EMC Greenplum分布式数据库简介-v
分布式数据据库技术
分布式数据据库技术
分布式数据库技术是一种将数据以分布式的方式存储和管理的技术。
它将数据分散存储在多个节点或计算机上，以提高数据访问性能、可扩展性和容错性。
以下是一些常见的分布式数据库技术：
1. 分片（Sharding）：将数据分割成多个片段，分别存储在不
同的节点上。
每个节点只负责一部分数据的存储和查询，可以提高存储和查询的性能。
2. 复制（Replication）：将数据复制到多个节点上，可以提高
数据的可靠性和容错性。
当一个节点出现故障时，可以从其他节点中获取数据。
3. NoSQL数据库：NoSQL（Not Only SQL）数据库是一类非
关系型数据库，适用于大规模分布式系统。
它们通常使用键值对、文档或列族来存储数据，具有良好的可扩展性和性能。
4. 新SQL数据库：新SQL数据库是一类结合了传统关系型数
据库和分布式系统的数据库。
它们通常采用分布式架构，并提供关系型数据库的一致性和可靠性。
5. 分布式事务处理：分布式事务处理技术是一种保证分布式数据库操作的一致性和可靠性的技术。
它通常使用两阶段提交（Two-Phase Commit）或补偿事务（Compensating Transaction）等机制来实现。
分布式数据库技术可以根据应用场景的需求选择合适的技术组合。
每种技术都有其特点和适用性，需要根据具体情况来进行选择和设计。
分布式数据库简介
分布式数据库的目标：
4．逐步扩展处理能力和系统规模。当一个单位规
模扩大要增加新的部门(如银行系统增加新的分行，工厂 增加新的科室、车间)时，分布式数据库系统的结构为扩 展系统的处理能力提供了较好的途径：在分布式数据库 系统中增加一个新的结点．这样做比在集中式系统中扩 大系统规模要方便、灵活、经济得多．
分布式数据库的目标：
3．充分利用数据库资源，提高现有集中式数据库的 利用率。当在一个大企业或大部门中已建成了若干个数据
库之后，为了利用相互的资源，为了开发全局应用，就要研 制分布式数据库系统．这种情况可称为自底向上的建立分布 式系统．这种方法虽然也要对各现存的局部数据库系统做某 些改动、重构，但比起把这些数据库集中起来重建一个集中 式数据库，则无论从经济上还是从组织上考虑，分布式数据 库均是较好的选择．
到最大，这使得各处理机之间的相互干扰降到最低。负 载在各处理机之间分担，可以避免临界瓶颈。
4、方便进行全局应用。当现有机构中已存在几个数
据库系统，而且实现全局应用的必要性增加时，就可以 由这些数据库自下而上构成分布式数据库系统。
5、系统的可靠性高。相等规模的分布式数据库系统
在出现故障的几率上不会比集中式数据库系统低，但由 于其故障的影响仅限于局部数据应用，因此就整个系统 来讲它的可靠性是比较高的。
分布式数据库的特点：
四、全局的一致性、可串行性和可恢复性
分布式数据库中各局部数据库应满足集中式数据库 的一致性、可串行性和可恢复性．除此以外还应保 证数据库的全局一致性、并行操作的可串行性和系 统的全局可恢复性．这是因为全局应用要涉及两个 以上结点的数据．因此在分布式数据库系统中一个 业务可能由不同场地上的 多个操作组成．
分布式数据库的目标：
分布式数据库复习要点
分布式数据库复习要点第一章1、分布式数据库的定义（P4）物理上分散而逻辑上集中的系统，它使用计算机网络将地理位置分散而管理和控制又需要不同程度集中的多个逻辑单位（通常是集中式数据库系统）连接起来，共同组成一个统一的数据库系统。
分布式数据库系统可以看成是计算机网络和数据库系统的有机结合。
2、分布式数据库的两种分类方法（P7）●按局部DBMS的数据模型分同构型DDBS：各个站点上数据库使用同一数据模型同构同质型-数据模型相同，且是同一种DBMS（同一厂家）同构异质型-数据模型相同，不是同一种DBMS异构型DDBS ：各站点上数据库的数据模型类型不同全局控制集中型DDBS：全局控制机制和全局数据词典位于中心站点全局控制分散型DDBS：全局控制机制和全局数据词典分散在网络的各个站点上。
全局控制可变型DDBS：也称主从型DDBS。
分成两组站点，一组包含全局控制机制和全局控制词典，另外一组不包含。
3、分布式数据库的组成成分（两部分）（P9）●数据：分布式数据库的主体，包括局部数据和全局数据。
●数据目录：数据结构的定义、全局数据的分片、分布、授权、事务恢复等描述，包括局部和全局数据目录。
4、分布式数据库的数据分片的定义和类型（3种）（P10）数据分片：又称数据分割、数据分段，局部数据库是由全局数据库分割而成。
三种类型：●水平分片：按特定条件把全局关系的所有元组划分成若干个互不相交的子集，对全局关系施加选择运算。
●垂直分片：把全局关系的属性集分成若干个子集，对全局关系施加投影运算。
●混合分片：以上两种方法的混合。
5、分布式数据库的分布策略（4条）（P11）数据分布：根据某种策略把数据分片所得的逻辑片断分散地存储在各个站点上.●集中式：所有数据都安排在同一站点上●分割式：所有数据只有一份，被分割成若干个逻辑片段，每个片段被放置在特定的站点●复制式：所有数据有多个副本，每个站点都有一个完整的数据副本●混合式：分割式和复制式的混合6、分布式数据库的模式结构（P13）分四层：●全局外层：全局外模式---全局应用的用户视图。
EMC Greenplum电信--Mobile
•建立统一的地市数据集市系统。避免了各个地市单独建立自己的集市系统，完美的实 现数据管理统一化，业务应用个性化两大需求。 •在可控成本内，提供清单级别的数据海量存储及数据快速访问。
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SQL
结果
Oracle
测试耗时 47.7s 44.1s
结果
GP测
试耗时
GP提升
倍数 39.7x 15.7x
37528247 11508156713 081.13 306653.19
1.2s 2.8s
FISPA 段 D
2.7s
16.7x
select min(zfje) from stage.fs_zh_cdfispad;
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Greenplum计算能力测试结果
Query：合并字段测试、代码转换测试。GP系统计算耗时与Oracle系统比较如下：
table typ
e 合 FS_Z H_CD 并 字 select avg(zfje) from stage.fs_zh_cdfispad; 测 试 select max(zfje) from stage.fs_zh_cdfispad; select count(*) from stage.fs_zh_cdfispad; select sum(zfje) from stage.fs_zh_cdfispad; 36396887 110873414383 10.2 304623.344252 221 6480500000 43.3s 6480500000. 00 2.1s 20.6x 45.0s
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四川及安徽电信项目架构及效益
GreenPlum数据库详细安装过程
目录1.1.GreenPlum数据库概述........................................1.2.GreenPlum数据库架构原理....................................2.SUSELinuxEnterprise1164-bit操作系统安装过程.....................2.1.初始化阶段 .................................................2.2.系统分区 ...................................................2.3.软件选择和系统任务 .........................................2.4.语言选择 ...................................................2.5.Kdump设置..................................................2.6.安装过程 ...................................................3.配置网卡IP......................................................4.GreenPlum中Master配置过程......................................4.1.建立gpadmin用户 ...........................................4.2.关闭防火墙 .................................................4.3.启动FTP....................................................4.4.使用FlashXP上传GreenPlum数据 .............................4.5.使用putty.exe工具配置GreenPlum数据库 .....................4.6.GreenPlum数据库配置详情....................................GrennPlum数据库的初始化...............................修改GreenPlum数据库账户的权限........................附录A...............................................................附录B...............................................................1.概述1.1.GreenPlum数据库概述1.2.GreenPlum数据库架构原理本系统中GreenPlum由一个主节点（master）和四个从节点(segment)构成，主节点和从节点由一台千兆交换机进行连接。
GreenPlum 数据库集群安装说明及使用手册v1.0
GreenPlum数据库集群安装说明及使用手册开心十二月总结****年**月**日目录1体系结构介绍 (4)2安装 (10)2.1安装 (10)2.1.1安装准备 (10)2.1.2安装gp-db (11)2.1.3配置通讯 (13)2.1.4建立数据存储池 (17)2.1.5同步系统时间 (17)2.1.6验证安装是否成功 (17)2.1.7初始化 (17)2.1.8数据库的启停 (18)2.2Master双机热备 (19)2.3Segment节点互备 (20)3GP数据库的使用 (22)3.1pgAdminIII工具 (22)3.1.1安装和第一次使用pgAdminIII (22)3.1.2主窗体 (23)3.1.3导航菜单 (23)3.1.4工具栏介绍 (24)3.1.5数据库与表的创建 (25)3.1.6使用pgAdminIII备份数据库 (25)3.2JDBC配置 (26)3.3GP数据库两个重要概念 (27)3.3.1什么是Schema (27)3.3.2数据分布存储 (28)3.4GP的SQL语法 (28)3.4.1数据加载 (28)3.4.2SQL并行查询 (32)3.4.3聚合函数 (32)3.4.4索引 (32)3.4.5分区 (34)3.4.6函数 (35)4维护数据库 (39)4.1数据库启动gpstart (39)4.2数据库停止gpstop (41)4.3查看实例配置和状态 (41)4.4查看数据库运行状态gpstate (42)4.5查看用户会话和提交的查询等信息 (43)4.6查看数据库、表占用空间 (43)4.7查看数据分布情况 (44)4.8实例恢复gprecoverseg (44)4.9查看锁信息 (44)4.10数据库的备份与恢复 (44)5调优、排错 (44)6附件 (44)6.1DBA常用命令 (44)7Q&A (45)7.1不支持触发器 (45)7.2更新操作中的若干问题 (45)1体系结构介绍Greenplum数据库产品——下一代数据仓库引擎和分析方法Greenplum公司是企业数据云计算解决方案的创始人，为客户提供灵活的数据商业智能和分析方法。
分布式数据库系统
答
P
场地A
场地B
在场地B选出红色零件的元组（10个），然后对每一 个元组逐一检查场地A，看北京供应商的装运单中是否有 这个零件装运单（若有则选出S#），每做这样一次检查 包括2次消息，共问答10次，通信时间为：
T[4]=2*10=20秒
26
查询处理和优化
策略5：
传（S#,P#）
(S)SP
P
场地A
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分布透明性----包括分片透明性、位置透明性和局部数 据模型透明性。
分片透明性----分布透明性的最高层次。指用户或 应用程序只对全局关系进行操作而不考虑关系的分 片。当分片模式改变了，由于全局到分片模式的映 像、全局模式不变，应用程序不必改写。
位置透明性----分布透明的下一层次。指用户或应用 程序不必了解片段的场地，当存储场地改变了，由于 分片模式到分布模式的映像，应用程序不必改变。 局部数据模型透明性----用户或应用程序不必了解局 部场地上使用哪种数据模型，模型转换以及数据库语 言的转换由映像4完成。
分布式数据库系统中全局应用要涉及到两个以上结点的 数据，全局事务可能由不同场地的多个操作组成。所以应 该保证数据库的全局一致性、全局并发事务的可串行性和 系统的全局可恢复性。 当一个结点发生故障，操作失败后如何使全局事务回滚？ 如何使另一个结点撤销已执行的操作或不必再执行其他操作。
采用的技术比集中式数据库系统更复杂和困难。
•提高系统的可靠性、可用性 当某一场地出现故障时，系统可以对另一场地上的相同 副本进行操作，不至于造成整个系统的瘫痪。
•提高系统性能 系统可选择用户最近的数据副本进行操作，减少通
信代价，改善整个系统性能。
存在的问题： 冗余副本之间存在数据不一致，必须着力解决。
分布式数据库管理系统简介
分布式数据库管理系统简介一、什么是分布式数据库：分布式数据库系统是在集中式数据库系统的基础上发展来的。
是数据库技术与网络技术结合的产物。
分布式数据库系统有两种：一种是物理上分布的，但逻辑上却是集中的。
这种分布式数据库只适宜用途比较单一的、不大的单位或部门。
另一种分布式数据库系统在物理上和逻辑上都是分布的，也就是所谓联邦式分布数据库系统。
由于组成联邦的各个子数据库系统是相对“自治”的，这种系统可以容纳多种不同用途的、差异较大的数据库，比较适宜于大范围内数据库的集成。
分布式数据库系统(DDBS)包含分布式数据库管理系统(DDBMS)和分布式数据库(DDB)。
在分布式数据库系统中，一个应用程序可以对数据库进行透明操作，数据库中的数据分别在不同的局部数据库中存储、由不同的DBMS进行管理、在不同的机器上运行、由不同的操作系统支持、被不同的通信网络连接在一起。
一个分布式数据库在逻辑上是一个统一的整体：即在用户面前为单个逻辑数据库，在物理上则是分别存储在不同的物理节点上。
一个应用程序通过网络的连接可以访问分布在不同地理位置的数据库。
它的分布性表现在数据库中的数据不是存储在同一场地。
更确切地讲，不存储在同一计算机的存储设备上。
这就是与集中式数据库的区别。
从用户的角度看，一个分布式数据库系统在逻辑上和集中式数据库系统一样，用户可以在任何一个场地执行全局应用。
就好那些数据是存储在同一台计算机上，有单个数据库管理系统(DBMS)管理一样，用户并没有什么感觉不一样。
分布式数据库中每一个数据库服务器合作地维护全局数据库的一致性。
分布式数据库系统是一个客户/服务器体系结构。
在系统中的每一台计算机称为结点。
如果一结点具有管理数据库软件，该结点称为数据库服务器。
如果一个结点为请求服务器的信息的一应用，该结点称为客户。
在ORACLE客户，执行数据库应用，可存取数据信息和与用户交互。
在服务器，执行ORACLE软件，处理对ORACLE 数据库并发、共享数据存取。
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
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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
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业内支持和认可
行业奖励
Magic Quadrant 2007 （”远见者象限”）
分布式数据库技术与实现
分布式数据库技术与实现随着数据量的不断增长和业务需求的不断变化，传统的单点数据库已经无法满足企业的需求。
为了实现高性能、高可用、高扩展性的数据存储和处理，分布式数据库技术应运而生。
本文将介绍分布式数据库技术的概念、原理及其在实际应用中的实现方式。
1. 分布式数据库技术概述分布式数据库是指通过将数据分布式地存储在多个节点上，实现数据的存储和处理。
分布式数据库技术具有以下特点：高可用性、高性能、可扩展性、数据安全等。
2. 分布式数据库的实现方式分布式数据库的实现方式一般有以下几种：垂直切分、水平切分、副本复制等。
2.1 垂直切分垂直切分也称为垂直分片，是指按照不同的业务功能将数据库中的表切分成多个部分，分别存放在不同的物理节点上。
这种方式适合于数据量大，不同业务功能之间数据联系较少的场景。
垂直切分可以提高数据库的并发性能，减少单个节点的负载压力，但需要考虑数据一致性和数据访问的路由问题。
2.2 水平切分水平切分也称为水平分片，是指按照相同的业务功能将数据库中的表中的数据根据某个特定的规则分割为多个部分，每个部分存放在不同的物理节点上。
这种方式适合于数据量较大，且业务功能之间存在数据联系的场景。
水平切分可以实现数据的并行处理和查询，但也需要解决数据一致性和数据路由的问题。
2.3 副本复制副本复制是指将数据库中的数据在多个节点之间进行复制，以实现数据的冗余和故障容错。
副本复制可以提高数据库的可用性，并且减少因单个节点故障而导致的数据丢失。
在副本复制中，一般会有一个主节点负责数据的写入，而其他副本节点负责数据的读取。
主节点和副本节点之间通过数据同步机制保持数据一致性。
3. 分布式数据库的实际应用分布式数据库技术在实际应用中有广泛的应用，例如互联网应用、大数据分析等。
以电商平台为例，电商平台需要处理大量的交易数据，为了提高系统的性能和并发访问能力，可以采用分布式数据库技术。
通过将用户信息、订单信息以及商品信息等数据分布在多个节点上，电商平台可以同时处理多个用户的请求，提高系统的响应速度和负载均衡能力。
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。
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。
分布式数据库系统（2）
分布式数据库系统（2）分布式数据库系统（2）胡经国六、分布式数据库系统模式结构根据中国制定的《分布式数据库系统标准》，分布式数据库系统被抽象为四层的模式结构。
这种模式结构得到了国内外同行的支持和认同。
分布式数据库系统4层模式结构划分为：全局外层、全局概念层、局部概念层和局部内层；在各层间还有相应的层间映射，层与层（模式与模式）之间是映射关系。
这种四层模式结构适用于同构型分布式数据库系统，也适用于异构型分布式数据库系统。
1、全局模式ES（全局外层）全局模式定义全局用户试图，是分布式数据库的全局用户对分布式数据库最高层抽象。
全局用户使用视图时，不必关心数据的分片和具体的物理分配细节。
2、全局概念模式GCS（全局概念层）全局概念模式定义全局概念视图，是分布式数据库的整体抽象，包含了全局数据特性和逻辑结构。
像集中式数据库中的概念模式一样，是对数据库全体的描述。
全局概念模式再经过分片模式和分配模式，映射到局部模式。
⑴、分片模式分片模式是描述全局数据的逻辑化分视图，即全局数据逻辑结构根据某种条件的划分，将全局数据逻辑结构划分为局部数据逻辑结构，每个逻辑划分为一个分片。
在关系数据库中，一个关系的一个子关系称为该关系的一个分片。
⑵、分配模式分配模式是描述局部数据逻辑的局部物理结构，即划分后的分片的物理分配试图。
3、局部概念模式LCS（局部概念层）局部概念模式定义局部概念视图，是全局概念模式的子集。
全局概念模式经逻辑划分后，被分配到各个局部场地上。
局部概念模式用于描述局部场地上的局部数据逻辑结构。
当全局数据模型与局部数据模型不同时，还涉及数据模型转换等内容。
4、局部内模式LIS（局部内层）局部内模式定义局部物理视图，是对物理数据库的描述。
它类似于集中数据库的内层。
综上所述，分布式数据库的四层结构及模式，定义描述了分布式数据库是一组用网络连接的局部数据库的逻辑集合。
它将数据库分为全局数据库和局部数据库。
全局数据库到局部数据库，由映射（1：N）模式描述。
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
分布式数据库系统.
9.2.3 分布透明性
分布（网络）透明性
分片透明性（全局视图和分片视图之间）
用户或应用程序只对全局关系进行操作而不必考虑关系 的分片。如果分片模式改变了，通过调整全局模式与分
片模式之间的映象关系来保持全局模式不变。
位置透明性（分片视图和分配视图之间）
用户或应用程序不必了解片段的存储位置。
where DNO=DNUMBER
分布式查询处理
传送时间T=总传输延迟+总数据量/传输速度
⒈把关系EMPLOYEE和DEPARTMENT分布从场地1和场地2传 到场地3，然后在场地3站进行查询 传送时间T=(104 100 +100 35 )/104=100s
1
3
2
分布式查询处理
⒉把关系EMPLOYEE传送到场地2，在场地2作联接， 再把操作结构从场地2传到场地3：
1、与集中式DB相比，分布式DB具有（）特点，与分 散式DB相比，又具有（）特点。
2、区别系统是分散式还是分布式就是判定系统是否 支持（）.
3、在分布式DB中，用户看到的系统如同一个集中式 DBS，这是因为分布式系统具有（）和（）特点。
4、如果各个场地都采用同类型数据模型，但DBMS不 同型号，这种系统属于（）型DBMS.
9.1 分布式数据库系统概述
与集中式数据库相比，分布式DB具有： 数据分布式的特点。
与分散式数据库相比，分布式DB具有： 逻辑整体性的特点。
9.1.2 分布式数据库系统的定义
背景
数据库系统+计算机网络
T1
T2 计算机2
T3 DB1
DB1 T1
计算机1 T2 T3
通讯网络
T1 计算机3 T2
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分布策略
Greenplum数据库是一个大规模并行处理（MPP）数据库，支持将数据在多个节点上并行存储和处理。
为了实现高效的数据分布和查询性能，Greenplum使用了分布策略来决定如何存储和分片数据。
在Greenplum中，可以使用以下几种分布策略：1. 随机分布（Random Distribution）：将数据随机分布在所有的节点上，不考虑数据的特性。
2. 哈希分布（Hash Distribution）：根据一个或多个列上的哈希值，将数据均匀地分布在各个节点上。
这种分布策略通常用于关联查询和连接操作。
3. 范围分布（Range Distribution）：根据一个或多个列上的排序值，将数据按照一定的范围划分并分布在各个节点上。
这种分布策略通常用于范围查询和区间分析。
4. 复制分布（Replicated Distribution）：将整个数据复制到每个节点上，用于频繁进行全局聚合查询或小型表的连接操作。
这种分布策略可以提供并行查询和高吞吐量。
选择合适的分布策略需要根据数据的特性、查询类型以及性能要求来决定。
通常，哈希分布适用于均衡地分布数据和支持连接操作，范围分布适用于范围查询，复制分布适用于小型维表和频繁的全局聚合查询。
在创建表和分区表时，可以使用Greenplum提供的语法指定分布策略。
例如，在创建表时可以使用如下语句来指定哈希分布：```sqlCREATE TABLE tablename (col1 datatype, col2 datatype, ...)DISTRIBUTED BY (col1);```或者使用以下语句来指定范围分布：```sqlCREATE TABLE tablename (col1 datatype, col2 datatype, ...)DISTRIBUTED BY RANGE (col1);```需要根据具体的数据和查询需求选择合适的分布策略，以达到最佳的查询性能和数据分布效果。
Greenplum数据库最佳实践
❖介绍本文介绍Pivotal Greenplum Database数据库（以下简称：Greenplum数据库，或GPDB）的最佳实践。
最佳实践是指能持续产生比其他方法更好结果的方法或者技术，它来自于实战经验，并被证实了遵循这些方法可以获得可靠的预期结果。
本最佳实践旨在通过利用所有可能的知识和技术为正确使用GPDB提供有效参考。
本文不是在教您如何使用Greenplum数据库的功能，而是帮助您在设计、实现和使用Greenplum数据库时了解需要遵循哪些最佳实践。
关于如何使用和实现具体的Greenplum 数据库特性，请参考 http://gpdb.docs.pivotal.io 上的Greenplum数据库帮助文档以及 上的Sandbox和实践指南。
本文目的不是要涵盖整个产品或者产品特性，而是概述GPDB实践中最重要的因素。
本文不涉及依赖于GPDB具体特性的边缘用例，后者需要精通数据库特性和您的环境，包括SQL 访问、查询执行、并发、负载和其他因素。
通过掌握这些最佳实践知识，会增加GPDB集群在维护、支持、性能和可扩展性等方面的成功率。
第一章最佳实践概述本部分概述了Greenplum数据库最佳实践所涉及的概念与要点。
数据模型GPDB 是一个基于大规模并行处理(MPP)和无共享架构的分析型数据库。
这种数据库的数据模式与高度规范化的事务性SMP数据库显著不同。
通过使用非规范化数据库模式，例如具有大事实表和小维度表的星型或者雪花模式，GPDB在处理MPP分析型业务时表现优异。
跨表关联(JOIN)时字段使用相同的数据类型。
详见数据库模式设计（后续章节)堆存储和追加优化存储(Append-Optimized，下称AO)若表和分区表需要进行迭代式的批处理或者频繁执行单个UPDATE、DELETE或INSERT 操作，使用堆存储。
若表和分区表需要并发执行UPDATE、DELETE或INSERT操作，使用堆存储。
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EMC Greenplum数据库简介
Greenplum 是2002年开始成立研发团队的，核心技术团队成员来自各个顶级数据库公司和大规模并行计算公司的资深软件架构师，例如：Oracle, Teradata, Tandem, Microsoft SQL Server, Informix。
Greenplum数据库软件是业内首创的无共享、大规模并行处理（massively parallel processing (MPP)）的数据库软件产品，它包含大规模并行计算技术和数据库技术最新的研发成果：包括无共享/MPP，按列存储数据库，数据库内压缩，MapReduce，永不停机扩容，多级容错等等。
该数据库软件被业界认可为扩展能力最大的分析型（OLAP）数据库软件。
已有500多家世界级重大客户采用该软件，例如：NYSE,NASDAQ,FINRA,AIG，AMEX,CIA，德意志银行，美国联邦储备委员会，支付宝，NTT-DoCoMo,T-Mobile,Skype，WalMart，中国联通，太平洋保险等。
这些客户中大多数Greenplum数据仓库所管理的数据量都超过100TB，其中，全球最大的有6500TB，中国最大的有1000TB。
每一天，全球有数亿级的用户在直接、间接用到Greenplum发明的数据库平台。
Greenplum 分布式数据仓库软件特性介绍
Greenplum数据仓库软件是业界首创将大规模并行计算技术，应用到了数据库软件领域。
该类技术同样应用在Google搜索引擎的中。
Greenplum数据仓库软件功能：
无共享/MPP核心架构
Greenplum数据库软件将数据平均分布到系统的所有节点服务器上，所以节点存储每张表或表分区的部分行，所有数据加载和查询都是自动在各个节点服务器上并行运行，并且该架构支持扩展到上万个节点。
混合的存储和执行（按列或按行）
Greenplum发明支持混合按列或按行存储数据，每张表或表分区可以由管理员根据应用需要，分别指定存储和压缩方式。
基于这个功能，用户可以对任何表或表分区选择按行或按列存储数据和处理方式。
这些是在建表或表分区的DDL语句中配置的，只需在建表或表分区时指定：
这个功能基于Greenplum的多态维数据存储技术。