行相应操作之前设置的参数。 请参见第 13 页的“nbsqlite.conf 配置文件”。 ■ 已在主服务器、介质服务器和客户端上安装 NetBackup 8.2 或更高版本，并且 可以正常工作。 ■ 确保 SQLite 代理和 NetBackup 的版本相同。如果将 NetBackup 升级到更高版 本，则还必须升级代理版本。 ■ SQLite 数据库安装在客户端上，并且可以正常工作。 NetBackup for SQLite 代理 的安装后要求 安装之后 ■ (Windows) 命令行上提供，但命令行上 提供的参数优先。 注意：确保 SQLite 代理和 NetBackup 的版本相同，以便成功执行备份和还原操 作。 4 图 4-1 NetBackup for SQLite 备份工作流程 连接到 SQLite 数据库 并准备创建快照 存储单元 NetBackup 客户端 NetBackup SQLite 代理 NetBackup 主服务器 NetBackup 介质服务器

t返回的 数据，最后返回给用户。 Greenplum架构: Segment介绍 Segment是数据的实际存储的地方，也是一个经过改造 过的PostgreSQL数据库。它做实际的数据处理工作。 Greenplum建议在Segment host上建多个Segment数 据库，数量等于实际的CPU的core数。 Greenplum架构: 内部网络 Segment host与mast ead- only"模式，也就是说如果一个segment坏了，整个 greenplum会变成只读，不能写了。如果模式是 “continue”模式时，一个segment坏了的时候，数据 库仍然可以继续工作。但由于segment的primary与 mirror端的数据不同步了，所以恢复的时候需要花比较 长的时间。对于Greenplum 3.X的版本，恢复时，需要 把好的节点上的所有数据都copy到坏的机器上。而 (gender); 并行数据装载 Greenplum Database’s parallel file server(gpfdist),可 以达到1小时装载2T数据。 GP的工作负载的资源控制 GP提供了对工作负载和资源控制的功能。 在GP可以建一个资源队列（resource queue)，然后把 用户加入到这个队列中，然后就可以控制： 1. 所有活动的SQL的cost值最多是多少？

有云和私有云）中，也适用不同的本地配置。其大规模并行处理 (MPP) SQL 的设计核心是一个称为 GPORCA 的新一代查 询优化器。GPORCA 专为满足在多结构数据环境中进行高级分析的需求而设计，能够处理多种并发混合工作负载的复杂查 询。与旧式 MPP 数据库中常用的传统 RDBMS 查询优化器相比，GPORCA 大幅度地提高了查询性能。 Pivotal Greenplum 5：新一代数据平台 作为重要的新版本，Pivotal Greenplum 中做高级分析，无论是提供将应用逻辑向下推送至数据所在位置的方法，执行 分析功能，还是以大规模并行方式构建数据模型，都可以实现。Greenplum 5 支持适用于数据挖掘和数据科学工作的最全面、 最先进的分析程序包和扩展。 Greenplum 5 还针对最受欢迎的 Python 和 R 语言算法库提供简单易用的安装程序。 • Greenplum 5 中支持的 Python 效的代码，因而非常实用。过去，系统默认使用传统查询 优化器，但自 Greenplum 5 起，GPORCA 将成为默认查询优化器。它能够通过并发的混合工作负载处理多种复杂查询， 并可提高查询性能。2 这样一来，大型团队就可以利用高级分析和多元化工作负载并行处理多个分析用例，针对大型数据卷实现较高的分析查询 性能。GPORCA 的强大之处在于 能够以并行方式针对提交的 SQL 语句计算大量可能的

版本，以便成功执行备份和 还原操作。 此外，代理还支持： ■ 验证备份。 ■ 查询备份和还原。 ■ 从目录库文件中删除备份信息。 ■ 重定向还原。 1 NetBackup for SQLite 工作流程 代理创建存在单个数据库文件的卷的快照。适用于 Windows 的卷影复制服务 (VSS) 或适用于 Linux 的逻辑卷管理器 (LVM) 创建 SQLite 数据库的快照。 代理装入快照，将文件复制到 DOC5332 NetBackup for SQLite 的前提条件 确保满足以下前提条件： ■ NetBackup 安装在主服务器、介质服务器和客户端上，并且可以正常工作。 ■ SQLite 数据库安装在客户端上，并且可以正常工作。 注意：如果 NetBackup 从之前的版本升级到 10.1 或更高版本，则 NetBackup 客户 端也必须升级到相应的 NetBackup 版本。 NetBackup backup 命令使用 -S、-P、-d 和 -s 作为必需参数启动备份操作。对 于 Linux LVM 配置系统，参数 -z 是必需参数。 3 图 3-1 NetBackup for SQLite 备份工作流程 连接到 SQLite 数据库 并准备创建快照 存储单元 NetBackup 主服务器 NetBackup 介质服务器 NetBackup XBSA 快照 VSS/LVM SQLite

实现动机 配置的简化与一体化是行表达式所希望解决的两个主要问题。 在繁琐的数据分片规则配置中，随着数据节点的增多，大量的重复配置使得配置本身不易被维护。通过 行表达式可以有效地简化数据节点配置工作量。 对于常见的分片算法，使用 Java 代码实现并不有助于配置的统一管理。通过行表达式书写分片算法，可 以有效地将规则配置一同存放，更加易于浏览与存储。 4.3. 数据分片 30 Apache 有序的，这就保证了对索引字段的插入的高效性。例如 MySQL 的 Innodb 存储引擎的主键。 使用雪花算法生成的主键，二进制表示形式包含 4 部分，从高位到低位分表为：1bit 符号位、41bit 时间 戳位、10bit 工作进程位以及 12bit 序列号位。 • 符号位（1bit） 预留的符号位，恒为零。 • 时间戳位（41bit） 41 位的时间戳可以容纳的毫秒数是 2 的 41 次幂，一年所使用的毫秒数是：365 ShardingSphere 的雪花算法的时间纪元从 2016 年 11 月 1 日零点开 始，可以使用到 2086 年，相信能满足绝大部分系统的要求。 • 工作进程位（10bit） 该标志在 Java 进程内是唯一的，如果是分布式应用部署应保证每个工作进程的 id 是不同的。该值默认为 0，可通过属性设置。 • 序列号位（12bit） 该序列是用来在同一个毫秒内生成不同的 ID。如果在这个毫秒内生成的数量超过

实现动机 配置的简化与一体化是行表达式所希望解决的两个主要问题。 在繁琐的数据分片规则配置中，随着数据节点的增多，大量的重复配置使得配置本身不易被维护。通过 行表达式可以有效地简化数据节点配置工作量。 对于常见的分片算法，使用 Java 代码实现并不有助于配置的统一管理。通过行表达式书写分片算法，可 以有效地将规则配置一同存放，更加易于浏览与存储。 4.3. 数据分片 30 Apache 有序的，这就保证了对索引字段的插入的高效性。例如 MySQL 的 Innodb 存储引擎的主键。 使用雪花算法生成的主键，二进制表示形式包含 4 部分，从高位到低位分表为：1bit 符号位、41bit 时间 戳位、10bit 工作进程位以及 12bit 序列号位。 • 符号位（1bit） 预留的符号位，恒为零。 • 时间戳位（41bit） 41 位的时间戳可以容纳的毫秒数是 2 的 41 次幂，一年所使用的毫秒数是：365 ShardingSphere 的雪花算法的时间纪元从 2016 年 11 月 1 日零点开 始，可以使用到 2086 年，相信能满足绝大部分系统的要求。 • 工作进程位（10bit） 该标志在 Java 进程内是唯一的，如果是分布式应用部署应保证每个工作进程的 id 是不同的。该值默认为 0，可通过属性设置。 • 序列号位（12bit） 该序列是用来在同一个毫秒内生成不同的 ID。如果在这个毫秒内生成的数量超过