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
作为全球首个开源、多云大数据平台，Greenplum致力于OLAP系统数据引擎开发，2019年发布的6版本让其具备了对OLTP和混合负载很好的支持能力。
本文档主要测试Greenplum集群的Master与Standby节点异常后数据同步问题，之相互切换的过程。在操作时通过手动停掉Master节点看Standby节点是否能正常的启动，期间是否有数据不同步的问题，再通过恢复原Master节点查看集群是否正常运行。在切换期间要注意Master与Standby脑裂的情况的发生。
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。
Greenplum监控工具（Greenplum Command Center，GPCC）是Greenplum原生自动化运维工具，它面向Greenplum数据库管理员和使用者，基于浏览器的可视化图形界面，将集群内部复杂的监控信息直观地展示出来，提供了丰富的监控管理功能，从而降低Greenplum的使用门槛，减少运维作业的人力投入和学习成本。
Greenplum Stream Server (GPSS)是一个ETL(提取、转换、加载)工具。GPSS服务器的一个实例从一个或多个客户机接收流数据，使用Greenplum数据库可读的外部表将数据转换并插入到目标Greenplum表中。数据源和数据格式是特定于客户机的。数据源和数据格式由客户端指定。
Greenplum 支持逻辑备份。我们使用Greenplum自带的pg_dump命令实现逻辑备份功能，导出备份文件，再通过 psql 导入到Greenplum中，达到备份的效果。
一个提供对表的递增和并发ANALYZE操作的工具。对追加优化表来说， analyzedb只在统计数据不是最新的时候才更新统计信息。
个人觉得GP目前比较尴尬。性能比Presto稍差点，唯品会已经把GP改用Presto替换看了。另外数仓/数据集市方面还有性能强悍的HAWQ ，支持更大数据规模Hadoop。
8.2 Node Exporter for Prometheus Dashboard 19
Greenplum是一个MPP分布式数据库软件，本质上是并行利用硬件使其充分发挥能力以达到最佳性能。Greenplum可以运行在多种环境中，如物理机、虚拟机、云服务器等等，但无论哪种环境，要保证高可用、高性能和稳定性，必须以选择适当的硬件、操作系统、文件系统为基础。对底层系统和数据库的合理配置，也是获得一个强力Greenplum集群的重要前提条件。本篇详细论述Greenplum 6安装部署所涉及的各方面问题。
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。
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。
1、Greenplum公司成立于2003年，产品基于开源的PostgreSQL数据库开发，2006年推出了首款产品。
1、系统版本:redhat7.9 2、硬件：3台虚拟机，2核，16G内存，50G硬盘 3、实验节点规划一个master, 4个segment,4个mirror,无standby
目录 1、greenplum gpcheckperf 命令说明 2、参数详解 3、准备测试目录 4、测试过程 5、查看产生的文件 5、测试总结 1、greenplum gpcheckperf 命令说明 验证指定主机的基准硬件性能。 gpcheckperf -d test_directory [-d test_directory ...] {-f hostfile_gpcheckperf | - h hostname [-h hostname ...]} [-r ds] [-B
在以下脚本中可以看出列出了测试开始时间与结束时间，测试的机器是gpsdw1，gpsdw2，gpsdw3，测试存放临时目录为/greenplum/soft/，每个节点大概需要空间250G左右，请做好空间的准备
想要一个数据库长久健康的运行，离不开完备的运维工作，切忌只运而不维。针对Greenplum分布式数据库，集群由大量服务器组成，对运维人员或DBA，不仅要关注数据库本身，还要注意集群中各硬件的状况，及时发现并处理问题。本篇介绍权限与角色管理、数据导入导出、性能优化、例行监控、例行维护、推荐的监控与维护任务六方面常规工作内容，目标是满足Greenplum系统维护、使用等方面的要求，保证提供稳定高效的数据库服务。
greenplum 对连接池pgbouncer的使用 目录结构 1 pgbouncer 介绍 1.1 greenplum对pgbouncer的介绍 1.2 pgbouncer 官网介绍 1.3 中文介绍pgbouncer的使用 2 配置pgbouncer连接池 2.1 创建PgBouncer需要的配置文件 2.2 创建users.txt用户名与密码映射文件 3 启动pgBouncer连接池 3.1 查看pgbouncer参数 3.2 启动pgbouncer连接池 3.3 链接测试 说明 以下网站已经对pgb
Greenplum基于数据库管理系统（DBMS）提供给请求者信息的速率来衡量数据库性能。
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。
编辑网卡信息 vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eno1677984
3.3.2 Back up an AO table if one of the following operations is performed 11
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。
3.3.2 Back up an AO table if one of the following operations is performed
Runs a load job as defined in a YAML formatted control file.
当Greenplum数据库高可用性被启用时，有两种类型的Segment：主Segment和镜像Segment，每个主Segment都有一个对应的镜像Segment。主Segment从Master接收请求来对该Segment的数据库做更改并且接着把那些更改复制到对应的镜像。如果主Segment变成不可用，数据库请求会被转移到镜像Segment。
本文描述问题及解决方法基于 腾讯云数据仓库 TCHouse-P（ Tencent Cloud House-P，TCHouse-P ）。
https://network.pivotal.io/products/vmware-tanzu-greenplum#/releases/1163282/file_groups/9837
作者介绍：黄辉，16年毕业于电子科技大学并加入腾讯。目前在腾讯云存储产品团队从事云数据库开发工作，喜欢研究分布式数据库相关技术（如：分布式事务，高可用性等）。 之前对 GreenPlum 与 Mysql 进行了 TPC-H 类的对比测试，发现同等资源配比条件下，GreenPlum 的性能远好于 Mysql ，有部分原因是得益于 GreenPlum 本身采用了更高效的算法，比如说做多表 join 时，采用的是 hash join 方式。如果采用同样高效的算法，两者的性能又如何？由于 GreenPlum 是由
备份用户信息 pg_dumpall -h hostname -p port -U username -g -f filename -- -- Greenplum Database cluster dump -- \connect postgres SET client_encoding = 'UTF8'; SET standard_conforming_strings = on; -- -- Roles -- CREATE ROLE ******; ALTER ROLE ****
Greenplum是一个面向数据仓库应用的关系型数据库，因为有良好的体系结构，所以在数据存储、高并发、高可用、线性扩展、反应速度、易用性和性价比等方面有非常明显的优势。Greenplum是一种基于PostgreSQL的分布式数据库，其采用sharednothing架构，主机、操作系统、内存、存储都是自我控制的，不存在共享。 本质上讲Greenplum是一个关系型数据库集群，它实际上是由数个独立的数据库服务组合成的逻辑数据库。与RAC不同，这种数据库集群采取的是MPP（Massively Parallel Processing）架构。跟MySQL、Oracle 等关系型数据不同，Greenplum可以理解为分布式关系型数据库。 关于Greenplum的更多信息请访问https://greenplum.org/
客户在巡检时，发现 Greenplum 虽然正常运行，但有些数据的状态异常。我们知道 Greenplum 的数据是存在主段和镜像段上的，当 primary 数据异常，会自动的启用 mirror 数据。当然为了保证数据的高可用，还是要及时修复异常数据。
目录 1 安装需要准备的环境 2 备份用户信息 3 备份数据库信息 4 备份schema和function与table的结构信息 5 生产与测试环境同步数据 5.1 打通生产与测试环境master节点的免密 5.2 编写同步表的文件 5.3 编写host文件 5.4 同步数据 最近测试环境进行了重新安装,需要把生产上的信息同步到测试环境下,整理此思路。同步需要在相同大版本下执行 1 安装需要准备的环境 1.1 安装oracle常用函数 1.2 安装pljava扩展插件 1.3 安装get_table_str
114.112.77.199 master、segment 210.73.209.103 standby master、segment 140.210.73.67 segment
如果Greenplum是单节点的安装或者想单台机器运行pxf，可以把cluster命令是pxf init/pxf start/pxf stop等
本节主要从snova原生环境-greenplum编译安装入手，熟悉原生环境操作及使用。
此脚本在运行时会先把oracle数据按照指定的分隔符下载到磁盘的目录下,再用替换脚本替换需要的分隔符和ascii字符,具体的替换方法请查看fileAsciiReplaceScriptAll.sh脚本
当今的企业需要现代化的产品交付，以满足他们不断增长的业务需求并满足其最终用户的需求。要在不同的竞争平台之间构建大数据系统，用户更喜欢功能强大、用户友好和持久采用的平台。许多组织都面临着大数据分析方面的挑战，如何在保持高性能和可用性的同时实现动态增长和灵活性。现实情况是，这些关键组件中的一个往往会为了另一个做出牺牲。在Dell PowerFlex上运行VMware Greenplum为企业提供了包含所有这些组件组合的一个更好的业务智能和分析平台：Greenplum提供专门的大数据分析数据库，VMware提供自我管理和自动化，PowerFlex提供灵活性、弹性和高性能。
1、使用datax工具将postgresql或者greenplum数据库中的数据同步到elasticsearch中。DataX目前已经有了比较全面的插件体系，主流的RDBMS数据库、NOSQL、大数据计算系统都已经接入，目前支持数据如下图：
说明 以下网站已经对pgbouncer有想西的介绍了，在这里几部废话了，之谈三个共享链接: 1、Session pooling:当一个客户端连接时，只要它保持连接状态，就分配给它一个连接。当该客户端断开连接时，该连接才被放回到池中。 2、Transaction pooling: 在一个事务运行期间，分配一个连接给客户端。当PgBouncer发现事务完成，该连接就被放回到池中。这种模式只能被用于不使用依赖于会话的特性的应用。 3、Statement pooling:语句池化类似于事务池化，但是不允许多语句事务
目录 1、greenplum-inspect-ao 2、项目结构介绍 3、生成的CSV格式如下 1、greenplum-inspect-ao greenplum-inspect-ao 主要对AO进行垃圾回收释放，具体的请查看:https://blog.csdn.net/xfg0218/article/details/83031550 2、项目结构介绍 greenplum-inspect-ao.sh 运行的主脚本,只需要修改脚本里面的参数即可, 脚本运行完毕后会在log/SYSDATE/table-perce
Master实例的pg_hba.conf文件控制对Greenplum数据库系统的客户端访问及认证。
greenplum Schema 是 Database中逻辑组织object和data。 在同一Database中，不同schema的对象可以使用相同的名称。
2、Master 把查询计划分发到Segment，分发模式有两种分别是Parallel和Targeted
目录 目录- 2 - 1 Greenplum整体架构信息- 9 - 1.1 架构图示- 9 - 1.2 Master主机与Segment主机任务- 9 - 1.3 数据库分布键分布数据策略- 10 - 1.3.1 HASH策略- 10 - 1.3.2 随机分布- 10 - 1.4 master主节点获取segment节点上的数据顺序- 10 - 2 Greenplum数据库常用知识- 10 - 2.1 Greenplum 概念- 10 - 2.2 OLTP与OLAP的理解- 11 - 2.2.1 描述概念-
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