Greenplum(以下简称GP)是基于PostgreSQL的MPP数据库。在使用方式和语法上和PostgreSQL基本一致,而PostgreSQL与MySQL在使用上还是有一些差异。本文在操作层面列举了一些最基本的差异,让MySQL用户能够快速上手GP。
Greenplum(以下简称GP)支持多种数据导入方法,比如GP自带的gpfdist,通过gpfdist+外部表的形式将远端服务器上的数据并行导入到GP中,再比如GP自带的COPY命令,能够将本地的数据按照一定格式导入到GP中。除此之外,还有一些比较优秀的第三方导入工具,本文主要介绍DataX。
无需修改实体和配置,在MySql中使用和SqlServer一致的并发控制。修改RowVersion类型不可取,修改为Timestamp更不可行。Sql Server的RowVersion生成一串唯一的二进制保证Row的版本,无关TimeStamp,更无论TimeStamp的精度问题。使用MySql触发器只能解决uuid的插入的默认值和更新的随机值,由于MySql的自身为了防止无限递归的策略,它的触发器无法在当前表的触发器中更新当前表,所以触发器无法实现更新在SqlServer中由数据库生成的RowVersion字段的值。所以MySql中的RowVersion只能由应用程序赋值。
行式数据库是按照行存储的,行存储就是各行放入连续的物理位置,就行我们平时写字一样,一行一行的写,读取的时候也是一行一行的读取。像SQL server,Oracle,mysql等传统的关系型数据库都属于行式数据库范畴。
OLTP 联机事务处理, on-line transaction processing 强调数据库内存效率 ,强调内存各种指标的命令率 ,强调绑定变量, 强调并发操作 数据在系统中产生 ,对响应时间要求非常高, 用户数量非常庞大,主要是操作人员,数据库的各种操作主要基于索引进行。
今天聊下几类关系型数据库的数据解决方案,算是抛砖引玉,近期也要对技术方向上做一些扩展,也算是前期的小结吧。 Oracle 目前市面上的主流版本应该还是11gR2,记得很多年前有个网站做过一次调查,10g,11g的版本比例差不多是6:3,我想现在11gR2的版本比例应该能够占到90%以上,剩下的份额应该是12c的,现在用10g版本的数据库是少之又少,更早版本的除非业务足够稳定,实在是找不出什么理由不升级了。 来简单说说Oracle的方案。 从灾备的角度来说,那就是毫无悬念的Oracle Data Gu
开头还是介绍一下群,如果感兴趣PolarDB ,MongoDB ,MySQL ,PostgreSQL ,Redis, Oceanbase, Sql Server等有问题,有需求都可以加群。加群请联系 liuaustin3 ,(共1730人左右 1 + 2 + 3 + 4 +5) 4群(260+),另欢迎 OpenGauss GaussDB的技术人员加入。
这里只列出部分结果,其它的详细内容可以参考:https://share.weiyun.com/5lb2U2M
今天在微信群里大家在讨论一个数据处理的解决方案,各路高手齐上阵,大家从不同的角度都提了一些建议和解决方案,这种讨论蛮有意思。
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使用EF框架遇到并发时,一般采取乐观并发控制。 1支持并发检验 为支持并发检验,需要对实体进行额外的设置。默认情况下是不支持并发检验的。有以下两种方式: 方式名称 说明 时间戳注解/行版本 使用TimestampAttribute特性,实体的属性必须是byte数组类型 非时间戳注解 使用ConcurrencyCheckAttribute Fluent API 使用StringPropertyConfiguration.IsConcurrencyT
Greenplum的分布式架构方案MPP对于海量数据处理还是很给力的,今天专门抽时间搭建了一下测试环境。
2021-01-13:很多列的数据,任意一列组合查询,mysql能做到,但是上亿的数据量做不到了,查的时候非常慢。我们需要一个引擎来支持它。这个引擎你有了解过吗?
Greenplum数据库支持并行和非并行方法来备份和还原数据库。并行操作可扩展,而与系统中段的数量无关,因为段主机各自将数据同时写入本地磁盘存储中。对于非并行备份和还原操作,必须通过网络将数据从网段发送到主服务器,主服务器将所有数据写入其存储中。除了将I/O限制在一台主机之外,非并行备份还要求主服务器具有足够的本地磁盘存储空间来存储整个数据库。
如果把整套直播系统比喻成人体的话,那么数据库就相当于大脑部分。因为数据库说白了就是“存放数据的仓库”,而对于直播平台来说,它需要存储大量的视频、图片和人员登录信息等,并且可以灵活的调用。因此,今天小编就来讲下,在直播平台开发中,用到的数据库技术都有哪些?
前几天在数据产品经理的群里,有朋友提问“没有数仓,没有数据建模可以做好BI吗”,今天把问题打开一下,不建设数仓,企业能做好数字化转型吗?
Greenplum属于一种看起来“较重”的数据库MPP架构,不像基于MySQL基于中间件的架构那么轻量,但是要说一些具体的场景,比如Greenplum支持存储过程,支持列式存储,加上分区表和内置的数据分片等多种模式,都是典型的OLAP场景,术业有专攻还是有一定道理的。
这是一个基于Go语言开发的单点登录系统,实现手机号注册、手机号+验证码登录、手机号+密码登录、账号登出等功能,用户认证采用cookie和jwt两种方式。收发短信相关方法已提供,仅需根据短信通道提供商提供的接口做相应的参数配置即可使用。
想一想,我最原始的最初的持久层是jdbc,我大二不会框架用了很久原生的.... 大致呢如下代码块所示MAVEN pom引入mysql
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1、每条SQL命令必须以 ; 结尾 2、SQL命令不区分字母大小写 3、使用 \c 来终止当前命令的执行
gpstart工具来启动一个已经由gpinitsystem工具初始化好但已经被gpstop工具停止的Greenplum数据库系统
本节主要从gp数据备份和恢复角度深入学习gp数据库。定期执行备份能确保在数据损坏或者系统失效发生时能恢复数据或者重建Greenplum数据库系统。用户还可以使用备份从一个Greenplum数据库系统迁移数据到另一个。
(1)查看master与segment的状态与配置 # 概要信息 gpstate # 配置详细信息 gpstate -s
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即席查询AD-HOC :以单独的SQL语句的形式执行的查询就是即席查询,比如说:HUE里面输入SQL语句并获得结果或者使用dbeaver连接hiveserver2自己键入的SQL代码并获取结果,这样的操作就是即席查询。
114.112.77.199 master、segment 210.73.209.103 standby master、segment 140.210.73.67 segment
本节提供了Greenplum数据库的一个高层次的系统要求和功能概述。它包含以下主题:
摘要:很多 DBA 同学经常会遇到要从一个数据库实时同步到另一个数据库的问题,同构数据还相对容易,遇上异构数据、表多、数据量大等情况就难以同步。我自己亲测了一种方式,可以非常方便地完成 MySQL 数据实时同步到ADB MySQL,跟大家分享一下,希望对你有帮助。
在后备Master主机上,移动或者移除数据目录gpseg-1。这个例子移动该目录:
Mysql 在面对大数据量的时候,还是表现有些吃力,所以产品中需要扩展能支持海量数据的数据库,这里选择的数据库为 Greenplum6 ,Greenplum 底层使用的是开源数据库 PostgreSQL 。本文会介绍怎样在 CentOS 7 中安装 Greenplum6,并使用 dotNET Core 程序进行连接访问。
Greenplum数据库会从存储在PostgreSQL内部的一个时区集合种选择一个时区使用。PostgreSQL中存储的可用时区 全部取自于Internet Assigned Numbers Authority (IANA) 时区数据库,一旦PostgreSQL的IANA数据库发生 改变,Greenplum数据库也会随之更新它的可用时区列表。
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目录 1、Greenplum 基本查询信息 1.1、Greenplum 常用查询 1.2、Greenplum 触发器,锁,类型等相关信息 1.3、Greenplum 故障检测相关的信息 1.4、Greenplum 分布式事务有关信息 1.5、 Greenplum segment 有关信息 1.6、Greenplum 数据文件状态有关信息 1.7、Greenplum 有关储存的信息 2、Greenplum 插件相关信息 3、Greenplum 分区表的相关信息 4、Greenplum 资源队
要保持一个Greenplum数据库系统高效运行,必须对数据库定期清理过期数据并且更新表统计信息, 这样查询优化器才能有准确的信息。
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摘要:很多 DBA 同学经常会遇到要从一个数据库实时同步到另一个数据库的问题,同构数据还相对容易,遇上异构数据、表多、数据量大等情况就难以同步。我自己亲测了一种方式,可以非常方便地完成 MySQL 数据实时同步到Greenplum,跟大家分享一下,希望对你有帮助。
目录 gp_toolkit 说明 1、表膨胀相关查询 2、表倾斜的相关信息 3、锁查询相关的信息 4、日志查询相关的信息 5、资源队列相关查询信息 6、查看磁盘上(database,schema,table,indexs,view)等的占用大小的相关信息 7、用户使用的工作空间大小信息 8、查看用户创建的信息(数据库,schema,表,索引,函数,视图)等信息 9、系统中维护的ID信息 10、系统查用的查询信息 11、系统中常用查询的函数 gp_toolkit 说明 Greenplum数据库提供了一个名为g
本文描述问题及解决方法同样适用于 腾讯云 云数据仓库 PostgreSQL(CDWPG)。
Greenplum是一个分布式大规模并行处理数据库,在大多数情况下适合做大数据的存储引擎、计算引擎和分析引擎,尤其适合构建数据仓库。本篇重点介绍Greenplum的系统架构和主要功能。我们先从历史演进和所采用的MPP框架对Greenplum做一个概要说明,然后描述其顶层架构,之后详细介绍存储模式、事务支持、并行查询与数据装载、容错与故障转移、数据库统计、过程化语言扩展等方面的功能特性,正是它们支撑Greenplum成为一款理想的分析型数据库产品。本篇最后简单对比Greenplum与另一个流行的大数据处理框架Hadoop,进而阐述可以选择前者的理由。
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Pivotal Greenplum Command Center(以下简称gpcc)是为Greenplum大数据平台开发的数据库监控管理工具,可以从各个度量监控gp系统运行健康程度,也可以为DBA们提供简单的gp集群管理手段。对gp使用者来说是非常给力的工具! gpcc特性总览
当PostgreSQL的后台进程Postgres接收到查询语句后,首先将其传递给查询分析模块,进行词法、语法和语义分析。若是功能性命令(例如建表、创建用户、备份等)则将其分配到功能性命令处理模块;对于查询命(SELECT/INSERT/DELETE/UPDATE)则要为其构建查询树(Query结构体),然后交给查询重写模块。
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参考资料:https://blog.csdn.net/kygoal/article/details/75041851
一个表空间可以让多个数据库使用;而一个数据库可以使用多个表空间。属于"多对多"的关系。
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