重庆时时彩现金网博彩评价_ 一、Greenplum数据库架构

Greenplum数据库是典型的主从架构，一个Greenplum集群频繁由一个Master节点、一个Standby Master节点以及多个Segment实例构成亚新体育，节点之间通过高速集聚互连，如下图所示。Standby Master节点为Master节点提供高可用支合手，Mirror Segment实例为Segment实例提供高可用支合手。当Master节点出现故障时，数据库惩办系统不错快速切换到Standby Master节点不竭提供干事。

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从软件的角度看，Greenplum数据库由Master节点、Segment实例和Interconnect组件三部分构成，各个功能模块在系统中承载不同的脚色。

Master节点是Greenplum数据库的主节点，亦然数据库的进口，主要郑重接考中户的SQL央求，将其生成并行查询野心并优化，然后将查询野心分派给通盘的Segment实例进行处理，和谐集群的各个Segment实例按照查询野心一步一情景并行处理，临了获得Segment实例的狡计结尾并汇总后复返给客户端。

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从用户的角度看Greenplum集群，看到的仅仅Master节点，无用温存集群里面机制，通盘的并行处理王人是在Master节点限度下自动完成的。Master节点一般只存储系统数据，不存储用户数据。为了进步系统可用性，咱们频繁会在Greenplum集群的临了一个数据节点上增多一个Standby Master节点。

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Segment是Greenplum实质存储数据和进行数据读取狡计的节点，每个Segment王人不错视为一个孤苦的PostgreSQL实例，上头存放着一部分用户数据，同期参与SQL扩充责任。Greenplum Datanode频繁是指Segment实例场所的主机，用户不错字据Datanode的CPU数、内存大小、集聚宽带等来折服其上头的Segment实例个数。官方暴虐一个Datanode上头部署2～8个Segment实例。Segment实例越多，单个实例上头的数据越少(平平分派的情况下)，单个Datanode的资源使用越充分，查询扩充速率就越快。Datanode干事器的数目字据集群的数据量来折服，最大不错支合手上千台。另外，为了进步数据的安全性，咱们随机候会在分娩环境中创建Mirror Segment实例当作备份镜像。

Interconnect是Master节点与Segment实例、Segment实例与Segment实例之间进行数据传输的组件，它基于千兆交换机好像万兆交换机竣事数据在节点之间的高速传输。默许情况下，Interconnect组件使用UDP在集群集聚节点之间传输数据，因为UDP无法保证干事质料，是以Interconnect组件在哄骗层竣事了数据包考据功能，从而达到和TCP通常的可靠性。

Greenplum扩充查询语句的历程如下：当GP Server收到用户发起的查询语句时，会对查询语句进行编译、优化等操作，生成并行扩充野心，分发给Segment实例扩充;Segment实例通过Interconnect组件和Master节点、其他Segment实例交换数据，然后扩充查询语句，扩充结束后，会将数据发还给Master节点，临了Master节点汇总复返的数据并将其响应给查询末端。

二、Greenplum的上风

率先，与传统数据库比较，Greenplum当作散布式数据库，自己具有高性能上风。对百行万企来说，OLTP系统最遑急的是在保证ACID事务惩办属性的前提下空隙业务的并发需求，对于大多数非中枢哄骗场景，MySQL、SQL Server、DB2、Oracle王人不错空隙系统条目，况兼跟着MySQL性能的优化和云原生数据库的发展，基于MySQL好像PostgreSQL生意化的数据库会越来越普及。数据中台的定位是一个OLAP系统，上述数据库就很难空隙海量数据并发查询的条目了。上述数据库的横向扩张才气有限，况兼软硬件本钱不菲，不适和谐为OLAP系统的数据库。Greenplum当作一款基于MPP架构的数据库，具有开源、易于扩张、高查询性能的秉性，性价比碾压DB2、Oracle、Teradata等传统数据库。

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其次，Greenplum当作散布式数据库，和同为散布式数据库的Hive比较，上风也相配明显。早期Hadoop的无时势数据还是让开导者饱受不幸，后头兴起的Hive、Presto、Spark SQL诚然支合手简短的SQL，关联词查询性能仍然是分钟级别的，很难空隙OLAP的实期间析需求。后期虽有Impala+Kudu，关联词查询性能仍然弱于同为MPP架构的Greenplum。除此除外，Hadoop生态圈相配复杂，安设和惊羡的责任量王人很大，莫得专科的运维团队很难撑合手系统运转。而Greenplum支合手的SQL圭臬最全面，查询性能在毫秒级，不仅能很好地支合手数据ETL处理和OLAP查询，还支合手增转变等操作，是一款详尽实力相配强的数据库。相对于Hadoop多个组件构成的高大系统，Greenplum数据库在易用性、可靠性、寂静性、开导成果等方面王人有相配明显的上风。

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临了，Greenplum当作MPP数据库中的一员，相对于其他MPP架构数据库，也具有相配明显的上风。Greenplum研发历史长、哄骗界限广、开源寂静、生态系统完善。生态系统完善是指Greenplum的用具箱相配多：GPload可空隙高速加载需求，PXF可空隙外置表和文献存储需求，MADlib可空隙数据挖掘需求，GPCC可空隙系统监控运维需求。相对于TiDB、TBase、GaussDB等新兴数据库来说，Greenplum的哄骗案例最多，生态系统最完善，况兼Bug更少。同期，TiDB、TBase、GaussDB等数据库王人定位于优先空隙OLTP的同期进步OLAP的性能，而Greenplum是以OLAP优先的。诚然前者也有上风，关联词将OLAP和OLTP合并竣事起来存在以下繁重：数据散布在不同的系统还是是行业践诺，莫得目标将数据逼近到兼并个数据库;数据中台自然即是一个OLAP系统，莫得目标按照OLTP时势联想。综上，当作散布式研讨型数据库，Greenplum是搭建数据中台的首选数据库。

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如下图是阿里巴巴大数据平台进化历程。2010年前后，阿里巴巴也曾使用Greenplum来替换Oracle集群，将其当作数据分析平台。从数目上说，Greenplum在2010年竣事了Oracle 10倍数据量的惩办，即1000TB。但Oracle的架构这些年莫得太大变化，而Greenplum数据库已有雷霆万钧的改造。在阿里巴巴哄骗的期间，Greenplum如故EMC旗下的商用数据库，平台尚在发育期，功能也不太完善。而如今的Greenplum还是是社区开源的产物，内核PostgreSQL也已完成了多个版块的升级迭代，面前更是轻叮咛松支合手上千台干事器的集群，因此承载PB级的数据自不在话下。

对于大多数有构建数据中台需求的企业，1000TB还是是一个无法企及的高度。大多数据企业的数据王人在数TB到100TB的界限内，这个限制的数据恰是Greenplum的主要战场。100TB以下限制的数据仓库好像数据中台，Hive泄漏不了架构上的上风，反而影响开导速率和运维责任，实在是失之东隅。

在查询性能方面，Greenplum当然不是第一，诚然业界尚无定论，关联词据笔者了解，面前ClickHouse是当之无愧的OLAP冠军。相对于ClickHouse，Greenplum胜在高性能的GPload插件、刚劲的ETL功能、不算太弱的增转变性能。面前，数据中台在稳步向及时流处理迈进，由于不擅长单条更新和删除，因此ClickHouse只适合扩充离线数据查询任务，不错当作超大限制数据中台的OLAP查询引擎。

总而言之，诚然Greenplum某些方面不是最优秀的，但仍是最适合搭建数据中台的散布式数据平台，况兼以Greenplum现存的性能和惩办的数据限制，不错空隙绝大多数中小企业的数据中台需求。

三、Greenplum性能测试

gpcheckperf是Greenplum数据库自带的性能测试用具，在指定的主机上启动会话并进行以下性能测试。

1)磁盘I/O测试(dd测试)：测试逻辑磁盘或文献系统的规定迷糊性能，该用具使用dd号召。dd号召是一个圭臬的UNIX用具，纪录了在磁盘上读写一个大文献需要损失的技巧，以MB/s为单元狡计磁盘I/O性能。默许情况下，用于测试的文献尺寸按照主机上赶快打听内存(RAM)的两倍狡计。这么确保了测试是着实地测试磁盘I/O而不是使用内存缓存。

2)内存带宽测试：为了测试内存带宽，该用具使用STREAM基准体式来测量可合手续的内存带宽(以MB/s为单元)。本项测试内容是测验操作系统在不波及CPU狡计性能的情况下是否受系统内存带宽的限定。在数据集较大的哄骗体式中(如在Greenplum数据库中)，低内存带宽是一个主要的性能问题。如若内存带宽明显低于CPU的表面带宽，则会导致CPU损失大王人的技巧恭候数据从系统内存传递过来。

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3)集聚性能测试：为了测试集聚性能以及Greenplum数据库Interconnect组件的性能，该用具运转一种集聚基准测试体式，该体式在面前主机贯穿发送5s的数据流到测试包含的每台云尔主机上。数据被并行传输到每台云尔主机，并以MB/s为单元，差别陈述最小、最大、平均和中位集聚传输速率。如若汇总的传输速率比预期慢(小于100MB/s)，不错使用-r N选项串交运转该集聚测试以获得每台主机的结尾。要运转全矩阵带宽测试，用户不错指定-r M选项，这将导致每台主机王人发送和接受来自指定的其他主机的数据。该测试适用于考据交换结构是否不错承受全矩阵负载。

gpcheckperf号召哄骗例如如下。

#使用/data1和/data2当作测试目次在文献host_file中的通盘主机上运转磁盘I/O和内存带宽测试 亚新体育gpcheckperf -f hostfile_gpcheckperf -d /data1 -d /data2 -r ds #在名为sdw1和sdw2的主机上只使用测试目次/data1运转磁盘I/O测试。线路单个主机结尾并以戒备时势运转 gpcheckperf -h sdw1 -h sdw2 -d /data1 -r d -D -v #使用测试目次/tmp运转并行集聚测试，其中hostfile_gpcheck_ic*指定兼并Interconnect子网内的通盘集聚接口的主机地址称号 gpcheckperf -f hostfile_gpchecknet_ic1 -r N -d /tmp gpcheckperf -f hostfile_gpchecknet_ic2 -r N -d /tmp 

性能测试技巧频繁较长，为了进行好意思满的测试，我一般会创建如下测试剧本，在后台扩充性能测试任务。

#创建如下shell剧本 [gpadmin@gp-master ~]$ cat gpcheckperf-test.sh  #!bin/bash echo "--------- start ----------- " a=`date +"%Y-%m-%d %H:%M:%S"` echo $a gpcheckperf -f /data/greenplum/greenplum-db/all_hosts -d /data/greenplum/ -v echo "------------- end ----------" b=`date +"%Y-%m-%d %H:%M:%S"` echo $b  

性能测试后台扩充nohup sh gpcheckperf-test.sh &号召后，查抄nohup.out的输出结尾，如下图所示(每台干事器采用10块平日硬盘通过软件构成Raid 5)。

对于作家：王春波，资深架构师和数据仓库内行，现任上海启高信息科技有限公司大数据架构师，Apache Doris和openGauss孝敬者，Greenplum汉文社区参与者。 公众号“数据中台研习社”运营者。

 

本文摘编于《高效使用Greenplum：初学、进阶与数据中台》，经出书方授权发布。(书号：9787111696490)转载请保留著述起头。