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;
16
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
9
9
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
14
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。
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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。