GreenPlum简介

简介

1. Greenplum是一家总部位于**美国加利福尼亚州，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)提供解决方案和咨询服务的公司，在全球已有：纳斯达克，纽约证券交易所，Skype. FOX，T-Mobile;中国已有：中信实业银行，东方航空公司，阿里巴巴，华泰保险，中国远洋(Cosco)，李宁公司**等大型企业用户选择Greenplum的产品。
2. 它的底层是基于开源的关系型数据库postgresql进行开发完成的
3. 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
4. 当前使用的 OLTP程序中，用户访问一个中心数据库，如果采用SMP系统结构，它的效率要比采用MPP结构要快得多。而MPP系统在决策支持和数据挖掘方面显示了优势。

名词解释

1. SMP与MPP

   1. SMP(Symmetric Multi-Processor)对称多处理器结构

      • 是指服务器中多个CPU对称工作，无主次或从属关系。
      • 各CPU共享相同的物理内存，每个 CPU访问内存中的任何地址所需时间是相同的，因此SMP也被称为一致存储器访问结构(UMA：Uniform Memory Access)
      • 对SMP服务器进行扩展的方式包括增加内存、使用更快的CPU、增加CPU、扩充I/O(槽口数与总线数)以及添加更多的外部设备(通常是磁盘存储)
      • SMP服务器的主要特征是共享，系统中所有资源(CPU、内存、I/O等)都是共享的。也正是由于这种特征，导致了SMP服务器的主要问题，那就是它的扩展能力非常有限
      • 对于SMP服务器而言，每一个共享的环节都可能造成SMP服务器扩展时的瓶颈，而最受限制的则是内存。由于每个CPU必须通过相同的内存总线访问相同的内存资源，因此随着CPU数量的增加，内存访问冲突将迅速增加，最终会造成CPU资源的浪费，使CPU性能的有效性大大降低
      • 

   2. **MPP(Massively Parallel Processing)**大规模并行处理，是采用大量处理单元对问题进行求解的一种并行处理技术。是一种非共享架构，每个节点都有独立的操作系统和数据库等，节点之间信息交互只通过网络连接实现。简单的说，MPP是将任务并行的分散到多个服务器和节点上，在每个节点上计算完成后，将各自部分的结果汇总在一起得到最终的结果（与Hadoop相似）

      • 每个节点内的CPU不能访问另一个节点的内存，节点之间的信息交互是通过节点互联网络实现的，这个过程称为数据重分配
      • MPP适合出来结构化的数据，尤其是复杂的结构化查询(复杂查询经常使用多表联查、全表扫描等，牵涉的数据量十分庞大)
      • 

   3. 两种结构的比较: 与传统的SMP架构明显不同，通常情况下，MPP系统因为要在不同处理单元之间传送信息，所以它的效率要比SMP要差一点，但是这也不是绝对的，因为 MPP系统不共享资源，因此对它而言，资源比SMP要多，当需要处理的事务达到一定规模时，MPP的效率要比SMP好。这就是看通信时间占用计算时间的比例而定，如果通信时间比较多，那MPP系统就不占优势了，相反，如果通信时间比较少，那MPP系统可以充分发挥资源的优势，达到高效率。

2. OLTP（联机事务处理）与 OLAP（联机分析处理）
   1. OLAP全称为OnlineAnalyticalProcessing，它强调对大量历史数据的分析与处理。它的主要功能包括查询、分析、预测、数据挖掘等，为用户提供灵活的数据分析和快速决策支持。比如greenplum数据库
   2. OLTP全称为OnlineTransactionProcessing，它强调对数据的实时处理。OLTP系统通常用于处理企业的日常交易数据，例如订单处理、库存管理、银行交易等。它的主要功能是支持事务和实时数据处理，为用户提供高效的交易处理服务。比如mysql数据库

架构

1. 主从结构。greenplum采用一主（Master）多从（Segment）的结构，Master负责查询解析、优化及任务分发，Segment负责查询处理、数据存储，双方通过Interconnect通信。总体架构图如下
   

2. master节点

   • 是整个系统的控制中心和对外的服务接入点，它负责接收用户SQL请求，将SQL生成查询计划并进行并行处理优化，然后将查询计划分配（dispatch）到所有的Segment节点进行并行处理，协调组织各个Segment节点按照查询计划一步一步地进行并行处理，最后获取到Segment的计算结果，再返回给客户端；从用户的角度看Greenplum集群，看到的只是Master节点,无需关心集群内部的机制，所有的并行处理都是在Master控制下自动完成的。Master节点一般只有一个或两个（互为备份），主备方案实现高可用
   • master上不包含任何用户数据，数据只存在于segment之上

3. segment节点

   • 是Greenplum执行并行任务的并行运算节点，它接收Master的指令进行MPP并行计算，因此所有Segment节点的计算性能总和就是整个集群的性能，通过增加Segment节点，可以线性化得增加集群的处理性能和存储容量，Segment节点可以是1~10000个节点，它的数量决定greenplum的算力，可通过横向扩容提升整个数据库的算力及性能
   • 一个节点上可以有多个实例（一个节点简单理解为一个主机）
   • 每个实例都有自己独立的数据目录，以磁盘文件的方式保存用户数据

4. Interconnect

   • 是Master节点与Segment节点、Segment节点与Segment节点之间的数据传输组件，它基于千兆交换机或万兆交换机实现数据在节点间的高速传输

数据存储与分布

1. 存储

   1. 在Greenplum中，用户数据可按某种策略分布到不同节点的Segment实例中，每个实例都有自己独立的数据目录，以磁盘文件的方式存储用户数据。为了更好的AP性能，Greenplum在支持行存储的基础上，支持列存储。同时为了适应更多的应用场景，支持Appendonly表(只能insert，不能update、delete的一种表, 可以消除每行中的更新可见性信息负担，这可以为每一行节约大概20字节)与外部表(csv等文件)。用户可根据需要灵活进行选择，采用不同的存储策略保存不同时间的数据，比如最近三个月的数据使用堆表存储，更老的数据使用列存储，一年以前的数据使用外部表的方式存储在HDFS中。

2. Greenplum提供了以下三种数据分布策略

   • 哈希分布：Hash分布是Greenplum最常用的数据分布方式，根据用户的分布键计算后的哈希值将数据分布到某个Segment上。分布键的选择非常重要，好的分布键应将数据均匀分布到各Segment上，同时在用户查询时尽量减少重分布

     create table t1(id, int) DISTRIBUTED BY (id);
     1

   • 随机分布：采用循环的方式将一次插入的数据存储到不同的节点上，应尽量减少这种分布方式，除非不能确定一张表的哈希分布键或者不存在合理的能够避免数据倾斜的分布键。随机分布会采用循环的方式将一次插入的数据存储到不同的节点上。随机性只在单个 SQL 中有效，不考虑跨 SQL 的情况。譬如如果每次插入一行数据到随机分布表中，最终的数据会全部保存在第一个节点上。（一次插入一行和一次插入多行）

      create table t1 (id int) DISTRIBUTED RANDOMLY;
     1

   • 复制表：即整张表在每个节点上都有完成的数据。一般适用于小表，这样可以减少查询执行过程中进行重分布或者广播

     CREATE TABLE student_rep (id int) DISTRIBUTED REPLICATED;
     1

并行执行计划

1. 三种数据的移动操作

   • Broadcast Motion (N:N)：广播数据。每个节点向其他节点广播需要发送的数据。
   • Redistribute Motion (N:N)：重新分布数据。利用 join 列数据的 hash 值不同，将筛选后的数据在其他 segment 重新分布
   • Gather Motion (N:1)：聚合汇总数据。每个节点将 join 后的数据发到一个单节点上，通常是发到主节点 master 。

2. 数据重分布和广播(优化器会计算广播与重分布两种方式各自的代价，选择代价低的方式进行)

   1. 数据准备

      1. -- 哈希分布
         CREATE TABLE student (
         	id int4 NULL,
         	"name" varchar(400) NULL
         )
         DISTRIBUTED BY ("name");
         
         -- 随机分布
         CREATE TABLE student_class (
         	id int4 NULL,
         	class_name varchar(255) NULL,
         	student_name varchar(255) NULL
         )
         DISTRIBUTED RANDOMLY;
         
         select *
         from
         	student st
         left join student_class sc on
         	st."name" = sc.student_name
         1
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   2. 重分布

      1. 即表的关联键和分布键不一致，因此数据需要重新分布来达到单库关联的效果
         

参考文档

1. 官方中文文档地址
2. GP查询详解
3. GP广播与重分布

关于管理和监控工具

1. Greenplum数据库提供了标准的命令行工具来执行通常的监控和管理任务。
2. Greenplum的命令行工具位于 $GPHOME/bin目录中并且在Master主机上执行。Greenplum为下列管理任务提供了实用工具
   1. 在一个阵列上安装Greenplum数据库
   2. 初始化一个Greenplum数据库系统
   3. 开始和停止Greenplum数据库
   4. 增加或者移除一个主机
   5. 扩展阵列并且在新的Segment上重新分布表
   6. 恢复失效的Segment实例
   7. 管理失效Master实例的故障切换和恢复
   8. 备份和恢复一个数据库（并行）
   9. 并行装载数据
   10. 在Greenplum数据库之间转移数据
   11. 系统状态报告

配置表

1. gp_segment_configuration
   

2. 

3. 查看greenplum库各个节点数据的分布情况

   • select gp_segment_id,count(*) from table_name group by gp_segment_id;
     -- 查询数据在哪个节点上
     select gp_segment_id, * from student;
     1
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