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Greenplum数据库维护篇之常用操作指导

news 2025/5/21 10:43:41

一、前言

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Greenplum作为一个面向数据仓库应用的开源MPP关系型（OLAP）数据库，具备强大的数据处理能力和出色的并行计算，性能在TB级别数据量的表现非常优秀，是大数据时代下多云大数据分析、BI、AI分析的主流DBMS工具，虽然也曝出“闭源”的风波（GreenPlum的GitHub库2021年1月6日后已停止更新，2023 年Broadcom 完成对 VMware 的收购后已限制了代码访问权限，目前只读），但依然有很多企业还在使用，转型和转向信创（华为的GaussDB（DWS）、阿里云ADB-PG、酷克数据的CloudberryDB、腾讯云的CynosDB for PostgreSQL、人大金仓的KingbaseES等）还需要时间。尽管如此，不妨碍我们继续在中小环境时序使用它，我们知道它基于流行的PostgreSQL开发，那它维护基本就可参照postgreSQL的方式进行，但两者又有什么异同呢？本文将记录Greenplum 6.x 版本中日常维护中的一些操作，用以指导后期及相关同学维护参照参考。

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二、数据库访问

2.1、DBveaver 访问gpdb

1）联网的情况下如下：

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2）离线状态下：

或

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三、数据库增删改查

四、数据库应用

五、监控和性能优化

5.1、监控

1） Greenplum 集成 Prometheus 的监控数据采集器

export GPDB_DATA_SOURCE_URL=postgres://gpadmin:password@10.172.10.2:5432/postgres?sslmode=disable
su - gpadmin
./greenplum_exporter --web.listen-address="0.0.0.0:9297" --web.telemetry-path="/metrics" --log.level=error
#验证
curl http://127.0.0.1:9297/metrics

六、sql语句使用

七、概念回顾

1）技术架构
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2）Coodinator/Segment架构

客户端只会连接到Coodinator上并执行相关查询操作，Standby节点为Coordinator提供高可用支持，Mirror为primary的备，数据默认使用hash分布，另一种是随机（randomly）分布；Hash分布策略可选一个或者多个列作为分布键（distribution key，简称DK）。分布键做hash算法来确认数据存放到对应的segment上。相同分布键值会hash到相同的segment上。表上最好有唯一键或者主键，这样能保证数据均衡分不到各个segment上，如果没有主键或者唯一键，默认选择第一列作为分布键。
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3）数据仓库设计规范参考