................................................................................... - 28 - 模拟 Row 级别的权限控制 ....................................................................................... - 29 - ..................................................................................... - 171 - 事务隔离级别 .................................................................................................. 者因失败的 Instance 文件有损毁， 将需要全量恢复或者需要选择全量恢复。在 6 之前的版本，GP 的 Primary 和 Mirror 之间采用的是 filerep 的方式进行 block 级别的变化同步的机制，从 6 版本开始， 使用 WAL 复制，这将可以从根本上解决以往的 block 损毁被复制到 Mirror 上的问题， 也不再需要 persistent 系统表了(这个的确是一个让人很头疼的设计)。

压缩表必须是追加表。UDW ⽀持两种级别的压缩：表级别和字段级别。⾏式表和列式表对压缩的⽀持也不⼀样。 ⾏式表⽀持表级别的压缩，⽀持的压缩算法有 ZLIB。 列式表⽀持表级别和字段级别的压缩，⽀持的压缩算法有 RLE_TYPE，ZLIB。 RLE_TYPE 的压缩级别 compresslevel 取值从1到4，级别越⾼压缩⽐越⾼。RLE_TYPE适合于有⼤量重复的数据记录。 ZLIB 的压缩级别 compresslevel 那么则在维度-1元素之间添加换⾏符。 如下所 ⽰： row_to_json(record [,pretty_bool]) 以 JSON 对象格式返回⾏。如果pretty_bool为 true， 将在级别-1元素之间添加换⾏符。 UDW中Json类型 Greenplum数据仓库 UDW Copyright © 2012-2021 UCloud 优刻得 143/206 UDW中Json类型 Greenplum数据仓库

性能 是 40GB/s，这样超大的 IO 吞吐是传统的 Storage 难以达到的。 (MPP Share-nothing 架构实现超大 IO 吞吐能力 ) 另外，Greenplum 还是建立在实例级别上的并行计算，可在一次 SQL 请求中利用到每个节点上的多个 CPU CORE 的计算能力，对 X86 的 CPU 超线程有很好的支持，提供更好的请求响应速度。在 PoC 中接触 到其它一些国内外基于开放平台的 scalability），Greenplum 可以采用各种开发语言来扩展用户自定 义函数（UDF）（我个人是 Python 和 C 的 fans，后续章节与大家分享）。 这些自定义函数部署到 Greenplum 后可用充分享受到实例级别的并行 性能优势，我们强烈建议用户将库外的处理逻辑，部署到用 MPP 数 据库的 UDF 这种 In-Database 的方式来处理，你将获得意想不到的性 能和方便性；例如我们在某客户实现的数据转码、数据脱敏等，只需 种代价，在符合逻辑关系的组合中，选择代价 最低的路径。如果我们发现执行计划不如我们期望的那样，我们可以 进行的干预是： 对相关的表收集统计信息，或者修改 session 级别的 gp_segments_ for_planner 参数的值，不要试图在更高级别修改该参数，那样是极其 危险的。 再者，执行计划为什么会选择不够高效的方法，由于执行计划是基于 统计信息生成的，而统计信息不可能涵盖所有细节。通常，以下几中

每个segment备份时设置隔离级别为串行化，保证每个 segment的数据一致性 但是，各个segment的数据设置隔离级别的动作存在时间差， 而master仍然接受新的事务，从而导致各个segment上的数 据不一致。我们可以通过实现barrier机制来避免这种情况： 1. 使数据库只读 2. 等待所有的事务全部提交，开始备份 3. 给pg_class加锁，等待每个segment备份时设置隔离级别 为串行化，恢复数据库为可读可写

deadlockdetector） 这项技术对性能提升特别是 Update 和 Delete 至关重要。锁是数据库中实现并发控制的重要技术，随之而来的死锁 处理。Greenplum 创新性的采用了分布式死锁检测，更新删除表的锁级别已降低，支持并发更新删除操作，大大提 升了处理性能。 并发控制优化 Greenplum 6 除了全局死锁检测，还引入了多项其他并发控制优化方法，这些优化对 SELECT 和 INSERT 版本本次测试，共计执行回归用例 930 个，其中核心数据库引擎用例 534 个，隔离级别用例 240 个，失败 1 个(疑似虚机资源问题)。其它功能测试若干，手动验证用例 2 个（SSL 工具版本问题），管理工具脚 本用例 455 个。整体质量良好。 测试活动 tempest 集成测试 核心引擎 全部 534 用例通过 隔离级别 240 用例失败 1 个 其它 手动验证用例 2 个 管理工具脚本

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表执行操作时也会按照numsegment值分配Gang ▪ 增加新节点后，对每个表做EXPAND后该值会随着改成新集群的大小 改进与实现 改进与实现 • EXPAND每个表 – 对表加最高级别锁（其他读写均被阻塞） – 移动数据到新节点 – 修改numsegments – 释放锁 改进与实现 • numsegments的收益 – 不需要将表改成随机分布，单表查询可以做优化 – 对于