Greenplum数据库是一种大规模并行处理（MPP）数据库服务器，其架构特别针对管理大规模分析型数据仓库以及商业智能工作负载而设计。 MPP（也被称为shared nothing架构）指有两个或者更多个处理器协同执行一个操作的系统，每一个处理器都有其自己的内存、操作系统和磁盘。Greenplum使用这种
Greenplum 查询哪个表的分布键
启动和停止 gpstart 命令用于启动数据库 #chakna gpstart 参数说明 gpstart --help #普通模式启动Greenplum gpstart #直接启动Greenplum，不提示终端用户输入确认 gpstart -a #只启动master实例，主要在故障处理时使用 gpstart -m PGOPTIONS='-c gp_session_role=utility' psql #
数据读写慢--分布键 greenplum数据库的master会根据分布列的哈希，分配计划给segment节点。 合理规划分布键，对greenplum数据库的表查询性能至关重要，在创建表的时候需要指定分布键；gp数据库如果发生表数据倾斜，则无法发挥gp数据库的MPP。 若选择的分布列数值分布不均匀这可能导致数据
测试环境需要将oracle库中的数据同步到greenplum中，不需要做实时同步，仅仅对历史数据做同步 操作步骤： 1 greenplum 中创建对象库和表结构，需要克服oracle到greenplum的类型转换 2 使用sqluldr2将oracle中的导出为文本文件 3 将导出的文本文件写入到greenplum中完成相应任务
1、切换至gpadmin用户并在主目录下执行之后的命令 su - gpadmin --注意：这里的-前后都有空格，且必须加- 2、 创建recovery文件 gprecoverseg -o ./recov 3、检查/输出查看损坏节点信息 cat recov 4、使用恢复配置文件恢复节点 gprecoverseg -i ./recov 注意：操
今天为大家介绍的是基于下一代Greenplum数据库的数据安全组件的一个重要组成部分——数据透明加密。数据加密已经成为保证数据库安全必不可少的一项要求。传统Greenplum使用外部的UDF在实现数据加密，在易用性和性能方面都有所欠缺。为了满足客户对于数据加密的易用性和性能方面的
简介：本文我们将通过一个实际的磁盘空间优化案例来说明，如何帮助客户做成本优化。 作者 | 玉翮 来源 | 阿里技术公众号 一 背景描述 目前，企业的核心数据一般都以二维表的方式存储在数据库中。在核心技术自主可控的大环境下，政企行业客户都在纷纷尝试使用国产数据库或开源数据
-- 一些搜索结果给出 部分字段转json保留原字段的方式是用子查询select row_to_json(t) from ( select id, text from words ) t 但是如果子查询 有where条件会导致结果又为{"f1":1,"f2":2,"f3":"foo"}这种格式，比较不便。 【解决方法】 在子查询最后加上limit 99999999999（数字
HandleFtsWalRepSyncRepOff函数位于src/backend/fts/ftsmessagehandler.c，用于在postgres后端处理FTS进程发送的SyncRepOff请求。函数代码如下所示。 后续内容欢迎关注公号或者充值CSDN VIP阅读 static void HandleFtsWalRepSyncRepOff(void){ FtsResponse response = {
HandleFtsWalRepProbe函数位于src/backend/fts/ftsmessagehandler.c，用于在postgres后端处理FTS进程发送的Probe请求。 后续内容欢迎关注公号或者充值CSDN VIP阅读 情景1 首先明确probe请求是发送给master认为是primary的segment，先判断如果接受到Probe请求的是mirror，说明目前
1，获取表 信息 select * from information_schema."tables" t ; 2，获取字段详情 select * from information_schema.columns c where c.table_name ='表名';
Greenplum数据库基本操作命令大全 select * from pg_stat_activity; datid --16388 datname --hfamlgpdbs 数据库名称 pid --17001 进程id sess_id --1413 会话id usesysid --16384 usename --amlapp 用户名 appication_name --PostgreSQL JDBC Driver client_ad
如果是源码安装，需要进入源码的contib目录，进行make；make installCREATE EXTENSION postgres_fdw;CREATE SERVER gp_server FOREIGN DATA WRAPPER postgres_fdw OPTIONS (host ‘10.20.100.60’, dbname ‘test’, port ‘5432’);其中，host为greenplum的master IP地址CREATE USE
Oracle与Greenplum GP开发规范对象数管控连接数管控建表管控查询管控 简单的PSQL命令psql常用参数psql常用内部命令 语法DDLDMLDCL PL/SQL和PL/PGSQL匿名程序块替代变量字符串分隔符%TYPE属性%ROWTYPE属性IF语句CASE表达式和CASE语句LOOP循环WHILE循环FOR循环CONTINUESQL游
greenplum 数据分布策略 greenplum 是一个 MPP 架构的数据库，由一个 master 和多个 segment 组成（还可选配置一个 standby master），其数据会根据设置的分布策略分布到在不同的 segment 上。 在 6 版本中，gp 提供了 3 个策略：随机分布、复制分布、hash 分布。 随机分布 在创建表的时候，使
Zabbix5.0 监控Greenplum 1.Greenplum集群介绍 Greenplum集群具有较好的容错性和高可用性，其中一点就体现在segment镜像机制上。接下来本文会简单地阐述segment的作用以及segment镜像机制是如何保证GP高可用的。 Greenplum集群由一个Master和多个segment组成segment用来存
建表注意事项 ######################################################## 1、建表 2、insert_time和update_time设置默认值 now()，update_time触发器设置 3、id自增设置 ######################################################## 修改某条记录的某个字段后，update_time自
本文首发于 2016-01-21 20:02:26 引言 PostgreSQL 主备同步机制是通过流复制实现，其原理见 PG主备流复制机制。 Greenplum 是基于 PostgreSQL 开发的，它的主备也是通过流复制实现，但是 Segment 节点中的 Primary 和 Mirror 之间的数据同步是基于文件级别的同步实现的。 为什么Prima
业内公认的 OLAP 数据库黑马 ClickHouse 有哪些复合类型 - 华章IT的个人空间 - OSCHINA - 中文开源技术交流社区 https://my.oschina.net/u/4497340/blog/4410115?_from=gitee_rec ClickHouse 是一款由俄罗斯Yandex公司开源的OLAP数据库，拥有者卓越的性能表现，在官方公布的基准测试
存储格式介绍 Greenplum（以下简称GP）有2种存储格式，Heap表和AO表（AORO表，AOCO表）。 Heap表：这种存储格式是从PostgreSQL继承而来的，目前是GP默认的表存储格式，只支持行存储。AO表： AO表最初设计是只支持append的（就是只能insert），因此全称是Append-Only，在4.3之后进行了优化，目前已经可以update
安装文件 greenplum-db-6.13.0-rhel7-x86_64.rpm 链接：https://pan.baidu.com/s/1-Wep7oQ4GTQpwdr7Y7sOhw 提取码：emhd 1.查看环境 防火墙：开了以后需要各种设置，很可能造成各种外部的连接不成功，比如ftp、telnet、ssh…（有些问题并不是浮在表面，你根本不知道是防火墙的锅），简单起见云
# greenplum的监控配置 gpcc 标签（空格分隔）： greenplum系列 --- [toc] ---- ## 一： 关于gpcc的介绍 ``` Pivotal Greenplum Command Center6.3 (gpcc 监控平台) 安装GP监控的数据库和用户等信息 执行Greenplum DB数据库的gpperfmon_install工具,完成GP监控软件安装的前
目录 1. 四种数据库的比较 2. Greenplum数据库 2.1 Greenplum架构 2.1.1 采用MMP架构 2.2.2 Hadoop与MPP的应用区别 2.2 greenplum 的高可用性 2.2.1 master冗余 2.2.2 segment冗余 2.3 greenplum的并行查询 2.4 greenplum的多版本控制（MVCC） 3 Teradata数据库 3.1 Teradata 数
Greenplum常用函数 字符串函数时间函数数值计算函数其他常用函数1. 序列号生成函数 generate_series2. 字符串列转行函数 string_agg3.字符串行转列 regexp_split_to_table4.hash函数 md5，hashbpchar 字符串函数 函数返回类型描述例子结果string || stringtext字符串连
