GREENPLUM介绍之数据库管理(—)
greenplum集群原理
greenplum集群原理
Greenplum是一种基于PostgreSQL的开源数据仓库系统，设计用于处理大规模数据集。
它使用MPP（大规模并行处理）架构，将数据分散到多个节点上，并使用这些节点进行并行查询处理，以提高查询性能。
Greenplum集群的基本原理是将数据分散到多个节点上，每个节点都有自己的存储和计算资源。
这种分布式架构允许多个节点同时处理查询，从而显著提高了大规模数据的查询性能。
在Greenplum集群中，有一个主节点（Master）和多个工作节点（Segment）。
主节点负责管理集群中的所有节点，协调查询请求并分发数据。
工作节点负责存储数据和执行查询操作。
当客户端发送查询请求时，主节点首先将查询计划分发给工作节点。
每个工作节点执行查询计划并返回结果给主节点。
主节点再将这些结果合并并返回给客户端。
Greenplum集群还具有强大的数据并行处理能力。
它将查询分成多个子任务，并将这些子任务分发给多个工作节点。
这些工作节点可以并行处理子任务，并在执行过程中自动进行数据分片和负载均衡。
这使得Greenplum集群能够高效地处理大规模数据集，提高查询性能。
greenplumn数据库查询语句示例
一、介绍Greenplumn是一个并行化的关系数据库管理系统，它是PostgreSQL的一个扩展，可以用于处理大规模数据。
在Greenplumn数据库中，我们可以通过SQL语句来进行数据查询和操作。
下面将通过示例介绍一些常用的Greenplumn数据库查询语句。
二、SELECT语句示例1. 查询所有数据```sqlSELECT * FROM table_name;```以上语句将返回table_name表中的所有数据。
2. 查询指定字段数据```sqlSELECT column1, column2 FROM table_name;```以上语句将返回table_name表中的column1和column2字段的数据。
3. 查询并排序```sqlSELECT * FROM table_name ORDER BY column_name DESC; ```以上语句将返回table_name表中的所有数据，并按照column_name字段降序排序。
4. 查询并限制结果集```sqlSELECT * FROM table_name LIMIT 10;```以上语句将返回table_name表中的前10条数据。
5. 使用聚合函数```sqlSELECT COUNT(column_name) FROM table_name;```以上语句将返回table_name表中column_name字段的数量。
三、INSERT语句示例1. 插入单行数据```sqlINSERT INTO table_name (column1, column2) VALUES (value1,value2);```以上语句将在table_name表中插入一行数据，值为value1和value2。
2. 插入多行数据```sqlINSERT INTO table_name (column1, column2) VALUES (value1, value2), (value3, value4), (value5, value6);```以上语句将在table_name表中插入多行数据。
greenplum数据库中hashagg的原理
greenplum数据库中hashagg的原理绿色积木（Greenplum）数据库中的HashAgg操作是一种聚合操作，用于对数据进行分组并进行聚合计算。
本文将详细讨论HashAgg的原理，以及它是如何在Greenplum数据库中工作的。
一、HashAgg的概述在大规模数据处理中，聚合操作是非常常见的，它用于对一组行进行分组并计算每个组的汇总信息，如平均值、求和等。
而在Greenplum数据库中，HashAgg 通过使用哈希算法来实现这种分组和计算的过程。
HashAgg操作的基本原理是将输入的数据根据指定的分组列进行哈希计算，将相同哈希值的数据分配到同一个哈希槽（或桶）中。
然后在每个哈希槽中，对分组列进行分组，并计算其他需要聚合的列的值。
最后将每个哈希槽的结果进行合并，得到最终的聚合结果。
二、HashAgg的实现步骤Greenplum数据库中的HashAgg操作主要由以下几个步骤组成：1. 哈希函数计算：首先，HashAgg操作根据指定的分组列，对输入的数据进行哈希计算。
哈希计算是将输入值通过哈希函数转换成固定长度的哈希码的过程。
通常情况下，哈希函数应该具有良好的均匀分布性，以确保数据可以平均地分配到不同的哈希槽中。
2. 数据分配：哈希计算完成后，HashAgg操作将哈希值相同的数据分配到同一个哈希槽中。
这里使用哈希槽的目的是为了在后续的计算中提高聚合操作的效率。
每个哈希槽都有一个聚合缓冲区，用于存储对应哈希值的分组和聚合结果。
3. 分组和聚合：在每个哈希槽中，HashAgg操作对分组列进行分组，并计算其他需要聚合的列的值。
分组操作是将相同分组列值的数据进行归类的过程，而聚合操作是计算每个分组中其他列的汇总结果，如平均值、求和等。
Greenplum 数据库中通常使用了一些优化技术，如group by position和group by hashing，来加速分组和聚合的过程。
4. 结果合并：在每个哈希槽中完成分组和聚合操作后，HashAgg操作将每个哈希槽的聚合结果进行合并。
greenplum数据库的密码复杂度策略
【主题：greenplum数据库的密码复杂度策略】1. 密码的重要性在今天信息安全日益受到重视的时代，密码作为最基本的安全措施之一，在数据库管理中占据着至关重要的地位。
密码的复杂度策略不仅能够保护数据库中的敏感信息，还可以有效防止恶意攻击者的入侵，因此对于greenplum数据库来说，密码复杂度策略尤为重要。
2. greenplum数据库的密码策略概述在greenplum数据库中，密码复杂度策略是指系统要求用户密码必须具备一定的复杂度要求，如包含大小写字母、数字、特殊字符等，以确保密码的安全性。
通过设置密码复杂度策略，可以有效地减少被破解的风险，保护数据库中重要数据的安全。
3. 密码复杂度策略的具体要求在实际的greenplum数据库管理中，密码复杂度策略通常包括以下几个方面的要求：3.1. 长度要求：密码长度通常要求在8位以上，越长越好。
这样可以避免使用过短的密码容易被猜解。
3.2. 字符要求：密码中应同时包含大写字母、小写字母、数字和特殊字符等多种字符类型，以提高密码的复杂度和安全性。
3.3. 历史密码限制：禁止用户在一定的时间内重复使用之前的密码，避免密码被反复使用，增加密码的安全性。
3.4. 密码过期策略：设定密码的有效期限，强制用户定期更改密码，以降低密码泄露风险。
4. greenplum数据库密码复杂度策略的实施在实际管理greenplum数据库时，管理员可以根据具体的安全需求和实际情况，结合数据库的使用场景和访问权限，灵活设置密码复杂度策略。
通常情况下，可以通过数据库管理工具或者命令行方式来配置密码策略，确保数据库密码的安全性。
在设置密码复杂度策略时，应该充分考虑用户的使用习惯和便利性，避免设置过于严格的策略导致用户体验下降。
5. 个人观点和理解从个人角度来看，密码复杂度策略在数据库安全管理中起着至关重要的作用。
只有设置合理的密码策略，才能有效保护数据库中的重要信息，避免被未经授权的用户访问和利用。
Greenplum中文介绍解析
Greenplum现有国内客户案例分析
• 巨人网络（征途游戏）:财务分析、游戏在线分析 • 阿里巴巴：B2B、B2C、点击、在线分析 • 上海航空:航线结算分析 • 东方航空:航线结算分析 • 民族证券:数据中心，证券投资分析 • 北京第二外语大学：图书分析 • 中信银行：信用卡分析 • 深发展银行：数据中心兼ODS • 李宁公司：销售和库存分析 • 公安部：图像分析 • 国家海洋局：海洋数据采集与分析 • 上海安吉物流：收入&市场分析、客户经理跟踪分析 • 中远集团：收入、发展、销售分析
前提条件 – 硬件：基于开放式标准硬件 – 软件：Postgres和Greenplum – 体系架构：海量并行处理体系，针对商务智能/数据仓库 进行了优化，解决了所有数据流瓶颈问题
Greenplum数据引擎
全球最强大的分析数据仓库
通过经济的方案扩展 到千万亿字节规模
• 不用担心数据增长或 者开始的规模太小
官方网站：
2022/3/22
Greenplum：简介
推动数据依赖型企业的发展 Greenplum数据引擎软件为新一代数 据仓库所需的大规模数据和复杂查询功 能所设计
3
全球各地的一些Greenplum客户
亚太地区
欧洲、中东、非洲
• 高度灵活性
• 逐步扩展计算能力 • 动态措施
• 数据访问：
• 在一个系统中协调所有企业数据的位置 • 可以通过任何语言（SQL、M/R等）进行分析
14
强大并且不断扩展的合作伙伴网络
硬件供应商 商务智能工具
服务供应商
15
业内支持和认可
行业奖励
Magic Quadrant 2007 （”远见者象限”）
gp基础知识
gp基础知识
GP（Greenplum）是一个基于PostgreSQL的开源数据仓库系统，主要用于处理大规模数据分析任务。
它采用Master/Slave架构，具有两个Master节点（一个Primary节点和一个Standby节点）和多个Segment
节点，每个节点上可以运行多个数据库。
GP采用shared nothing架构（MPP），通过内存Cache存储状态的信息，而不在节点上保存状态的信息。
节点之间的信息交互都是通过节点互联网络实现，通过将数据分布到多个节点上来实现规模数据的存储，通过并行查询处理来提高查询性能。
要优化GP系统，需要从全局考虑。
优化建议包括以下几个方面：
1. 硬件层：确保磁盘、主机、网络等硬件健康，OS为GP环境定制调优，
磁盘容量最大使用70%以前，每次dml操作、load数据后都要vacuum。
2. 资源的分配，并发资源竞争：通过资源队列限制gp系统里active queryes的数量，分配给指定query的资源多少，使gp系统最佳状态运行；清楚gp系统的运行负载，把后台管理放(如，data load，vacuum，backup等 )在系统负载低时运行。
3. 统计信息的准确性：确保统计信息准确，以支持查询优化器的正确决策。
4. 数据分布：合理分布数据，避免数据倾斜，以提高查询性能。
5. 数据库的设计：设计合理的数据库模式，包括表结构、索引、分区等。
6. SQL的优化：编写高效的SQL查询语句，利用查询优化器进行查询优化。
以上内容仅供参考，建议咨询数据库领域专业人士获取更准确的信息。
greenplum分区表表结构
greenplum分区表表结构一、Greenplum分区表的特点Greenplum是一个开源的分布式关系型数据库管理系统，它支持水平分区和垂直分区。
分区表是Greenplum的一项重要特性，它将数据划分为多个分区，每个分区可以单独进行管理和查询，从而提高查询性能和数据管理的灵活性。
Greenplum分区表的特点如下：1. 提高查询性能：通过将数据划分为多个分区，可以实现并行查询，从而提高查询性能。
2. 灵活管理数据：可以根据实际需求对每个分区进行独立的管理和维护，例如备份、恢复、优化等。
3. 减少存储空间：可以根据数据的特点将其划分到不同的分区中，从而减少冗余数据的存储空间。
4. 支持数据范围查询：可以根据分区的范围进行数据查询，提高查询效率。
二、Greenplum分区表的使用场景Greenplum分区表适用于以下场景：1. 大数据量的数据存储和查询：当数据量非常大时，使用分区表可以提高查询性能，减少查询时间。
2. 数据按时间或范围划分：例如按照日期、月份、季度等将数据进行划分，可以方便地进行时间范围查询。
3. 多租户系统：当系统需要为多个租户提供服务时，可以使用分区表将数据进行划分，从而实现数据的隔离和独立管理。
三、创建Greenplum分区表的方法创建Greenplum分区表可以使用以下方法：1. 使用CREATE TABLE语句创建：可以在CREATE TABLE语句中使用PARTITION BY子句指定分区方式和列，并使用PARTITION 子句指定分区的范围。
2. 使用ALTER TABLE语句进行分区：可以使用ALTER TABLE语句的ADD PARTITION子句添加新的分区。
创建Greenplum分区表的示例代码如下：```CREATE TABLE sales (id INT,date DATE,amount NUMERIC)PARTITION BY RANGE (date)(PARTITION p1 START (DATE '2022-01-01') END (DATE '2022-03-31'),'2022-06-30'),PARTITION p3 START (DATE '2022-07-01') END (DATE '2022-09-30'),PARTITION p4 START (DATE '2022-10-01') END (DATE '2022-12-31'));```四、管理Greenplum分区表的方法管理Greenplum分区表可以使用以下方法：1. 添加新的分区：可以使用ALTER TABLE语句的ADD PARTITION子句添加新的分区。
GREENPLUM介绍之数据库管理（四）-创建数据库和用户管理
GREENP LUM介绍之数据库管理（四）-创建数据库和用户管理上一篇/ 下一篇 2011-04-08 15:09:01 / 个人分类：G REENP LUM 查看(82 )/ 评论( 1 )/ 评分( 5 /0 ) GREEN PLUM与ORACL E一样有着完全独立于操作系统的用户管理系统，以及权限管理系统。
首先我们介绍一下GP中的数据库。
在GP初始化系统后，G P会自动创建出三个数据库pos tgre,templ ate0,templ ate1.其中p ostgr e用作系统内部数据的存放，我们既不要删除它，也不要修改它。
templ ate1是系统默认的数据，我们创建数据库时可以以t empla te1为模板，创建新的数据库。
所以，如果有不希望其它数据库继承的对象，就不要在数据库te mplat e1中进行创建。
G P中创建数据库的语法非常简单，句法如下CREA TE DA TABAS E new nameUSING TEMP LATEtmpla tedbn ame；速度非常快，这个过程中系统会生成相应的字典信息。
如果没有指定usi ng te mplat e子句，系统就使用t empla te1数据库作为模板创建新数据库。
我们也可以其它数据库为模板，创建新的数据库。
temp late0数据库是创建temp late1的模板，一般我们也不使用它创建应用对象。
GP允许在一个GP SERV ER中创建多个DAT ABASE。
但是一个DATAB ASE只能属于一个S ERVER。
一个连接在同一时间点只能访问一个数据库。
GP中也有SC HEMA的概念。
greeplumn介绍
Greenplum是一个基于开源PostgreSQL的分布式数据库，采用shared-nothing架构，即主机、操作系统、内存、存储都是每台服务器独立自我控制，不存在共享。
Greenplum本质上是一个关系型数据库集群，实际上是由多个独立的数据库服务组合而成的一个逻辑数据库。
与Oracle的RAC不同，这种数据库集群采取的是MPP（Massively Parallel Processing）架构。
Greenplum最大的特点就是基于低成本的开放平台基础上提供强大的并行数据计算性能和海量数据管理能力。
这个能力主要指的是并行计算能力，是对大任务、复杂任务的快速高效计算。
Greenplum内部使用udp网络，但是Greenplum会对数据包进行校验，因此可靠性等同于TCP。
greenplum原理
greenplum原理Greenplum是一种基于分布式架构的开源数据仓库系统，它是PostgreSQL的一个分支，用于处理大规模数据分析和处理任务。
下面是Greenplum的一些原理：1、分布式架构：Greenplum采用分布式架构，可以将数据分布在多个节点上，并通过并行处理来提高性能。
每个节点都可以独立处理查询请求，并通过分布式存储系统来协作完成数据读写操作。
2、数据分片：Greenplum支持对表进行数据分片，将数据划分为多个小的片段，然后分布在不同的节点上。
这样可以提高查询效率和并行处理能力。
数据分片可以是水平分片（将数据按照某个字段进行哈希）或垂直分片（将不同的表或列划分为不同的片段）。
3、并行查询：Greenplum支持并行查询，可以将一个查询任务划分为多个子任务，然后在多个节点上同时执行。
这样可以加速查询速度，提高系统性能。
4、数据倾斜：在Greenplum中，数据可能会在某些节点上分布不均匀，导致某些节点的负载较重，而其他节点的负载较轻。
这种现象称为数据倾斜。
为了解决这个问题，Greenplum支持动态负载均衡，可以自动检测负载不均衡的情况，并将数据重新分配到负载较轻的节点上。
5、数据复制：Greenplum支持数据复制，可以将数据在多个节点上进行备份，以提高数据的可用性和容错性。
当一个节点发生故障时，系统可以自动切换到其他可用的节点上继续执行查询任务。
6、数据压缩：Greenplum支持对数据进行压缩，以减少存储空间和提高读写性能。
常见的压缩算法包括Run-length Encoding（RLE）和Delta Encoding（Delta）。
总的来说，Greenplum通过分布式架构、数据分片、并行查询、动态负载均衡、数据复制和数据压缩等技术，实现了高性能、高可用性和可扩展性的数据仓库系统。
GREENPLUM介绍之数据库管理(九)- 使用GPLOAD实现无落地文件的高速加载
类似于ORACLE SQL*LOADER，gpload是EMC在greenplum中提供的用来进行数据装载的工具。我们既可以在服务端访问它，也可以把它拷贝到远程的ETL服务器，进行远程数据加载。要使用这个工具有几个前提条件必须满足。使用gpload的服务器必须安装Python 2.6.2或者以上版本，pygresql工具和pyyaml工具（数据库服务端已经安装了 python和需要的python库文件），必须装gpfdist程序，并把它设置到环境变量PATH中（可以从数据库服务器端的安装目录的子目录bin 中拷贝该工具），确保使用gpload工具的ETL服务器与greenplum所有服务器的联通性，以及机器名解析正确。
USER: sh
HOST: mdw
PORT: 5432
GPLOAD:
INPUT:
- SOURCE:
LOCAL_HOSTNAME:
- mdw
PORT: 8082
FILE:
- /tmp/mypipe
- MODE: INSERT
然后，定义环境变量，指定连接目标数据库的密码，比如
export PGPASSWORD=sh
接下来编写一个shell脚本，创建命名管道，并把oracle数据通过sqluldr2写入命名管道，并调用gpload进行装载。vi load_data.sh
#!/bin/bash
- ERROR_TABLE: schema.table_name --指定不符合格式要求记录的错误表。如果指定的表不存在系统自动创建。
OUTPUT:
- TABLE: schema.table_name --指定装载的目标表
GreenPlum数据库简介及应用
GreenPlum数据库简介及应用GreenPlum数据库是一种高性能、可扩展的关系型数据库管理系统（DBMS），特别适用于大数据分析和处理。
它是由Pivotal Software公司开发的，其核心功能是基于PostgreSQL构建的。
GreenPlum数据库具有强大的并行处理能力，可以在大规模数据集上执行快速且复杂的查询。
它通过分布式存储和计算来实现高度的并行化处理，充分利用集群中的每个节点的计算和存储资源。
这使得GreenPlum数据库能够处理大规模数据集，并且具有水平扩展性，可以根据需要添加更多的节点来增加处理能力。
此外，GreenPlum数据库支持多维数据模型，可用于大型数据仓库和分析应用。
它提供了丰富的数据分区、索引和优化功能，以及用于数据切片、压缩和并行加载的工具。
它还具有高度可定制化的架构，并支持多种数据操作语言和工具，如SQL、Python和R等。
GreenPlum数据库的应用范围广泛，适用于各种行业和领域。
例如，在金融领域，它可用于大规模的数据分析和风险管理；在零售业，可以用于销售数据分析和市场营销策略；在医疗保健行业，可用于大数据分析和患者管理等。
GreenPlum数据库的优势还包括可靠性和容错性。
它支持数据复制和备份，以确保数据的安全性和可恢复性。
此外，它还提供了数据安全和权限控制功能，以保护敏感信息和遵守合规性要求。
总之，GreenPlum数据库是一个功能强大的工具，可帮助组织处理和分析大规模的数据。
它的高性能、可扩展性和丰富的功能使得它成为大数据分析和处理的理想选择。
无论是企业还是研究机构，GreenPlum数据库都能提供高效、可靠和安全的数据管理解决方案。
greenplum 语法
greenplum 语法Greenplum是一个分布式数据库管理系统，它支持SQL语言进行数据的查询、插入、更新和删除等操作。
本文将介绍Greenplum的基本语法和常用操作。
一、基本语法1. 创建数据库CREATE DATABASE dbname;2. 删除数据库DROP DATABASE dbname;3. 连接数据库c dbname;4. 创建表格CREATE TABLE tablename (column1 datatype,column2 datatype,column3 datatype,.....);5. 删除表格DROP TABLE tablename;6. 插入数据INSERT INTO tablename (column1, column2, column3, ....)VALUES (value1, value2, value3, .....);7. 查询数据SELECT column1, column2, ....FROM tablenameWHERE condition;8. 更新数据UPDATE tablenameSET column1 = value1, column2 = value2, ....WHERE condition;9. 删除数据DELETE FROM tablenameWHERE condition;二、常用操作1. 聚合函数聚合函数用于对数据进行计算，包括SUM、AVG、COUNT、MAX和MIN等。
SELECT SUM(column) FROM tablename;2. 排序排序用于对数据进行排序，包括ASC（升序）和DESC（降序）。
SELECT column1, column2, ....FROM tablenameORDER BY column1 ASC;3. 分组分组用于将数据按照某个字段进行分组，可以配合聚合函数进行计算。
SELECT column1, SUM(column2)FROM tablenameGROUP BY column1;4. 联结联结用于将两个或多个表格中的数据进行联合。
Greenplum介绍
Greenplum是一款专门做数据仓库的数据库。
greenplum特点：基于开源的PostgreSQL改造的，专门针对大数据量处理的数据库服务器。
MPP理解为shared nothing架构用户如果是使用的PostgreSQL可平滑的迁移到GP。
Oracle是基于后端共享数据存储，多个实例运行在存储之上的并行运算。
GP每个处理器都有自己的内存结构、操作系统和磁盘。
可以处理多个T的数据仓库，可以非常好的利用系统资源做并行查询。
GP后端是多个PostgreSQL（8.2.13----GP3.3.5）数据库，为整体的并行运算提供的解决方案。
其中的语法与函数是和PostgreSQL是极为相似的。
GP实际是将PostgreSQL进行修改、封装，就变为了商业版的GP数据库。
对其中的许多功能进行修改、增强，使其适应并行处理的环境。
GP通过内部连接，是很多个独立的PostgreSQL数据库变成了一个逻辑数据库。
对于客户端来说就是一个整体。
GP数据库非常适合用于BI环境当中，并专门针对此做了多处优化、增强。
例如：并行数据加载、外部表、资源管理（resource management--控制单笔事物对资源的占用的，保障能够进行多笔事物处理，解决了并发处理的问题）、查询优化器和存储都进行了改善。
改善的目的：提供一个可以进行多事物处理的并行运算环境。
GP公司将改善的这些特性又提供给了PostgreSQL的公共社团，例如分区表特性，已经被标准的PostgreSQL所应用。
架构：如图所示：客户端通过网络连接到GP database，其中Master Host是GP的主节点（客户端的接入点），Segment Host是子节点（连接并提交SQL语句的接口），主节点是不存储用户数据的，子节点存储数据并负责SQL查询，主节点负责相应客户端请求并将请求的SQL语句进行转换，转换之后调度后台的子节点进行查询，并将查询结果返回客户端。
子节点：进行数据存储及数据处理的。
greenplumd的reorgnize
greenplumd的reorgnize
Greenplum Database 是一个分布式数据库管理系统，它提供了高性能、高可用性和可扩展性的数据存储和处理功能。
在 Greenplum 中，表是存储数据的基本单位，每个表都由一个或多个段（Segment）组成，每个段都存储在单独的节点上。
当表的数据量较大时，需要对其进行分区以提高查询性能和数据管理效率。
在 Greenplum 中，reorgnize 是一个用于重新组织表的命令。
它主要用于重新组织表的物理存储结构，以提高查询性能和数据管理效率。
下面是一个示例：
```sql
REORGANIZE TABLE my_table;
```
上述命令将重新组织名为 my_table 的表的物理存储结构。
在执行该命令之前，需要确保表的数据已经备份，并且表的所有查询和更新操作都已经停止。
在执行 reorgnize 命令时，Greenplum 会根据表的结构和数据分布情况，重新组织表的物理存储结构。
这可能包括合并分裂的段、移动数据从一个节点到另一个节点、重新分配数据等操作。
这些操作可以提高查询性能和数据管理效率，但也需要一些时间和资源来完成。
总之，reorgnize 命令是 Greenplum 中用于重新组织表物理存储结构的重要命令。
它可以帮助提高查询性能和数据管理效率，但也需要谨慎操作并确保备份数据的完整性和一致性。
greenplum数据库函数
greenplum数据库函数Greenplum是一种基于PostgreSQL的开源分布式数据库，具有高性能、可扩展性强、存储容量大等特点。
在Greenplum中，函数作为一种重要的查询和处理数据的方式，可以帮助我们实现各种数据操作。
本文将对Greenplum 中的函数进行分类和介绍，并通过实战案例展示其在数据分析中的应用。
一、Greenplum数据库简介Greenplum数据库是基于PostgreSQL的分布式关系数据库系统，专为海量数据设计。
它具有出色的并行处理能力，可以轻松应对大数据挑战。
在我国，许多企业和政府部门都在使用Greenplum数据库进行数据存储和分析。
二、Greenplum函数分类与功能Greenplum函数分为以下几类：1.数学函数：包括加减乘除、三角函数、对数函数等。
2.字符串函数：用于处理字符串，如拼接、截取、转换等。
3.日期时间函数：用于处理日期和时间，如计算时间差、格式化日期等。
4.聚合函数：用于对数据进行汇总，如SUM、AVG、MAX等。
5.分组函数：用于对数据进行分组处理，如GROUP BY、ROLLUP等。
6.窗口函数：用于在查询结果中创建虚拟列，如ROW_NUMBER、RANK 等。
7.数据分析函数：包括排序、筛选、投影等，如ORDER BY、DISTINCT 等。
三、常用Greenplum函数介绍1.数学函数：如加法（+）、减法（-）、乘法（*）、除法（/）等。
2.字符串函数：如CONCAT（连接字符串）、SUBSTR（截取字符串）、UPPER（转换为大写）等。
3.日期时间函数：如DATE（提取日期）、TIME（提取时间）、INTERVAL （计算时间差）等。
4.聚合函数：如SUM（求和）、AVG（求平均值）、MAX（求最大值）等。
5.分组函数：如GROUP BY（按字段分组）、ROLLUP（多级分组）等。
6.窗口函数：如ROW_NUMBER（分配行号）、RANK（排名）等。
greenplum数据库语法
greenplum数据库语法Greenplum数据库语法Greenplum是一种高性能的大数据分析平台，它使用PostgreSQL作为基础，并添加了许多并行计算和扩展功能。
在Greenplum中，用户可以使用SQL语言进行数据查询和操作。
本文将介绍Greenplum数据库的语法，包括数据类型、DDL、DML、聚合函数等方面。
一、数据类型在Greenplum中，支持的数据类型包括整型、浮点型、字符型、日期型等。
下面是常用的数据类型及其描述：1. 整型：int, bigint, smallint2. 浮点型：float4, float83. 字符型：char(n), varchar(n), text4. 日期型：timestamp, date二、DDL（Data Definition Language）DDL是用于定义数据库对象（表、视图等）的语言。
在Greenplum中，DDL包括创建表、修改表结构等操作。
1. 创建表创建表时需要指定表名和列名以及每列的数据类型。
例如：CREATE TABLE table_name (column1 datatype,column2 datatype,column3 datatype,.....);2. 修改表结构修改表结构时可以添加或删除列，也可以更改列的属性。
例如：ALTER TABLE table_name ADD COLUMN new_column datatype; ALTER TABLE table_name DROP COLUMN column_name; ALTER TABLE table_name ALTER COLUMN column_name TYPE new_datatype;三、DML（Data Manipulation Language）DML是用于对数据库中数据进行操作的语言。
在Greenplum中，DML包括插入、修改、删除和查询数据等操作。
greenplum double类型
一、概述Greenplum是一种高性能的关系型数据库管理系统，旨在处理大规模数据分析和数据仓库应用。
在Greenplum中，double类型是一种用于存储双精度浮点数的数据类型。
本文将就Greenplum中的double 类型进行详细介绍，包括其特性、使用方法和注意事项。
二、double类型特性1. 精度高：double类型在Greenplum中可以存储非常大范围内的数值，并且拥有较高的精度，能够满足科学计算和工程计算等对精度要求较高的场景。
2. 存储空间：Greenplum中的double类型通常占8个字节，比float类型的4个字节要大，但能够存储更大范围的数值。
三、double类型的使用方法1. 声明变量：在Greenplum中声明一个double类型的变量可以使用如下语法：```sqlDECLAREmy_var DOUBLE PRECISION;```在这个例子中，my_var就是一个double类型的变量。
2. 赋值和计算：可以像操作其他数值类型变量一样，对double类型的变量进行赋值和计算。
例如：```sqlmy_var := 3.xxx;my_var := my_var * 2;```在这个例子中，首先给my_var赋值了π的近似值，然后对my_var 进行了乘以2的操作。
四、double类型的注意事项1. 精度损失：虽然double类型具有较高的精度，但在进行大量计算时仍然可能存在精度损失的问题。
这种问题在其他编程语言和数据库系统中同样存在，因此在使用double类型进行科学计算时，需要谨慎处理精度问题。
2. 存储空间消耗：由于double类型占用较大的存储空间，当需要存储大量double类型的数据时，需要考虑存储空间的消耗问题，尤其是在对大规模数据进行处理和存储时。
五、结论Greenplum中的double类型是一种用于存储双精度浮点数的数据类型，具有高精度和较大的存储范围。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
在系统初始化的过程中，系统会创建一个称为gpadmin的数据库角色（用户）,做为超级管理员。默认可以使用它进行登录。我们也可以自己创建新的用户。
比如从master上，以gpadmin用户登录，这可以通过操作系统实现身份认证，不需要密码。
如何启动数据库服务
在master节点上，请以gpadmin用户登入OS，执行命令gpstart，系统会自检，并提示是否启动服务，选择y，启动服务。
如果使用gpstart -a 则系统无任何提示，进行启动。
如果不希望屏幕输出则使用 gpstart -q
具体的选项帮助说明,可以通过gpstart -h或者gpstart --help获得。
比如 gpstate -s，获取服务状态有psql客户端的机器连接GP数据库,比如
psql -d template1 -U gpadmin -p 5432 -h mdw
其中-d指定了连接数据库的名称，-U指定了连接数据库的用户名，也称为角色，-p指定了连接使用的端口，默认值是5432，-h指定了master对外服务的主机名。
host all gpadmin,ods 192.168.10.30/32 trust
host all gpadmin,ods 192.168.10.32/32 trust
host all all 192.168.10.0/24 md5
为了方面使用GP的工具，我们首先应该为操作系统用户gpadmin设置环境变量，vi .bash_profile
source /usr/local/greenplum-db/greenplum_path.sh
export MASTER_DATA_DIRECTORY=/data/vol1/master --指向master的数据目录。
我们可以在里面添加新的条目，比如最后一个条目允许所有192.168.10.0/24网段登录的所有用户，可以通过密码方式进行身份审核，登录所有数据库。修改这个配置文件后，需要通过gpstop -u 去reload变化的内容，才能生效。
哪些数据库。
首先，登入master主机，在数据目录下，找到配置文件pg_hba.conf，我们可以用vi打开，对其进行编辑，其内容类似下面的信息
local all gpadmin,ods ident
host all gpadmin,ods 127.0.0.1/28 trust
psql -d template1
建立新用户
template1=:>create role ods with password 'ods' login;
我们从客户端，使用新添加的客户登录，可能系统会拒绝登录，这是因为GP提供了类似防火墙的机制，需要我们在master上通过配置文件指定允许哪些客户端，哪些客户登入
从4.0.5版本开始，该工具提供了-t选项，增加允许的超时设置。这对系统关闭时存在大量回滚数据的情况非常有用（过去的默认超时是60秒）
与gpstart一样，可以通过gpstop -h或者gpstop --help获取选项帮助
如何获取数据库当前状态信息
在master节点上，以gpadmin，执行gpstate命令可以获取服务状态信息
在启动服务后，我们通过ps -ef|grep postgre*可以看到相关的服务进程。
如何关闭数据库服务
在master节点上，请以gpadmin身份，登入os, 执行命令gpstop。
如果有连接没有断开，想强行关闭服务使用gpstop -M fast (注意选项的大小写）
如果要重启系统，可以使用gpstop -u