今天协助排查异常数据,发现是如下类似代码产生的: to_date(col_name,'yyyymmdd'),其中col_name是date类型. 这个代码运行后,结果是:2018-11-16的date类型数据转换后变成了2017-11-01. 查阅官方文档: https://www.postgresql.org/docs/8.3/functions-formatting.html to_date函数的参数为字符串类型,所以上面的代码是等价于下面的代码: select TO_DATE('2018-

greenplum是pivotal在postgresql的基础上修改的一个数据库,语法和postgresql通用.使用PageHelper做分页插件的时候,发现目前没有针对greenplum做支持,但是对postgresql做了支持,因为只是分页的时候用到,所以只需要支持分页的语法即可. PageHelper的github.整合Spring Boot.greenplum 依赖: <dependency> <groupId>com.github.pagehelper</grou

Loading external data into greenplum database table using different ways... Greenplum 有常规的COPY加载方法,有基于分布式的并行的gpfdist加载方法:COPY方式适合用于加载小数据:gpfdist适合大数据量加载:下文中将讨论这两种数据加载方式. gp_sydb=# select current_database(),current_user,current_schema(),session_user,c

一. Greenplum简介 大数据是个炙手可热的词,各行各业都在谈.一谈到大数据,好多人认为就是Hadoop.实际上Hadoop只是大数据若干处理方案中的一个.现在的SQL.NoSQL.NewSQL.Hadoop等等,都能在不同层面或不同应用上处理大数据的某些问题.而Greenplum数据库作为一个分布式大规模并行处理数据库(MPP),在大多数情况下,更适合做大数据的存储引擎.计算引擎和分析引擎. Greenplum作为企业级数据库产品,可以说是世界上最先进的OLAP开源数据库之一.Green

作者:李树桓 个推数据研发工程师 前言:近年来,互联网的快速发展积累了海量大数据,而在这些大数据的处理上,不同技术栈所具备的性能也有所不同,如何快速有效地处理这些庞大的数据仓,成为很多运营者为之苦恼的问题!随着Greenplum的异军突起,以往大数据仓库所面临的很多问题都得到了有效解决,Greenplum也成为新一代海量数据处理典型代表.本文结合个推数据研发工程师李树桓在大数据领域的实践,对处理庞大的数据量时,如何选择有效的技术栈做了深入研究,探索出Greenplum是当前处理大数据仓较为高效稳

GreenPlum是一个底层是多台PostgreSQL分表分库的分布式数据库,它有如下特点 支持标准SQL,几乎所有PostgreSQL支持的SQL,greenplum都支持 支持ACID.分布式事务 支持上百台集群(这一点有点不好,hadoop可以万台) 系统架构 Master Host 处理用户请求,生成执行计划,以及在执行计划执行必要的聚合操作(avg)或者排序 内部有一个PostgreSQL数据库,保存所有的元数据,索引信息 监控所有segment的状态信息 Segment host 每

一.介绍 GreenPlum分布式数据仓库,大规模并行计算技术. 无共享/MPP核心架构 Greenplum数据库软件将数据平均分布到系统的所有节点服务器上,所以节点存储每张表或表分区的部分行,所有数据加载和查询都是自动在各个节点服务器上并行运行,并且该架构支持扩展到上万个节点. 混合的存储和执行(按列或按行) Greenplum发明支持混合按列或按行存储数据,每张表或表分区可以由管理员根据应用需要,分别指定存储和压缩方式.基于这个功能,用户可以对任何表或表分区选择按行或按列存储数据和处理方式.

GreenPlum实践 ============================================== 目录: 一.安装环境准备 二.GP数据库安装 三.集群添加standby节点 四.master和standby相互切换 五.新增segment节点 六.非Mirror模式为Segment节点增加Mirror 七.Segment节点故障转移到Mirror并恢复segment 八.迁移(替换)segment节点 九.移除segment节点 十.常用SQL和数据导入导出 十一.GP集群

gp_toolkit 说明 Greenplum数据库提供了一个名为gp_tooikit的管理schema,该schema下有关于查询系统目录,日志文件, 用户创建(databases,schema,table,indexs,view,function)等信息,也可以查询资源队列,表的膨胀表,表的倾斜, 系统自己维护的ID等的相关信息.注意不要在该schema下创建任何对象,否则会影响系统对元数据维护的错误问题, 同时再使用gpcrondump和gpdbrestore程序进行备份和恢复数据时,之前

Greenplum :基于 PostgreSQL 的分布式数据库内核揭秘 (上篇) https://www.infoq.cn/article/3IJ7L8HVR2MXhqaqI2RA 学长的文章.. 姚延栋 阅读数:7142019 年 9 月 15 日 17:11   本文经授权转载自公众号 PostgreSQL 中文社区,主要介绍了 Greenplum 集群概述.分布式数据存储和分布式查询优化. 一.数据库内核揭秘 Greenplum 是最成熟的开源分布式分析型数据库(今年 6 月份预计发布的

一.数据库简介 数据库概述 数据库(database)是按照数据结构来组织,存储和管理数据的仓库,它产生与距今五十年前. 简单来说是本身可视为电子化的文件柜--存储电子文件的处所,用户可以对文件中的数据运行新增,截取,更新,删除等操作. 常见的数据模型 1. 层次结构模型:层次结构模型实质上是一种有根节点的定向有序的,IMS(Information ManagementSystem)是典型代表 2. 网状结构模型: 按照网状数据结构建立的数据库系统称为网状数据库系统,其典型的代表为DBTG(Da

一.环境介绍 Greenplum5 3节点集群,Centos7.2虚拟机, 二.需求 因为/home目录磁盘空间已满,需要将Greenplum的数据存储目录转移到新的分区/opt目录下,虚拟机磁盘管理没有用LVM逻辑卷管理,无法动态扩容/home. 动态扩容分区博客教程:https://blog.csdn.net/qq_40570699/article/details/88975331 三.解决方案 一般Greenplum不支持移动它的目录,但是可以通过以下两种方案实现Greenplum的数据存

为什么会有HybridDB的诞生?它经历了怎样的研发历程?它的应用场景和情况是怎样的?带着这些问题,InfoQ对阿里云的数据库专家兼Postgres中国社区/中国用户会主席萧少聪先生进行了采访,以下文字整理自采访文稿. 业界早期使用数据时,尤其是OLTP场景下,通常选择非分布式的关系型数据库,如MySQL.SQLServer.Oracle.PostgreSQL即可满足大部份的需求. OLAP中主流数据库遭遇瓶颈 从技术角度而言,OLAP场景,不仅涉及的数据量大而且要求分析的结果实时返回,对应的S

PostgreSQL 优势 2016-10-20 21:36 686人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: MYSQL数据库(5)  PostgreSQL 是一个自由的对象-关系数据库服务器(数据库管理系统),功能很强大.包括了可以说是目前世界上最丰富的数据类型的支持,比如 IP 类型和几何类型等等. 发现很多读者都问过这样一个问题:如果打算为项目选择一款免费.开源的数据库,那么你可能会在MySQL与PostgreSQL之间犹豫不定.针对这个问题,我们采访到了即将在Postgres中国用户20

只需在查询结果中添加一列 row_number() over() as rownum即可 如: select row_number() over() as rownum , * from table1 但是如果要对rownum进行筛选,那么需要嵌套一层:

MySQL到Greenplum迁移分析 1 数据类型对比   MySQL PostgreSQL comments 数值类型 TINYINT SMALLINT gp中无zerofill属性及unsigned类型,所以为了数据不越界需使用大一精度的数据类型匹配 SMALLINT SMALLINT MEDIUMINT INTEGER INT|INTEGER INTEGER BIGINT BIGINT TINYINT UNSIGNED SMALLINT SMALLINT UNSIGNED INTEGER

Greenplum 的分布式框架结构 1.基本架构 Greenplum(以下简称 GPDB)是一款典型的 Shared-Nothing 分布式数据库系统.GPDB 拥有一个中控节点( Master )统筹整个系统,并在整个分布式框架下运行多个数据库实例( Segment ).Master 是 GPDB 系统的访问入口,其负责处理客户端的连接及 SQL 命令.协调系统中的其他 Segment 工作,Segment 负责管理和处理用户数据.而每个 Segment 实际上是由多个独立的 Postgre

简介及适用场景 如果想在数据仓库中快速查询结果,可以使用greenplum. Greenplum数据库也简称GPDB.它拥有丰富的特性: 第一,完善的标准支持:GPDB完全支持ANSI SQL 2008标准和SQL OLAP 2003 扩展:从应用编程接口上讲,它支持ODBC和JDBC.完善的标准支持使得系统开发.维护和管理都大为方便.而现在的 NoSQL,NewSQL和Hadoop 对 SQL 的支持都不完善,不同的系统需要单独开发和管理,且移植性不好. 第二,支持分布式事务,支持ACID.保

简介: GreenPlum是一个基于PostgreSQL数据库开发的MPP架构的数据库仓库,适用于OLAP系统,支持50PB(1PB=1000TB)级海量数据的存储和处理. 背景: 目前有一个业务是需要将Oracle数据库中的基础数据增量同步到GreenPlum数据仓库,便于进行数据分析和处理. 规模: 每天产生60G左右数据,最大的表每天新增上亿条数据. 解决方法: 1)历史数据通过抽取导入的方式进行初始化. 2)增量更新数据: 使用GoldenGate将Oracle日志解析,传给GreenP

Greenplum 源码安装教程 作者:Arthur_Qin 禾众 Greenplum 主体以及orca ( 新一代优化器 ) 的代码以可以从 Github 上下载.如果不打算查看代码,想下载编译好的二进制版可以访问其母公司 pivotal 官网 下载,具体配置安装流程可以参考<Greenplum 安装>. 正文由此开始: [TOC] 1 Greenplum 介绍 Greenplum is built on PostgreSQL and operates as a data warehouse