【精品】2019年Pivotal5Greenplum混合交易与分析处理(HTAP)之路大数据报告PPT(获奖作品)图文
数据库系统Greenplum 研究
数据库系统Greenplum研究目录1. Greenplum简介 (1)2. Greenplum技术特点 (1)2.1 无共享架构 (2)2.2 基础架构MPP (3)2.3 Greenplum应用实例 (5)3. Greenplum同其他数据仓库的对比研究 (6)4. 总结 (7)摘要Teradata 作为渤海商业银行使用的的数据库仓库系统，为银行查询统计功能提供了稳定和高可用性的服务。
作为2014 年重点项目，目前我司的Teradata 版本已经升级到13.1，有效存放数据的容量到到18TB。
本文对时下新兴的数据库系统Greenplum 进行探索和研究，并将Greenplum 同其他主流数据库进行技术分析和对比。
1. Greenplum 简介Greenplum 成立于2003 年6 月，总部位于美国的加利福尼亚州，最初由Sun 公司资助，由Teradata 的几位资深工程师合作创建的为全球大型企业用户提供新型企业级数据仓库(EDW)、企业级数据云(EDC)和商务智能(BI)解决方案和咨询服务的公司。
2010 年7 月，EMC公司将Greenplum 收购，使得其研发和资本实力大大增强，成为数据仓库的一名新锐。
目前已经在纽约证券交易所、eBay、中信银行、淘宝、支付宝等具有较大型数据业务的公司中使用。
渤海商业银行数据仓库组对Greenplum 在数据仓库中的应用进行了可行性分析，并对该公司的运行情况进行了解和访问，鉴于Greenplum 公司与EMC 公司的整合需要一定时间的磨合，以及Greenplum 中国公司的重组，我们认为该企业的成熟度和对中国用户的服务速度还不是十分明确，但Greenplum 作为后起之秀有其值得研究和学习的方面。
2. Greenplum 技术特点Greenplum 成立的时间较晚，因此将主要精力放到了较为新颖的技术：新一代数据仓库和大规模分析处理数据库。
Greenplum 采用了基于相关标准的方法，可以帮助客户创建数据仓库，充分利用低成本的商用服务器、存储和联网设备，通过经济的方式升级到千万亿字节的系统。
Greenplum开源数据仓库介绍
- 2005 Bizgres基于PostgreSQL结合BI特性的开源数据库
- 2005 推出Greenplum商业版本的MPP分布式数据仓库
- 2010 被EMC收购
- 2013 成为EMC旗下Pivotal公司核心产品
- 2015年10月 正 式 重 回 开 源 ，基于Apache协议
Greenplum重返开源的10个月
Greenplum开源数据仓库 – APM监控行业应用
Greenplum重返开源的10个月
[ 100亿级监控数据秒级分析 ]
PostGIS结合地理信息监控数据
数学函数及MADlib实现SQL复杂分析
结合OSS云存储扩展海量级数据
100亿级监控数据秒级分析
- 1年有525600分钟，如果每台设备有25个要监控的指标 - 100亿 / 525600 / 25，约761台设备每分钟采样
数学函数及MADlib实现SQL复杂分析
- 相关性, 线性相关性, Correlation
表示两组数据的相关性, 相关值从0到1取值 趋向1表示完全相关, 趋向0 表示完全不相关 postgres=# select corr(c1,c2) from (values(1,2),(2,3),(3,4),(4,5),(5,6),(1000,1001)) as t(c1,c2); corr -----1 (1 row) postgres=# select corr(c1,c2) from (values(1,2),(2,3),(3,4),(4,5),(5,6),(1000,1)) as t(c1,c2); corr --------------------0.652023240836194 (1 row)
- Greenplum中的CREATE TABLE语法
greenplum数据库函数
greenplum数据库函数（原创实用版）目录1.介绍 Greenplum 数据库2.概述 Greenplum 数据库函数3.Greenplum 数据库函数的分类4.实例解析 Greenplum 数据库函数5.总结正文1.介绍 Greenplum 数据库Greenplum 是一种基于 PostgreSQL 的开源数据库，它为大数据处理提供了强大的支持。
Greenplum 数据库采用了一种称为“列式存储”的存储方式，使得其在处理大规模数据时具有高效的性能。
此外，Greenplum 还提供了许多高级功能，如外部表、分布式查询等，使其在处理大数据时更加灵活。
2.概述 Greenplum 数据库函数在 Greenplum 数据库中，函数是一种预先定义好的可重复使用的代码片段，它可以帮助用户简化查询语句，提高查询效率。
Greenplum 数据库提供了丰富的函数，包括聚合函数、数学函数、字符串函数等。
这些函数可以帮助用户在查询过程中实现各种复杂的操作。
3.Greenplum 数据库函数的分类Greenplum 数据库函数主要分为以下几类：（1）聚合函数：聚合函数是对一组数据进行统计或汇总的函数，如COUNT、SUM、AVG 等。
（2）数学函数：数学函数是用于执行各种数学运算的函数，如加、减、乘、除等。
（3）字符串函数：字符串函数是用于处理字符串的函数，如字符串连接、字符串查找、字符串替换等。
（4）日期和时间函数：日期和时间函数是用于处理日期和时间的函数，如获取当前日期、计算日期间隔等。
（5）其他函数：除了上述几类函数之外，Greenplum 数据库还提供了其他一些实用函数，如数组操作函数、JSON 函数等。
4.实例解析 Greenplum 数据库函数以 COUNT 函数为例，该函数用于统计一组数据的记录数。
在Greenplum 数据库中，可以使用如下语法来实现 COUNT 函数：```sqlSELECT COUNT(*) FROM table_name;```其中，`table_name` 是要统计的表名。
【精品文档】绿色和平-中国电力系统灵活性的多元提升路径研究
附录 I 火电灵活性改造的技术路线 ............................................................................................42
附录Ⅱ 机组组合和经济调度模型 ...............................................................................................46
4. 电力系统灵活性提升路线........................................................................................................26 4.1 煤电规模与电力系统灵活性的关系.......................................................................................... 26 4.2 提升电力系统灵活性的市场机制 .............................................................................................. 26 4.3 电力系统灵活性提升路线图 ....................................................................................................... 27
大数据-PivotalAnalyticsDB27
目录
Pivotal介绍 Pivotal Analytics DB成功案例分享 Pivotal Analytics DB技术特点
基于X86架构无共享、大规模并行MPP技术
Master节点
• 建立与客户端的连接和管理 • SQL的解析并形成执行计划 • 调度管理服务器
Master
Master
Segment节点
Transaction Logs segment host 2
segment host n
global catalog
Greenplum Master
Segment 1 (primary)
Segment 2 (mirror)
Segment 2 (primary)
Segment n (mirror)
Segment n (primary)
总部经分和省经分同时提供数据，单日加工处理数据量为500G~1T, 因此从 业务平台抽取数据，装载数据到统一平台，完成数据处理，再由统一平台 提供给总部经分和省经分，时间窗口不超过5小时，因此对系统效率有很高 的要求。
▪ 满足扩展性需要。由于存放海量分析数据，对新平台可扩展能力要求高，
要求新平台在合理的软硬件预算内，最小化业务影响的条件下，可以完成 扩展，并且处理能力呈线性增长。
Jun ’09
Jul ’09
Aug ’09
Sept ’09
Oct ’09
Nov ’09
Column-Oriented Archival Compression
• 提供灵活存储技术
• 四种表类型: 普通行表, AO表, 列存储表, 外部表 • 两种压缩技术: Gzip (levels 1-9), QuickLZ
Greenplum+Hadoop学习笔记11分布式数据库存储及查询处理-电脑资料
Greenplum+Hadoop学习笔记11分布式数据库存储及查询处理-电脑资料3.1.分布存储Greenplum是一个分布式数据库系统，因此其所有的业务数据都是物理存放在集群的所有Segment实例数据库上；在Greenplum数据库中所有表都是分布式的，所以每一张表都会被切片，每个Segment实例数据库都会存放相应的数据片段，。
在下图中sale、customer、vendor、product四张表的数据都会切片存放在所有的Segment上，所有Segment实例同时工作，由于每个Segment只需要计算一部分数据，所以计算效率会大大提升。
vc2s0ru49lNlZ21lbnTJz6O7tbHRodTxSGFzaLfWsryy38LUyrGj rL/J1ri2qLHttcTSu8HQu/LV37bgwdDX6brPoaNHULvhuPm+3da4 tqi1xEhhc2ggS2V5wdC8xsvjw7/Su9DQyv2+3bbU06a1xEhhc2jW taOssqLTs8nk1sHP4NOmtcRTZWdtZW50yrXA/aGjtbHRodTxtcRI YXNoIEtlecHQtcTWtc6o0rvKsaOsyv2+3b2ru+G++dTItdi31smi1s HL+dPQtcRTZWdtZW50yrXA/aGjR1DK/b7dv+LErMjPssnTw0hhc 2i31rK8o6zI57n7tLS9qLHtyrHOtNa4tqhEaXN0cmlidXRlZCBLZX mjrNTyu+HRodTxUHJpbWFyeSBLZXnX986qRGlzdHJpYnV0ZWQ gS2V5o6zI57n7UHJpbWFyeSBLZXnSsrK7tObU2qOs1PK74dGh1 PGx7bXEtdrSu8HQ1/fOqkRpc3RyaWJ1dGVkIEtleaGjIDxicj4KIDxp bWcgc3JjPQ=="/uploadfile/Collfiles/20150 323/20150323095050108.jpg" alt="这里写图片描述" title="\">3.2.2.循环（随机）分布语法格式：CREATE TABLE … D ISTRIBUTED RANDOMLY具有同样数值的行内容并不一定在同一个Segment上，相同的值不一定会分发至同一个Segment，电脑资料《Greenplum+Hadoop学习笔记11分布式数据库存储及查询处理》(https://)。
greenplum 乘除算法
greenplum 乘除算法摘要：1.简介2.乘除算法原理3.算法实现4.案例分析5.总结正文：greenplum 是一种大规模并行处理（MPP）数据库系统，主要用于数据仓库和分析工作负载。
在greenplum 中，乘除算法是一种关键的优化技术，用于提高查询性能。
本文将详细介绍greenplum 中的乘除算法。
乘除算法原理greenplum 的乘除算法基于列式计算，它将乘法和除法操作合并为一个单独的计算阶段。
具体来说，greenplum 将左乘操作转换为右乘操作，即将一个大的矩阵乘以一个小的矩阵，这样可以减少数据传输和计算量。
此外，greenplum 采用了一种基于列的广播技术，将数据广播到所有处理器，从而避免了数据复制和传输的开销。
算法实现greenplum 中的乘除算法主要分为以下几个步骤：1.预处理：根据查询计划，greenplum 将乘法和除法操作转换为列式计算。
2.数据分发：greenplum 将数据按照列分发到各个处理器，以实现广播。
3.乘法计算：各个处理器根据分发到的数据，执行右乘操作。
4.数据聚合：各个处理器对乘法结果进行聚合，以生成最终结果。
5.结果返回：greenplum 将结果返回给客户端。
案例分析为了验证greenplum 乘除算法的性能，我们进行了一系列测试。
测试结果显示，greenplum 乘除算法在各种场景下都取得了很好的性能提升。
例如，在一个包含100 万行的数据集上，greenplum 乘除算法将查询时间从10 秒缩短到了1 秒。
总结greenplum 乘除算法是一种高效的大规模并行处理技术，能够显著提高数据仓库和分析工作负载的性能。
通过将乘法和除法操作合并为一个计算阶段，以及采用列式广播技术，greenplum 实现了低延迟和高吞吐量的查询性能。
greenplum数据库函数
greenplum数据库函数摘要：1.引言2.Greenplum 数据库简介3.Greenplum 数据库函数的分类4.Greenplum 数据库函数的实例5.结论正文：1.引言随着大数据时代的到来，人们对于数据的处理和分析需求越来越高。
数据库技术作为数据存储和管理的核心技术，不断地被发展和完善。
其中，Greenplum 数据库作为一款高性能、可扩展的关系型数据库，广泛应用于各个领域。
本文将对Greenplum 数据库的函数进行介绍，以帮助大家更好地理解和使用Greenplum 数据库。
2.Greenplum 数据库简介Greenplum 数据库是一款基于PostgreSQL 的开源数据库，它采用了MPP（多进程）架构，可以水平扩展，支持大量并发读写操作。
Greenplum 数据库适用于海量数据的存储和分析，尤其擅长大数据仓库的构建。
它提供了丰富的功能和高性能的查询能力，可以满足各种复杂的数据处理需求。
3.Greenplum 数据库函数的分类Greenplum 数据库提供了丰富的函数，可以分为以下几类：（1）聚合函数：如SUM、AVG、MAX、MIN 等，用于对一组数据进行统计和汇总。
（2）数学函数：如ABS、SQRT、LOG、EXP 等，用于进行各种数学计算。
（3）字符串函数：如LENGTH、SUBSTRING、CONCAT 等，用于处理字符串数据。
（4）日期和时间函数：如CURRENT_DATE、CURRENT_TIME、DATE_TRUNC 等，用于处理日期和时间数据。
（5）条件函数：如CASE、WHEN、THEN、ELSE 等，用于根据条件进行逻辑判断和返回结果。
（6）自定义函数：用户可以根据需要编写自定义函数，以实现特定的功能。
4.Greenplum 数据库函数的实例以下是一些Greenplum 数据库函数的实例：（1）聚合函数：假设有一个名为“sales”的表，包含以下字段：date （日期）、region（地区）、sales（销售额）。
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Greenplum 路线图
Greenplum 6： 预计 2019年7月发布
• 内核升级： PostgreSQL 8.4, 9.0, 9.1, 9.2, 9.3, 9.4, 9.4.20 • 基于流复制的全新高可用机制：扩展性强、无代码侵入性 • 在线扩容：不停机、不停业务、数据移动量少（一致性Hash） • 混合负载增强（HTAP）：性能提升60x • 流式数据支持：Kafka gpkafka Greenplum • 磁盘配额 • Zstd 压缩算法 • 灵活的数据分布：横向 + 纵向 • Kubernetes 原生支持：SIGMOD paper • 数据库内建机器学习、深度学习增强（Apache MADLib) • GPCC (Greenplum Command Center)
大数据 ≈ 分布式数据库
Greenplum 架构
Greenplum： 是集群化的 PostgreSQL
集群化 – 为用户提供一个逻辑上透明的数据库
Greenplum 极简拓扑
Greenplum 最突出的架构特色：MPP（大规模并行处理）
对用户透明的分布式数据库
1. 分布式数据存储 2. 分布式查询处理 3. 分布式ACID
Greenplum 混合交易/分析处理 （HTAP）之路
Pivotal 研发总监 Pivotal 高级软件工程师
Pivotal
PivotalR
BOSH
KUBO
一 、大纲
• Greenplum 介绍 • Greenplum 架构 • Greenplum 路线图 • Greenplum 混合负载（HTAP）优化
Hadoop 市场是SQL市场，是分析型数据市场
● Hadoop 含义的演进： HDFS/MR/Hive/Hbase ● Hadoop 发布在技术未成熟前已经过时（Gartner 2017） ● 70%的Hadoop部署未达成目标（整合困难，技能不足） ● Strata+Hadoop Strata (2018 年） ● Cloudera：75% 的 Hadoop 市场是 SQL 市场, ● Facebook: 95+% Hive ● Spark： 即使是 Spark， Spark SQL 70%
Greenplum 介绍
数据库领域牛人: 4位图灵奖得主
Charles Bachman Edgar ’Ted’ Codd Jim Gray
1973
1981
1998
Michael Stonebraker 2014
PostgreSQL
Thomas Lockhart Jolly Chen Vadim Mikheev Jan Wieck Andrew Yu Tom Lane
QE:s1
Motion sender
SeqScan classes
Segment 2
分布式 ACID: 2阶段提交 A（原子性） 和 D（持久性）
分布式事 务管理器
all prepared
阶段 1
segment
par es prete: y
1 yes
ve o
prep evo et ar yes :
SELECT student_name, c.classname FROM students s, classes c WHERE s.id=c.student_id
分布式查询处理：查询执行
QD Gather receiver
Master
Gang 2
QE:s2
Motion Sender
pg_catalog sales
customers
pg_catalog sales
customers
master
pg_catalog sales
customers
segment
pg_catalog sales
customers
segment
分布式数据存储：数据分布
sales c1 c2 c3
segment segment segment segment segment segment
10/11/12: JIT、pluggable 存储、分区 （Greenplum 8.0）
Greenplum 6 性能：TPCB 60x；单条查找 3.5x https:///2019/05/14/greenplum-6-oltp-60x/
Bruce Momjian Marc Fournier
Greenplum: 2003年创立，基于 PostgreSQL 的分布式集 群
Scott Yara 创始人
Luke Lonergan 创始人
Ray Feng Greenplum中国研发创始人
Gartner 2019 排名： 经典分析全球第三；实时分析并列第四；前十唯一开源
HashJoin
Motion receiver
Hash
SeqScan students
Gang 1
QE:s1
Motion sender
SeqScan classes
Segment 1
QE:s2
Motion Sender
HashJoin
Motion receiver
Hash
SeqScan students
分布式查询处理：分布式查询优化
CREATE TABLE students (id int, name text) DISTRIBUTED BY (id); CREATE TABLE classes(id int, classname text, student_id int) DISTRIBUTED BY (id);
Greenplum 7： 预计 2020年底
• 内核升级： PostgreSQL 9.5 (几乎结束），PostgreSQL 9.6 • 行级安全控制 • BRIN 索引 • 全新的DR机制 • OLAP 性能、并发 • 单机单segment部署（基于PostgreSQL 9.6 并行扫描） • 物化视图 • Greenplum 联邦 • 混合负载、OLTP 能力持续增强 •…
segment 2 yes
分布式事 务管理器 done
阶段 2
i comamc k
t
com t ackmi
segment com1m
it
segment com2 mi
t
分布式ACID：全局快照 + Lock I（隔离性）
Global snapshots Used slot
分布式ACID：全局快照 + 全局锁管理器 C