数 据库实例同时开展并行计算。而且，这些 Postgresql 之间采用 share- nothing 无共享架构，从而更将这种并行计算能力发挥到极致，除此之 外，MPP 采用两阶段提交和全局事务管理机制来保证集群上分布式事 务的一致性，Greenplum 像 Postgresql 一样满足关系型数据库的包括 ACID 在内的所有特征。 从上图可以看到，Greenplum 的最小并行单元不是节点层级，而是在 ·行、列混合存储 ·数据表多级分区 ·Bitmap 索引 ·Hadoop 外部表 ·Gptext 全文检索 ·并行查询计划优化器和 Orca 优化器 ·Primary/Mirror 镜像保护机制 ·资源队列管理 ·WEB/Brower 监控 Big Date2.indd 7 16-11-22 下午3:38 8 3. Greenplum 的艺术 -- Parallel Everything 按照我们在用户现场观察到的，Master 上的资源消耗很少有超过 20% 情况发生，因为 Segment 才是计算和加载发生的场所（当然， 在 HA 方面，Greenplum 提供 Standby Master 机制进行保证）。 再进一步看，Master-Slave 架构在业界的大数据分布式计算和云计 算体系中被广泛应用，大家可以看到，现在主流分布式系统都是采 用 Master-Slave 架 构， 包 括：Hadoop

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)。 生变化，就会自动同步到 Standby 从而保证与 Master 的一致性，所以，Standby 与 Master 可以保持实时同步。在 6 之前的版本，Master 与 Standby 的同步机制就 一直是 WAL 同步，而在 6 版本开始，Primary 和 Mirror 也采用了 WAL 同步，但由 于 Mirror 需要同步的 WAL 日志的量很大，所以，对性能的影响比 Standby 如何创建视图才最合理。  视图的依赖关系 -- 查看视图信息，查看视图依赖哪些对象，在GP中视图有强依 赖关系，这些依赖信息存储在系统表中。  视图是如何被存储的 -- 描述视图依赖的机制。 创建视图 使用CREATE VIEW命令将查询语句定义为一个视图。例如： =# CREATE VIEW comedies AS SELECT * FROM films

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 高速数据加载

portal – SQL结束不一定释放slot – 一个事务用光所有slot 2017 年象行中国（杭州 站）第一期 Resource Queue • System PANIC – 需要睡眠/唤醒机制 – Count + LWLock + Lock • Count：记录并发数 • LWLock：保护count • Lock：睡眠/唤醒，死锁检测，状态报告 – 维护Lock在共享内存的状态 –

存储计算分离 ○ PV持久化存储资源 ○ StatefulSet/Pod弹性扩展计算资源 ● 数据库服务层 ○ Service统一Master & Standby Master地址 ● 服务发现机制 ○ 所有节点地址名不变 ● 跨云能力 ○ 容器应用对基础设施透明 Greenplum Operator Kubernetes Operator ● 自定义资源类型 ○ Custom Resource

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 并⾏备份恢复优化(3/3)

各种数据格式：结构化、半结构化（JSON/XML/Hstore)、非结构化 • 强大内核: MPP、优化器、多态存储、灵活分区、高速加载、PG内核 • 强大的灵活性、可扩展：PL/X、Extension、PXF、外部表机制 • 完善的标准支持：SQL、JDBC、ODBC • 集成数据平台：BI/DW、文本、GIS、图、图像、机器学习 • 开放源代码，持续大力投入 • 敏捷方法学：快速迭代、持续发布、质量内建

shold = 5000000（资料依据项目而定）  Truncate操作不会丢失字段级统计信息，在适当条件下可仅针对系统字段执行Analyze 垃圾空间回收 • GPDB采用MVCC机制，UPDATE 或 DELETE并非物理删除，而只是对无效记 录做标记； • Update/delete操作后，数据库不会自动释放这些空间，这些垃圾空间的回收方 式： 1）Vacuum