场景描述 因兄弟项目中mysql有点扛不住了，要做sql优化，但是业务有点小复杂，优化起来有点麻烦(sql嵌套有点多)，便想着用Mpp数据库Greenplum测试下，看性能和复杂度怎么样，趟趟水。...(2)问了下dba，用的Navicat Premium 12 可以转，网址：https://www.navicat.com.cn/ Navicat Premium可以同时操作多个数据库，包括：mysql...和greenplum(postgresql)，以前使用navicat for mysql只能操作mysql数据库，navicat for postgresql只能操作postgresql。...2.4 总体结论 方案执行比想象的复杂，一是两个数据库建表sql不一样，后通过最新的Navicat Premium 12 解决；二是直接通过navicat导入，在效率上有问题，走不通，通过外部表的方式解决
概念 MPP MPP (Massively Parallel Processing)，即大规模并行处理。...简单来说，MPP是将任务并行的分散到多个服务器和节点上，在每个节点上计算完成后，将各自部分的结果汇总在一起得到最终的结果(与Hadoop相似)。 什么是MPP数据库？...MPP数据库是一款 Shared Nothing架构的分布式并行结构化数据库集群，具备高性能、高可用、高扩展特性，可以为超大规模数据管理提供高性价比的通用计算平台，并广泛地用于支撑各类数据仓库系统、BI...使用场景 总体来说MPP数据库更适合数据规模较大的关系型数据的处理。...数据库 我这里选用的基本上都是兼容MySQL的MPP数据库。
doris介绍 二：开源olap引擎比较 三：doris基本概念和架构图 3.1 基本概念 3.2 架构图 四：doris数据导入 五：doris的三种数据模型 一：doris介绍 doris是一个基于mpp...（massively parallel processing，即大规模并行处理）的交互式sql数据仓库,是一个面向多种数据分析场景的，兼容mysql协议的，高性能的，分布式关系型列式数据库，用于报告和分析...Doris 这类 MPP 架构的 OLAP 数据库，通常都是通过提高并发，来处理大量数据的. Doris 的数据模型主要分为3类:Aggregate, Uniq, Duplicate.
导读：Greenplum数据库是基于MPP架构的开源大数据平台，具有良好的弹性和线性扩展能力，内置并行存储、并行通信、并行计算和并行优化功能，兼容SQL标准，具有强大、高效的PB级数据存储、处理和实时分析能力...数据中台的定位是一个OLAP系统，上述数据库就很难满足海量数据并发查询的要求了。上述数据库的横向扩展能力有限，并且软硬件成本高昂，不适合作为OLAP系统的数据库。...Greenplum作为一款基于MPP架构的数据库，具有开源、易于扩展、高查询性能的特点，性价比碾压DB2、Oracle、Teradata等传统数据库。...后期虽有Impala+Kudu，但是查询性能仍然弱于同为MPP架构的Greenplum。除此之外，Hadoop生态圈非常复杂，安装和维护的工作量都很大，没有专业的运维团队很难支撑系统运行。...最后，Greenplum作为MPP数据库中的一员，相对于其他MPP架构数据库，也具有非常明显的优势。Greenplum研发历史长、应用范围广、开源稳定、生态系统完善。
这里讲Interesting Order的问题推广到Property，在分布式数据库的场景下，Property包含了数据分布的方式。...三 GP ORCA 模块化，以独立的Service形态单独存在，并不依附于特定的数据库产品，对外是标准化的接口和协议( )，这样理论上可以被集成到任何数据库系统中。...可验证性 优化器可以说是数据库系统中最为复杂和不确定性的组件，在漫长的开发流程中，高效的验证能力，快速发现regression，快速定位问题是保证开发效率以及解决线上问题的必要条件。
1.Greenplum MPP架构 Greenplum（以下简称GPDB）是一款开源数据仓库。...Greenplum采用shared nothing架构（MPP）。典型的Shared Nothing系统会集数据库、内存Cache等存储状态的信息；而不在节点上保存状态的信息。...因此与Share All数据库集群不同，通过增加Segment节点服务器的数量，Greenplum的性能会成线性增长。...Greenplum数据库将数据存储在多个segment实例中，每一个实例都是Greenplum数据库的一个PostgreSQL实例，数据依据建表语句中定义的分布策略在segment节点中分布。...详见Greenplum 数据库管理工具指南中的gpaddmirrors参考页。
本文根据伍鑫在【第十三届中国数据库技术大会（DTCC2022）】线上演讲内容整理而成。...本期分享嘉宾 伍鑫 腾讯云数据库专家工程师 【嘉宾介绍】在数据库内核、数据复制、大数据计算等领域有丰富经验，曾发表多篇相关论文、专利。...加入腾讯后，负责TDSQL PG系数据库研发工作。 本文摘要：腾讯云TDSQL分布式关系型数据库是一款面向海量在线实时数据的MPP数据库系统。...TDSQL-PG探索 TDSQL做了很多探索，MPP引擎其实是TDSQL整体构架图，这里有几个模块：入口模块是Coordinator Node，我们支持多CN协调节点，可以为用户提供高并发的业务请求，...DN就是存储和计算节点，这里是MPP Sharing构架，最多可以支持超千台DN节点，达到MPP并行计算效果。中间层面是做了一个数据转发的优化，解决MPP在高并发、海量并发复杂查询场景下的连接问题。
因此那时选型非常简单：当你分析的数据库大小达到5-7TB时，我们只需要启动一个 MPP 迁移项目，迁移到一种成熟的企业 MPP 解决方案即可。...随着 Hadoop 越来越流行，MPP 数据库开始受到冷落。...许多供应商都将 Hadoop 定位为替代传统数据仓库，这意味着可以替代 MPP 解决方案。 ? 那么什么是 MPP？MPP 表示大规模并行处理，网格的所有独立节点都参与协调计算，这就是网格计算的方法。...MPP DBMS 是基于此方法构建的数据库管理系统。在这些系统中，我们所关注的每个查询被分解为由 MPP 网格节点并行执行的一组协调处理，从而以比传统 SMP RDBMS 系统更快的速度运行计算。...查询执行统计信息以及解释性错误消息 OOM问题和Java堆 dump 分析、集群GC暂停组件，每个任务的单独日志 技术价格 每个节点数十至数十万美元 免费或每个节点高达数千美元 访问友好性 简单友好的SQL接口和简单可解释的数据库内函数
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一 runtime filter MPP: maassively parallel processing RuntimeFIlter: 多用于两表Join 时, 通过减少大表返回行的,减少网络传输、减少数据量...构建完成进行扫描,就可以理解为需要build 表扫描完成, 构建min max ,然后才可以开始扫描probe三 RuntimeFilter 分类1 Local RuntimeFilter 它其实是在MPP
但节点互联网络仅供MPP服务器内部使用，对用户而言是透明的。 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。但和NUMA不同的是，它不存在异地内存访问的问题。...但是MPP服务器需要一种复杂的机制来调度和平衡各个节点的负载和并行处理过程。目前，一些基于MPP技术的服务器往往通过系统级软件（如数据库）来屏蔽这种复杂性。...举例来说，NCR的Teradata就是基于MPP技术的一个关系数据库软件，基于此数据库来开发应用时，不管后台服务器由多少个节点组成，开发人员所面对的都是同一个数据库系统，而无须考虑如何调度其中某几个节点的负载...相对而言，MPP服务器架构的并行处理能力更优越，更适合复杂的数据综合分析与处理环境。当然，它需要借助支持MPP技术的关系数据库系统来屏蔽节点之间负载平衡与调度的复杂性。...6．MPP数据仓库架构分类 前面讲到MPP架构非常复杂，通常用到数据库系统来屏蔽节点间的负载平衡和调度的复杂性。
MPP MPP (Massively Parallel Processing)，即大规模并行处理，在数据库非共享集群中，每个节点都有独立的磁盘存储系统和内存系统，业务数据根据数据库模型和应用特点划分到各个节点上...，每台数据节点通过专用网络或者商业通用网络互相连接，彼此协同计算，作为整体提供数据库服务。...非共享数据库集群有完全的可伸缩性、高可用、高性能、优秀的性价比、资源共享等优势。...MPP数据库适合存储高密度价值数据，并且是长期存储和多次使用，所以MPP并行数据库会花大量经历在Load阶段，把数据处理成适合分析格式。...单独worker看，性能不及MPP，但是胜在scalability优异，几百个节点是没问题的，在集群性上远胜MPP。
与之相反，MPP 数据库通常要求用户在数据导入之前，就要针对数据类型和常用查询模式，进行小心的建模（对应 schema-on-write）。...MPP 数据库所要求的小心精确地建模，会严重拖慢中心化数据的速度。...处理模型更为多样 MPP 数据库是一种将硬盘上的存储布局、查询计划生成、调度和执行等功能模块紧密糅合到一块的整体式软件。...Hadoop 生态系统既包括随机访问型的 OLTP 数据库，如HBase（参见“SSTables和LSM-Trees”），也包括 MPP 风格的分析型数据库，例如 Impala。...MPP 数据库还倾向将数据尽可能地存在内存里（例如在进行 HashJoin 的 HashBuild 时），以避免读取磁盘的额外损耗。
Mpp本质上是project的文件后缀，还有一些其他可读的软件，但是没有原生项目好用 因为不仅读mpp文件，还能编辑文档 [软件名称]：Microsoft Project 2021 [软件大小]：4.多
一、Doris Doris 是分布式、面向交互式查询的分布式数据库，主要部分是 SQL，内部用到 MPP 技术。 什么是 MPP?...MPP ( Massively Parallel Processing )，即大规模并行处理，在数据库非共享集群中，每个节点都有独立的磁盘存储系统和内存系统，业务数据根据数据库模型和应用特点划分到各个节点上...： 同步，是所有的操作都做完，才返回给用户结果；即写完数据库之后，再响应用户，用户体验不好； 异步，不用等所有操作等做完，就相应用户请求；即先相应用户请求，然后慢慢去写数据库，用户体验较好。...1、副本自动均衡 传统数据库的扩（缩）容比较麻烦，有时甚至需要重做数据；而 Doris 数据库只需要一条 SQL ( 无须额外操作 ) 即可实现扩（缩）容。...四、支持 MPP MPP 即 Massively Parallel Processing，大规模并行处理，即海量数据并发查询。
mpp文件用什么软件打开，通常来说有很多软件都能打开mpp格式，但是既要可以编辑，又要能打开的软件，那就是project了因为它的原始编辑工具就是project项目管理工具；Project安装包下载以
而在另外一方面，传统意义上的分布式数仓的MPP数据库，在功能和性能上都表现的不错，但是其能够处理的数据量却一直为人诟病。 ClickHouse的横空出世，让大家感觉到耳目一新。...StarRocks是新一代极速全场景MPP数据库。它为用户提供了简单易用的全场景敏捷、实时的数据分析。...对比ClickHouse和StarRocks的存储方式，我们可以看出来，StarRocks是一个比较健全的综合了传统MPP数据库和Hadoop文件系统优点的存储系统。...相对于Hadoop系统来说，StarRocks的元数据管理更像是一个传统意义上的MPP数据库，而非Hadoop那样的文件系统。 ClickHouse则不同。...MPP数据库。
MPP查询层核心特性 概述 功能强大，支持复杂的多表Join与聚合 内存零拷贝、全链路向量化的MPP实现 兼容SQL 标准 与 MySQL连接协议 持续兼容开源生态 背景 进入2021年，伴随着Snowflake...高质量的工程实现，数据库是一个系统工程，再好的理论也需要优秀的工程实现才能交付优秀的性能。...MPP 框架的执行流程如下图所示： （MPP框架执行流程图） 这个查询语句被规划为3个阶段， 扫描数据， 聚合计算，返回结果；每个阶段又会被拆分为多个子任务，例如这个查询就被拆分为7个任务。...所以我们抛弃了这种方式，选择在ClickHouse同进程内、Processor执行框架之上实现MPP 查询层，如右下图所示： （实现MPP查询层） 方案的整体思路及优势如下： MPP 计算层跟Clickhouse...MPP 查询引擎，逐步的把Clickhouse目前的查询语法废弃，平滑升级到新的查询引擎，未来我们也会在MPP查询引擎中兼容Clickhouse的SQL 语法标准，让用户的迁移更便利。
MPP (Massively Parallel Processing)，即大规模并行处理，在数据库非共享集群中，每个节点都有独立的磁盘存储系统和内存系统，业务数据根据数据库模型和应用特点划分到各个节点上...，每台数据节点通过专用网络或者商业通用网络互相连接，彼此协同计算，作为整体提供数据库服务。...非共享数据库集群有完全的可伸缩性、高可用、高性能、优秀的性价比、资源共享等优势。...提供图形化工具，以简化管理员对数据库的管理工作； 7) 高并发：读写不互斥，支持数据的边加载边查询，单个节点并发能力大于 300 用户； 8) 行列混合存储：提供行列混合存储方案，从而提高了列存数据库特殊查询场景的查询响应耗时...两种技术以及传统数据库技术的对比如下： ? 综合而言，Hadoop和MPP两种技术的特定和适用场景为： ● Hadoop在处理非结构化和半结构化数据上具备优势，尤其适合海量数据批处理等应用要求。
在数据仓库中，MPP架构意味着数据库服务被部署在多个节点中，共同完成存储、分析计算任务。 常见的开源MPP数据仓库包括： 1. Apache HAWQ 2. Apache MADlib 3....Apache Cassandra (支持 MPP 模式) MPP技术的出现，有它重要的历史意义。单机数据库的存储和计算性能有限，MPP这种以多节点的形式进行共同存储与计算的技术就应运而生。...但它只是在原有单机数据库的基础上做了改良，并没有完全脱离之前单机数据库的包袱。一些单机数据库，也可以通过增加中间件的形式组织为MPP架构，以增加存储和计算性能。...所以在使用上，MPP数据库几乎继承了单机数据库的所有优势，结构化数据场景支持成熟，更完整可靠的数据管理与安全性能，支持事务，在中小规模数据情况下提供更高的性能和较低的查询延迟。 那它的缺陷是什么？...MPP数据库的实现原理简单来说就是将数据库、数据表拆分到不同的节点存储，并将计算任务无差别地分发到各个节点进行运算，最后将各个节点得到的计算结果返回。当然，在技术实现上会有很多调优和复杂的算法实现。
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