0.写在前面: 0.1. 此笔记是参考《Greenplum企业应用实战》、《PostgreSQL8.2.3 中文文档》和《Getting Started with Greenplum for Big Data Analytics》整理; 0.2. 《Greenplum企业应用实战》购买地址:【京东商城】 【 当当网】 0.3.参考网页(持续更新)
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1) Shared Disk VS Shared Nothing分布式架构1. Greenplum概述及架构
1.1. 什么是Greenplum
1) 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,专注于OLAP系统数据引擎开发;
2) 海量并行处理(Massively Parallel Processing) DBMS:
Greenplum的架构采用了MPP(大规模并行处理),在 MPP 系统中,每个 SMP节点也可以运行自己的操作系统、数据库等。换言之,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,这个过程一般称为数据重分配(Data Redistribution) 。
SMP(SymmetricMulti-Processing),对称多处理结构的简称,是指在一个计算机上汇集了一组处理器(多CPU),各CPU之间共享内存子系统以及总线结构。在这种技术的支持下,一个服务器系统可以同时运行多个处理器,并共享内存和其他的主机资源。传统的ORACLE和DB2均是此种类型,ORACLE RAC 是半共享状态;
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。
3) 基于PostgreSQL 8.2开源版本,具有相同的客户端功能,增加支持并行处理的技术,增加支持数据仓库和BI的特性;
4) 外部表(external tables)/并行加载(parallel loading):外部表是指数据库可以直接使用操作系统中的数据文件,在Greenplum 4.2版本中支持对外部表的读写操作;
5) 资源管理:基于PostgreSQL增加了并行度的处理;
6) 查询优化器增强(query optimizer enhancements):增加对分布式的支持,空间的回收和分析,不需要进行多方面的调优。
1.2. Greenplum 体系架构

图一
Greenplum是一种基于ProstgreSQL的分布式数据库,其采用Shared-Nothing架构、主机、操作系统、内存、存储都是自我控制的,不存在共享。
补充:SharedDisk与Shared Nothing介绍
图二
图三
比较事项 |
概述 |
优点 |
缺点 |
使用场景 |
Shared Disk |
如图二所示,所有节点共享一份数据 |
只要有一个节点就可以访问所有数据 |
内存融合限制水平扩展能力 |
Oracle RAC,24*7的高可用性核心业务 |
Shared Nothing |
如图三所示,数据和节点有一一对应关系 |
每个节点交互少,很容易扩展 |
如果需要访问所有数据,需要所有节点都可用 |
SQL Server、DB2、Hadoop以及Greenplum |
1.2.1.Master Host
1) 建立与客户端的会话连接和管理;
2) SQL的解析并形成分布式的执行计划;
3) 将生成好的执行计划分发到每个Segment上执行;
4) 收集Segment的执行结果;
5) 不存储业务数据,只存储数据字典;
6) 可以一主一备,分布在两台机器上,为了提高性能,最好单独占用一台机器。
1.2.2.Segment Host
1) 业务数据的存储和存取;
2) 执行由Master分发的SQL语句;
3) 对于Master来说,每个Segment都是对等的,负责对应数据的存储和计算;
4) 每一台机器上可以配置一到多个Segment,因此建议采用相同的机器配置。
1.2.3.Interconnect
1) 是GP数据库的网络层,在每个Segment中起到一个IPC作用;
2) 推荐使用千兆以太网交换机做Interconnect;
3) 支持UDP和TCP两种协议,推荐使用UDP协议,因为其高可靠性、高性能以及可扩展性;而TCP协议最高只能使用1000个Segment实例。
1.3.网络配置示例
图四
图四显示一个常见的网络配置示例,其中X4200是主节点,X4500(Segment host1)是主从节点,当主节点宕机后会主节点服务切换到此节点上,X4500(Segment host2)是从节点。
每个网络接口对应不同的网口,隔离到独立网络,保证不会竞争其他端口的网络带宽,提高网络的可靠性;串口连接到交换机是管理员管理的窗口。
1.4.Greenplum 高可用性体系架构

图五
图五中显示高可用性体系的示例图,其中按照从左到右且从上到下依次是主从节点,主节点,客户端,私有局域网以及从节点集群,实现功能和图一基本一致。
1.5.Master/Standby 镜像保护
图六
图六说明:Standby 节点用于当 Master 节点损坏时提供 Master服务,Standby 实时与Master 节点的Catalog 和事务日志保持同步,确保系统的变更信息不会丢失,提升系统的健壮性。
1.6.数据冗余-Segment 镜像保护

图七
图七说明:
1) 当GP配置了镜像节点之后,主节点不可用时会自动切换到镜像节点,集群仍然保持可用状态。当主节点恢复并启动之后,主节点会自动恢复期间的变更;
2) 只要Master不能连接上Segment实例时,就会在系统表中将此实例标识为不可用,并用镜像节点来代替,一般需要和主节点位于不同的服务器上,当Primary Segment失败时,Mirror Segment将自动提供服务,Primary Segment恢复正常后,使用gprecoverseg –F 同步数据
1.7.Segment 主机硬件配置示例
图八
1.8.网络冗余
图九
图九说明:
1) 数据之间存在冗余,网络也存在冗余;
2) 公共网络连接到主节点,主节点通过一台或者多台交换机连接到子节点。

MySQL使用的是GPL許可證。 1)GPL許可證允許自由使用、修改和分發MySQL,但修改後的分發需遵循GPL。 2)商業許可證可避免公開修改,適合需要保密的商業應用。

選擇InnoDB而不是MyISAM的情況包括:1)需要事務支持,2)高並發環境,3)需要高數據一致性;反之,選擇MyISAM的情況包括:1)主要是讀操作,2)不需要事務支持。 InnoDB適合需要高數據一致性和事務處理的應用,如電商平台,而MyISAM適合讀密集型且無需事務的應用,如博客系統。

在MySQL中,外鍵的作用是建立表與表之間的關係,確保數據的一致性和完整性。外鍵通過引用完整性檢查和級聯操作維護數據的有效性,使用時需注意性能優化和避免常見錯誤。

MySQL中有四種主要的索引類型:B-Tree索引、哈希索引、全文索引和空間索引。 1.B-Tree索引適用於範圍查詢、排序和分組,適合在employees表的name列上創建。 2.哈希索引適用於等值查詢,適合在MEMORY存儲引擎的hash_table表的id列上創建。 3.全文索引用於文本搜索,適合在articles表的content列上創建。 4.空間索引用於地理空間查詢,適合在locations表的geom列上創建。

toCreateAnIndexinMysql,usethecReateIndexStatement.1)forasingLecolumn,使用“ createIndexIdx_lastNameEnemployees(lastName); 2)foracompositeIndex,使用“ createIndexIndexIndexIndexIndexDx_nameOmplayees(lastName,firstName,firstName);” 3)forauniqe instex,creationexexexexex,

MySQL和SQLite的主要區別在於設計理念和使用場景:1.MySQL適用於大型應用和企業級解決方案,支持高性能和高並發;2.SQLite適合移動應用和桌面軟件,輕量級且易於嵌入。

MySQL中的索引是數據庫表中一列或多列的有序結構,用於加速數據檢索。 1)索引通過減少掃描數據量提升查詢速度。 2)B-Tree索引利用平衡樹結構,適合範圍查詢和排序。 3)創建索引使用CREATEINDEX語句,如CREATEINDEXidx_customer_idONorders(customer_id)。 4)複合索引可優化多列查詢,如CREATEINDEXidx_customer_orderONorders(customer_id,order_date)。 5)使用EXPLAIN分析查詢計劃,避

在MySQL中使用事務可以確保數據一致性。 1)通過STARTTRANSACTION開始事務,執行SQL操作後用COMMIT提交或ROLLBACK回滾。 2)使用SAVEPOINT可以設置保存點,允許部分回滾。 3)性能優化建議包括縮短事務時間、避免大規模查詢和合理使用隔離級別。


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