Greenplum入门——基础知识、安装、常用函数

2017年10月08日 22:03:09 在咖啡里溺水的鱼阅读数：8709

本文为博主在学习Greenplum时阅读的《Greenplum企业应用实战》时的笔记，对书中章节的知识要点进行了归纳和梳理。有兴趣的同学可以找原书学习下。如果认为文中内容涉嫌侵权请及时联系博主删除文章。

软件安装及数据库初始化

Greenplum架构

Master主机与Segment主机的职责

Master

建立与客户端的会话连接和管理
SQL的解析并形成分布式的执行计划
将生成好的执行计划分发到每个Segment上执行
收集Segment的执行结果
不存储业务数据，只存储数据字典
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

Segment

业务数据的存储和存取
执行由Master分发的SQL语句
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
每一台机器上可以配置一到多个Segment
由于每个Segment都是对等的，建议蚕蛹相同的及其配置
Segment分primary和mirror两种，一般交错的存放在子节点上

Master和Segment都是一个单独的PostgreSQL数据库。每一个都有自己单独的一套元数据字典。Master节点一般也叫主节点，Segment叫做数据节点。

为了实现高可用，每个Segment都有对应的备节点 Mirror Segment分别存在与不同的机器上。

Client一般只能与Master节点进行交互，Client将SQL发给Master，然后Master对SQL进行分析后再讲其分配给所有的Segment进行操作。

环境搭建

操作系统

Greenplum没有Windows版本，只能安装在类UNIX的操作系统上

数据库存储

Greenplumn极度消耗IO资源，所以对存储的要求比较高。

文件系统的选择上，Linux下建议使用XFS，Solaris建议使用ZFS，对于Raid根据需求选择硬Raid活软Raid，如果需要更大孔家，建议使用Raid5，如果对性能要求更高，可选择Raid1+0.

网络

配置/etc/hosts时，习惯将Master机器叫做mdw，将Segment机器叫做sdw

创建用户及用户组

将原有用户删除

#groupdel gpadmin
#userdel gpadmin

安装

1.安装数据库软件

创建新的用户和用户组

#groupadd -g 530 gpadmin
#useradd -g 530 -u 530 -m -d /home/gpadmin -s /bin/bash gpadmin

对文件夹赋权，为新用户创建密码

#chown -R gpadmin:gpadmin /home/gpadmin/
#passwd gpadmin
Changing password for user gpadmin.
New UNIX password:
Retype new UNIX password:

执行unzip命令解压安装文件

unzip greenplum-db-4.1.1.1-build-1-RHEL5-x86_64.zip

为Greenplum软件创建安装目录，并且赋给gpadmin用户权限

mkdir /opt/greenplum
chown -R gadmin:gpadmin /opt/greenplum

安装

./greenplum-db-4.1.1.1-build-1-RHEL5-x86_64.bin

安装完成后Greenplum的环境变量已经在greenplum_path.sh中设置了。
引用环境变量配置

source /opt/greenplum/greenplum-db/greenplum_path.sh

2.配置hostlist

[gpadmin@dw-greenplum01 ]$ cat hostlist
mdw
sdw1
sdw2
sdw3

seg_hosts只保存segment节点的hostname

[gpadmin@dw-greenplum-1 conf]$ cat seg_hosts
sdw1
sdw2
sdw3

3.使用gpssh-exkeys打通所有服务器

使用gpssh-exkeys将所有机器的通道打开，这样就不用输入密码使登陆在每台机器之间跳转了

[gpadmin@dw-greenplum-1 conf]$ gpssh-exkeys -f hostlist

打通所有机器通道后，就可以使用gpssh命令对所有机器进行批量操作了

4.将软件分发到每一台机器上

将安装后的文件打包

tar -cf gp4.1.tar greenplum-db-4.1.1.1/

使用gpscp命令将这个文件复制到每一台机器上

gpscp -f /home/gpadmin/conf/hostlist gp4.1.tar =:/opt/greenplum

使用gpssh命令批量解压文件包

=> cd /opt/greenplum

=> tar -xf gp4.1.tar

=> mkdir -p /home/gpadmin/gpdata/gpmaster

=> mkdir -p /home/gpadmin/gpdata/gpdatap1
=> mkdir -p /home/gpadmin/gpdata/gpdatap2

=> mkdir -p /home/gpadmin/gpdata/gpdatam1
=> mkdir -p
/home/gpadmin/gpdata/gpdatam2

Gpmaster目录保存Master的数据，么个机器上的gpdatap1、gpdatap2分别对应这个机器上的两个主数据节点目录，gpdatam1、gpdatam2对应备数据节点目录

5.配置~/.bash_profile

修改环境变量
添加内容

source /opt/greenplum/greenplum-db/greenplum_path.sh
export MASTER_DATA_DIRECTORY=/home/gpadmin/gpdata/gpmaster/gpseg-1
export PGPORT=2345
export PGDATABASE=testDB

6.初始化Greenplum的配置文件

配置文件的模板可以在$GPHOME/docs/cli_help/gpconfigs/目录下找到。gpinitsystem_config文件是初始化Greenplum的模板，在这个模板中，Mirror Segment的配置都被注释掉了，模板中基本初始化数据库的参数都是有的。

# 数据库的代号
ARRAY_NAME = "Greenplum"
MACHINE_LIST_FILE=/home/gpadmin/conf/seg_hosts
# Segment的名称前缀
SEG_PREFIX=gpseg
# Primary Segment骑士的端口号
PORT_BASE=33000
# 指定Primary Segment的数据目录
declare -a DATA_DIRECTORY=(/home/gpadmin/gpdata/gpdatap1 /home/gpadmin/gpdata/gpdatap2)
# Master 所在机器的Hostname
MASTER_HOSTNAME=mdw
# 指定Master的数据目录
MASTER_DIRECTORY=/home/gpadmin/gpdata/gpmster
# Master的端口
MASTER_PORT=2345
# Bash版本
TRUSTED_SHELL=/usr/bin/ssh
# 字符集
ENCODING = UNICODE
# Mirror Segment起始的端口号
MIRROR_PORT_BASE=43000
# Primary Segment 主备同步的起始端口号
REPLICATION_PORT_BASE=34000
#Mirror Segment主备同步的起始端口号
MIRROR_REPLICATION_PORT_BASE=44000
# Mirror Segment的数据目录
declare -a MIRROR_DATA_DIRECTORY=(/home/gpadmin/gpdata/gpdatam1 /home/gpadmin/gpdata/gpdatam2)

7.初始化数据库

使用gpinitsystem脚本初始化数据库

gpinitsystem -c initgp_config -s sdw3

登陆Greenplum默认的数据库postgres

[gpadmin@dw-greenplum-1 ~]$ psql -d postgres

创建数据库

createdb testDB -E utf-8

没有设置PGDATABASE环境变量时，使用psql进行登录，默认的数据库与操作系统用户名一致

设置环境变量，修改默认登陆数据库

[gpadmin@dw-greenplum01 ~]$ export PGDATABASE=testDB
[gpadmin@dw-greenplum01 ~]$ psql

数据库启动与关闭

1.启动数据库

Greenplum提供脚本来管理数据库，gpstart是启动数据库的脚本，可以用gpstart -help查看帮助

一般使用

gpstart -a

直接启动数据库

2.关闭数据库

gpstop是关闭数据库的脚本

一般使用

gpstop -a

直接关闭数据库

畅游Greenplum

访问Greenplum

1.psql

psql是Greenplum/PostgreSQL默认的客户端

使用psql远程连接

admin@test1:、home/admin>psql -h 10.20.151.7 -p 2345 -d testDB -U gpadmin

Greenplum有权限控制，并不是所有的及其都可以连接到数据库。如果有其他计算机要登陆Greenplum，先为数据库用户gpadmin创建一个密码，然后在pg_hba.conf文件中增加客户端机器的权限配置，就可以成功登陆了。

testDB=# alter role gpadmin with password 'gpadmin';

在$MASTER_DATA_DIRECTORY/pg_hba.conf文件中增加

host testDB gpadmin 10.20.151.1/32 md5

使配置生效

gpstop -u

2.pgAdmin

…

基本语法

1.获取语法介绍

可以使用 \h 查看GreenPlum支持的所有语法
在psql中使用\h command

testDB=# \h create view

2.CREATE TABLE

与其他数据库不同的地方：
- 在Greenplum中建表时需要指定表的分布键
- 如果表需要用某个字段分区，可以通过partition by将表建成分区表
- 可以使用like操作创建与like的表一样结构的表，功能类似 create table t1 as select * from t2 limit 0
- 可以使用inherits实现表的继承

CREATE [[GLOBAL|LOCAL] {TEMPORARY|TEMP}] TABLE table_name (
    [
        {
            column_name data_type [DEFAULT default_expr]
            [column_constraint [...]]
            | table_constraint
            | LIKE ohter_table [{INCLUDING|EXCLUDING} {DEFAULTS|CONSTRAINTS} ...]
        }
        [,...]
    ]...
)
[INHERITS (parent_table [,...])]
[WITH (storage_parameter=value [,...])
[ON COMMIT {PRESERVE ROWS|DELETE ROWS|DROP}]
[TABLESPACE tablespace]
[DISTRIBUTED BY (column,[...]) | DISTRIBUTED RANDOMLY]
[PARTITION BY partition_type (column)
    [SUBPARTITION BY partition_type (column)]
        [SUBPARTITION TEMPLATE (template_spec)]
    [...]
    (partition_spec)
        |[SUBPARTITION BY partition_type(column)]
         [...]
    (partition_spec)
        [(subpartition_spec
            [(...)]
        )]
]

Greenplum是一个分布式数据库，有两种数据分布策略：
1. Hash分布。指定一个活多个分布键，计算hash值，并且通过hash值路由到特定的Segment节点上，语法为Distributed by(…)。如果不指定分布键，默认将第一个字段作为分布键。
2. 随机分布，也叫平均分布。数据随机分散在每一个节点中，这样无论数据是什么内容，都可以平均分布在每个节点上，==但是在执行SQL的过程中，关联等操作都需要将数据重分布，性能较差。==语法为在表字段定义的后面加上Distributed randomly

采用随机分布策略的表默认将主键或唯一键作为分布键，因为每一个Segment都是一个单一的数据库，单个的数据库可以保证唯一性，多个数据库节点就无法保证全局的跨库唯一性，故只能按照唯一键分布，同一个值的数据都在一个节点上，以此来保证唯一性。

==如果指定的分布键与主键不一样，那么分布键会被更改为主键。==

使用like创建的表，只是表结构会与原表一模一样，表的一些特殊属性并不会一样，例如亚索、只增 appendonly等。如果不指定分布键，则默认分布键与原表相同。

3.SELECT

SELECT语句的基本语法跟其他数据库类似，也有自己的一些特性，例如分页采用offset加limit操作

SELECT可以不用指定From字句，如执行函数、进行一些简单的科学计算等。

如果不加order by字句，查询的结果中，数据的顺序是不能够保证的。

4.create table as 与 select into

create table as 与 select into 有一样的功能，都可以使表根据直接执行SELECT的结果创建出一个新的表，这个在临时分析数据的时候十分方便。例如，在创建一个表的时候如果默认不指定分布键，那么Greenplum根据执行SELECT得到的结果集来选择，不用再次分重分布数据的字段作为表的分布键。

也可以手动加入distributed关键字，指定分布键，这样数据就会根据指定分布键再建表。

select into的语法比create table as更简单，虽然功能一样，但是执行select into不能指定分布键，只能使用默认的分布键。

5.explain

explain用于查询一个表的执行计划。

testDB=# explain select * from test1 x,test2 y where x.id=y.id;

6.insert/update/delete

insert

在执行insert语句的时候，注意分布键不要为空，否则分布键默认会变成null，数据都被保存在一个节点上，造成数据分布不均。

可以批量操作

testDB=# insert into test001 values(100,'tom'),(101,'lily');

update

不能批量对分布键执行update，因为对分布键执行update需要将数据重分布，Greenplum暂时不支持这个功能。

delete

Greenplum 3.x版本中，如果delete操作涉及子查询，并且子查询的结果还会涉及数据重分布，这样的删除语句会报错。

对整张表执行Delete较慢，有此需求时建议使用truncate

7.truncate

与oracle一样，执行truncate直接删除表的物理文件，然后创建新的数据文件。truncate操作比delete操作在性能上有非常大的提升，当前如果有sql正在操作这张表，那么truncate操作会被锁住，知道表上面的所有锁被释放

常用数据类型

Greenplum的数据类型基本与PostgreSQL的一样。

1.数值类型

类型名称	存储空间	描述	范围
smallint	2字节	小范围整数	-32 768~+32 767
integer	4字节	常用的整数	-2 147 483 648~+2 147 483 647
bigint	8字节	大范围的整数	-9 223 372 036 854 775 808~9 223 372 036 854 775 807
decimal	变长	用户声明精度，精确	无限制
numeric	变长	用户声明精度，精确	无限制
real	4字节	变精度，不精确	6位十进制数字精度
double precision	8字节	变精度，不精确	15位十进制数字精度
serial	4字节	自增整数	1 - 2 147 483 647
bigserial	8字节	大范围的自增整数	1 - 9 223 372 036 854 775 807

2.字符类型

类型名称	描述
character varying(n),varchar(n)	变长，有长度限制
character(n),char(n)	定长，不足补空白
text	变长，无长度限制

3.时间类型

类型名称	存储空间	描述	最低值	最高值	时间精度
timestamp[(p)][without time zone]	8字节	日期和时间	4713BC	5874897AD	1毫秒
timestamp[(p)] with time zone	8字节	日期和时间，带时区	4713BC	5874897AD	1毫秒
interval[(p)]	12字节	时间间隔	-178 000 000年	178 000 000年	1毫秒
date	4字节	只用于表示日期	4713BC	5 874 897AD	1天
time[(p)][without time zone]	8字节	只用于表示一日内的时间	00:00:00	24:00:00	1毫秒
time[(p)] with time zone	12字节	只用于表示一日内时间，带时区	00:00:00+1459	24:00:00-1459	1毫秒

常用函数

字符串函数

函数	返回类型	描述	例子	结果
string\|\|string	text	字符串连接
length(string)	int	string中字符的数目	length(‘jose’)	4
position(substring in string)	int	指定的子字符串的位置	position(‘om’in’Tomas’)	3
substring(string[from int][for int])	text	抽取子字符串	substring(‘Thomas’from 2 for 3)	hom
trim([leading\|trailing\|both][characters]from string)	text	从字符串string的开头/结尾/两边删除只包含characters中字符（默认是空白）的最长的字符串	trim(both ‘x’ from ‘xTomxx’)	Tom
lower(string)	text	把字符串转化为小写
upper(string)	text	把字符串转化为大写
overlay(string placing string from int [for int])	text	替换子字符串	overlay(‘Txxxxas’ placing ‘hom’ from 2 for 4)	Thomas
replace(string text,from text,to text)	text	把字符串string中出现的所有子字符串from替换成子字符串to	replace(‘abcdefabcdef’,’cd,’XX’)	abXXefabXXef
split_part(string text, delimiter text,filed int)	text	根据delimiter分隔string返回生成的第field个子字符串（1开始）	split_part(‘abc\|def\|ghi’,’\|’,2)	def

时间函数

函数	返回类型	描述	例子	结果
age(timestamp,timestamp)	interval	减去参数后的”符号化”结果	age(timestamp’2001-04-10’,timestamp’1957-06-13)	43 years 9 mons 27 das
age(timestam)	interval	从current_date减去参数中的日期	age(timestam’1957-06-13)	-
current_date	date	当前的日期	-	-
current_time	time with time zone	当日时间	-	-
current_timestamp	timestamp with time zone	当前事务开始时的事件戳	-	-
date_part(text,timestamp)	double precision	获取子域（等效于extract)	date_part(‘hour’,timestamp’2001-02-16 20:38:40)	20
date_trunc(text,timestamp)	timestamp	截断成指定的精度	date_trunc(‘hour’,timestamp ‘2001-02-16 20:38:40’)	2001/2/16 20:00
extract(field from timestamp)	double precision	获取子域	（同date_part）	（同date_part）
now()	timestampe with time zone	当前事务开始的时间戳	-	-

使用interval类型可以直接对事件类型进行计算，用来计算时间的加减

数值计算函数

函数	返回类型	描述	例子	结果
abs(x)	(与x相同)	绝对值	-	-
ceil(dp或numeric)\ceiling	(与输入相同)	不小于参数的最小整数	-	-
exp(dp或numeric)	(与输入相同)	自然指数	-	-
ln(dp或numeric)	(与输入相同)	自然对数	-	-
log(dp或numeric)	(与输入相同)	以10 为底的对数	-	-
log(b numeric,x numeric)	numeric	以b为底的对数	-	-
mod(y,x)	(与参数类型相同)	y/x的余数	-	-
pi()	dp	π	-	-
power(a numeric,b numeric)	numeric	a的b次幂	-	-
radians(dp)	dp	把角度转为弧度	-	-
random()	dp	0~1之间的随机数
floor(dp或numeric)	(与输入相同)	不大于参数的最大整数	-	-
round(v numeric,s int)	numeric	圆整为s位小数	round(42.4382,2)	42.44
sign(dp或numeric)	(与输入相同)	参数的符号(-1,0,+1)	sing(-8,4)	-1
sqrt(dp或numeric)	(与输入相同)	平方根	-	-
cbrt(dp)	dp	立方根	-	-
trunc(v numeric,s int)	numeric	截断为s位小数	-	-

其他常用函数

序列号生成函数——generate_series

generate_series(x,y,t)

生成多行数据从x到另外y，步长为t，默认是1

字符串列转行——string_agg

string_agg(str,symbol [order by str])

（按照某字段排序）将str列转行，以symbol分隔

字符串行转列——regexp_split_to_table

…

hash函数——md5，hashbpchar

md5的hash算法精度为128位，返回一个字符串
Hashbpchar的精度是32位，返回一个integer类型

分析函数

开窗函数

聚合函数返回各个分组的结果，开窗函数则为每一行返回结果。

rank()、row_number

grouping sets

如果需要对几个字段的组合进行group 不用，需要用到grouping sets功能

group sets语法	等价的普通SQL的语法
SELECT C1,C2,SUM(C3)FROM T GROUP BY GROUPING SETS((C1),(C2))	SELECT C1,NULL AS C2,SUM(C3) FROM T GROUP BY T UNION ALL SELECT NULL AS C1,C2,SUM(C3) FROM T GROUP BY YEAR
GROUP BY GROUPING SETS((C1,C2,…Cn))	GROUP BY C1,C2,…,Cn
GROUP BY ROLLUP(C1,C2,…,Cn-1,Cn)	GROUP BY GROUPING SETS((C1,C2,…CCn-1,Cn),(C1,C2,…,Cn-1)…,(C1,C2),(C1),())
GROUP BY CUBE(C1,C2,C3)	GROUP BY GROUPING SETS((C1,C2,C3),(C1,C2),(C1,C3),(C2,C3),(C1),(C2),(C3),())

分区表

Greenplum支持分区表。

可以使用时间分区、Every分区、list分区、

创建分区表

[PARTITION BY partition_type (column)
    [SUBPARTITION BY partition_type (column)]
        [SUBPARTITION TEMPLATE (template_spec)]
    [...]
    (partition_spec)
        |[SUBPARTITION BY partition_type(column)]
         [...]
    (partition_spec)
        [(subpartition_spec
            [(...)]
        )]
]
and partition_element is:

DEFAULT PARTITION name
| [PARTITION name] VALUES (list_value[,...])
| [PARTITION name]
    START ([datatype] 'start_value') [INCLUSIVE|EXCLUSIVE]
    [ END ([datatype] 'end_value') [INCLUSIVE|EXCLUSIVE]
    [ EVERY ([datatype] [number|INTERVAL] 'interval_value')]
| [PARTITION name]
    END ([DATATYPE] 'end_value') [INCLUSIVE|EXCLUSIVE]
    [ EVERY ([datatype] [number|INTERVAL] 'interval_value')]
    [ with (partition_storage_parameter=value [,...])]
    [ TABLESPACE tablespace]

Tips

通过实验得到：向主表插入数据时，数据会被自动存放至相应的分区表。
也可以直接向分区子表插入符合条件的数据，
当向分区子表插入不符合条件的额数据时，会提示：
[Err] ERROR: Trying to insert row into wrong partition (seg1 hadoop3:40000 pid=6679)
DETAIL: Expected partition: test_partition_range_1_prt_p20111231, provided partition: test_partition_range_1_prt_p20111230

删除主表是会自动删除关联的分区表

Examples

按时间分区

create table public.test_partition_range(
  id numeric,
  name character varying(32),
  dw_end_date date,
) distributed by(id)
PARTITION BY range(dw_end_date)
(
    PARTITION p20111230 START ('2011-12-30'::date) END ('2011-12-31'::date),
    --...
);

使用Every分区

create table test.test_partition_every(
  id numeric,
  name character varying(32),
  dw_end_date date
) distributed by(id)
partition by range(dw_end_Date)
(
  partition p201112 start('2011-12-1'::date) end ('2011-12-31'::date)
  every ('1 days'::interval)
);

使用list分区

create table test.test_partition_list(
  member_id numeric,
  city character varying(32)
)distributed by (member_id)
partition by list(city)
(
  partition guangzhou values('guangzhou'),
  partition hangzhou values('hangzhou'),
  default partition other_city
);

修改分区表

ALTER DEFAULT PARTITION
DROP DEFAULT PARTITION [IF EXISTS]
DROP PARTITION [IF EXISTS] {
  partition_name
  | FOR (RANK(number))
  | FOR (value)
}
[CASCADE]
TRUNCATE DEFAULT PARTITION
TRUNCATE PARTITION {
  partition_name
  | FOR (RANK(number))
  | FOR (value)
}
RENAME DEFAULT PARTITION TO new_partition_name
RENAME PARTITION {
  partition_name
  | FOR (RANK(number))
  | FOR (value)
}
TO new_partition_name
ADD DEFAULT PARTITION NAME [(subpartition_spec)]
ADD PARTITION [name] partition_element
  [(subpartition_spec)]
EXCHANGE PARTITION {
  partition_name
  | FOR (RANK(number))
  | FOR (value)
} WITH TABLE TABLE_NAME
  [WITH|WITHOUT VALIDATION]
EXCHANGE EFAULT PARTITION WITH TABLE TABLE_NAME
  [WITH|WITHOUT VALIDATION]
SET SUBPARTITION TEMPLATE (subpartition_spec)
SPLIT DEFAULT PARTITION {
    AT (list_value)
  |START([datatype] range_value) [INCLUSIVE|EXCLUSIVE]
   END ([datatype]) range_value) [INCLUSIVE|EXCLUSIVE]
}
[INTO (PARTITION new_partition_name,
       PARTITION default_partition_name)]
SPLIT DPARTITION {
  partition_name
  | FOR (RANK(number))
  | FOR (value)
} AT(value)
[INTO (PARTITION partition_name, PARTITION partition_name]

Examples

新增分区

alter table test.test_partition_every add partition p20120105_6
start ('2012-01-05'::date) END ('2012-01-07'::date);

drop/truncate分区

alter table test.test_partition_every drop partition p20120105_6;

alter table test.test_partition_every truncate partition p20120105_6;

拆分分区

alter table test.test_partition_every split partition p20120105_6
at(('2012-01-06'::date)) into (partition p20120105,partition p20120106);

交换分区

alter table test.test_partition_every exchange partition p20120102 with table test.test_on_partition;

外部表

Greenplum在数据加载上有一个明显的优势，就是支持数据并发加载，gpfdist就是并发加载的工具，在数据库中对应的就是外部表。

外部表就是一张表的数据是指向数据库之外的数据文件的。在Greenplum中，可以对一个外部表执行正常的DML操作，当读取数据的时候，数据库就从数据文件中加载数据。外部表支持在Segment上并发的告诉从gpfdist导入数据，由于是直接从Segment上导入数据，所以效率非常高。

创建外部表

CREATE [READABLE] EXTERNAL TABLE TABLE_NAME
(column_name data_type [,...] | LIKE other_table)
LOCATION ('file://seghost[:port]/path/file' [,...])
  | ('gpfdist://filehost[:port]/file_pateern' [,...])
  | ('gphdfs://hdfs_host[:port]/path/file')
FORMAT 'TEXT'
[( [HEADER]
   [DELIMITER [AS] 'delimeter' | 'OFF']
   [NULL [AS] 'null string']
   [ESCAPTE [AS] 'escape'|'OFF']
   [NEWLINE [AS] 'LF'|'CR'|'CRLF']
   [FILL MISSING FIELDS] )]
| 'CSV'
[( [HEADER]
   [QUOTE [AS] 'quote']

外部表需要指定gpfdist的IP和端口，详细目录地址。其中文件名支持通配符匹配。
可以编写多个gpfdist的地址，但是不能超过总的Segment数，否则会报错。在创建外部表的时候可以指定分隔符、err表、指定允许出错的数据条数，以及源文件的字符编码等。

外部表还支持本地文本文件的导入，效率较低，不建议使用。
外部表还支持HDFS的文件操作。

启动gpfdist及创建外部表

1.

首先在文件服务器上启动gpfdist服务，指定文件目录及端口

nohup $GPHOME/bin/gpfdist -d /home/admin -p 8888 > /tmp/gpfdist.log 2>&1 &

nohup保证程序在Server端执行，当前会话关闭后，程序仍然正常运行

nohup是Unix/Linux中的一个命令，普通进程通过&符号放到后台运行，如果启动该程序的额控制台退出，则该进程终止。nohup命令启动程序，则在控制台退出后，进程仍然继续运行，起到守护进程额作用。

2.

准备好需要加载的数据文件，将其放在外部表文件及其的、home/admin/目录或该目录的子目录下，在Greenplum中创建对应的外部表

create external table test.test001_ext(
  id integer,
  name varchar(128)
)
location (
  'gpfdist://10.20.151.11:8888/gpextdata/test001.txt'
)
format 'TEXT' (delimiter as E'|' null as '' escape 'OFF')
encoding 'gb18030' log errors into test.test001_err segment reject limit 10rows;

3.外部表查询及数据加载

testDB=# select * from public.test001_ext

COPY命令

使用COPY命令可以实现将文件导出和导入，但是要通过Master，效率没有外部表高，但是在数据量比较小的情况下，COPY命令比外部表要方面很多。

COPY table [(colum [, ...]) ] FROM {'file'|STDIN}
[ [WITH]
  [OIDS]
  [HEADER]
  [DELIMITER [AS] 'delimeter']
  [NULL [AS] 'null string']
  [ESCAPE [AS] 'escape' | 'OFF']
    [NEWLINE [AS] 'LF'|'CR'|'CRLF']
  [CSV [QUOTE [AS] 'quote']
    [FORCE NOT NULL column [,...]]
  [FILL MISSING FIELDS]
  [ [LOG ERRORS INTO error_table] [KEEP]
     SEGMENT REJECT LIMIT count [ROWS|PERCENT]]
COPY {table [(column [,...])] |(query) } TO {'file'|STDOUT}
  [ [WITH]
    [OIDS]
    [HEADER]
    [DELIMIETER [AS] 'delimeter']
    [NULL [AS] 'null string']
    [ESCAPE [AS] 'escape'|'OFF']
    [CSV [QUOTE [AS] 'quote']
         [FORCE QUOTE column [,...]]]

Greenplum 4.x中引入了可写外部表，在导出数据的时候可以用可写外部表并发导出，性能很好。但在Greeplum3.x版本中，导出数据只能通过COPY命令实现，数据在Master上汇总导出。

如果需要将数据远程导出到其他机器上，可以使用copy to stdout，远程执行psql连接到数据库上，然后通过管道将数据重定向成文件。