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mpp query optimization

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。

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Hadoop vs MPP

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 MPPMPP 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。 它们都具有专门为MPP解决方案开发的复杂成熟的SQL优化器。 与 MPP 一样,尝试在执行阶段之间流式传输数据以加快处理速度。但是它也结合了这些解决方案的缺点,速度不如 MPP,稳定和可扩展性不如 MapReduce。

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    SSDP协议_mpp协议

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    MPP DB技术分类

    6.2.1 MPP的概念 在讨论MPP DB之前,我们先把MPP本身的概念搞清楚。MPP是系统架构角度的一种服务器分类方法。 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。 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。

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    Batch、MPP、Cube 和 Hadoop

    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 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MPPMPP VS Hadoop 原文:https://www.zhihu.com/question/27589901/answer/52144108 MPP和SQL on Hadoop的最大区别就在于 在Scalability方面,MPP相较Hadoop类系统要差,依赖于定制硬件,而且没有可靠的开源实现。

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    mysql是mpp数据库_mysql迁移mpp数据库Greenplum

    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。

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    MPP架构与Hadoop架构是一回事吗?

    虽然MPP的原意是“大规模并行处理”,但由于一些历史原因,现在当人们说到MPP架构时,它们实际上指代的是“分布式数据库”,而Hadoop架构指的则是以Hadoop项目为基础的一系列分布式计算和存储框架。 “既然分布式数据库MPP架构,那么MPP架构就等于分布式数据库应该也没什么问题吧。”于是大家就都不在意了。不过,作为一个技术人员,还是应该搞清楚两种技术的本质。 答:MPP架构。 相信了解过MPP架构的读者对这幅图不会陌生。也许在不同的分布式数据库产品中,节点角色的名称会有差异,但总体而言都是一个主节点加上多个从节点的架构。 Hadoop相关框架和各个分布式数据库产品则是具体的实现。狭义上讲,MPP架构成了分布式数据库这种体系架构的代名词,而Hadoop架构指的是以Hadoop框架为基础的一套生态圈。 在MPP架构(分布式数据库)中,这个数据重分区的过程与Hadoop相关框架在计算中的数据重分区过程也是一致的。

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    从架构特点到功能缺陷,重新认识分析型分布式数据库 (转载非原创)

    转载来源: https://www.cnblogs.com/ivan-uno/p/9051225.html 写在前面 本文是分布式数据库的总纲文章的第一部分,主要探讨分析性分布式数据库的发展和技术差异; 这类MPP,这些也是分布式数据库,但老板总是认为OLTP场景下的才算数”。 与NewSQL的差异,纵向来谈谈OLTP场景“分布式数据库”实现方案的关键技术要点,是前文的延伸,也是分布式数据库专题文章的一个总纲,其中的要点也都会单独撰文阐述。 将这两点作为“分布式数据库”的必要条件,Ivan大致归纳了一下,至少有五种不同的“分布式数据库”: NoSQL NewSQL MPP Hadoop技术生态 Like-Mesa 注:也许有些同学会提到Kafka 对于联机查询的并发能力已经远超MPP时代,成为OLAP场景分布式数据库要考虑的一个重要问题。

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    SMP、NUMA、MPP体系结构介绍

    MPP的效率要比SMP好。 4.5 MPP和SMP、NUMA应用之间的区别MPP的优势:MPP系统不共享资源,因此对它而言,资源比SMP要多,当需要处理的事务达到一定规模时,MPP的效率要比SMP好。 由于MPP系统因为要在不同处理单元之间传送信息,在通讯时间少的时候,那MPP系统可以充分发挥资源的优势,达到高效率。 也就是说:操作相互之间没有什么关系,处理单元之间需要进行的通信比较少,那采用MPP系统就要好。因此,MPP系统在决策支持和数据挖掘方面显示了优势。 SMP的优势:MPP系统因为要在不同处理单元之间传送信息,所以它的效率要比SMP要差一点。在通讯时间多的时候,那MPP系统可以充分发挥资源的优势。

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    MPP(大规模并行处理)简介 转

    1、 什么是MPP? 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)。 2、MPP(大规模并行处理)架构                                           (MPP架构) 3、 MPP架构特征 ● 任务并行执行; ● 数据分布式存储(本地化 4、 MPP服务器架构 它由多个SMP服务器通过一定的节点互联网络进行连接,协同工作,完成相同的任务,从用户的角度来看是一个服务器系统。 ● MPP适合替代现有关系数据机构下的大数据处理,具有较高的效率。

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    MPP大规模并行处理架构详解

    等都是MPP架构。 采用MPP架构的很多OLAP引擎号称:亿级秒开。 本文分为三部分讲解,第一部分详解MPP架构,第二部分剖析MPP架构与批处理架构的异同点,第三部分是采用MPP架构的OLAP引擎介绍。 一、MPP架构 MPP是系统架构角度的一种服务器分类方法。 TiDB TiDB 是 PingCAP 公司自主设计、研发的开源分布式关系型数据库,是一款同时支持OLTP与OLAP的融合型分布式数据库产品。 Greenplum Greenplum 是在开源的 PostgreSQL 的基础上采用了MPP架构的性能非常强大的关系型分布式数据库

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    从 Clickhouse 到 Snowflake: MPP 查询层

    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 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 计算层在Block的内存结构之上,复用Clickhouse的向量化计算的算子,达到跟Clickhouse同样的性能; MPP 计算层把简单的函数表达式计算、过滤等算子全部下推给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。

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    smp,numa和mpp体系结构总结

    扩展能力低中等高现有规模2-4个cpu最优,IBM的BOOK技术能扩展到8个可支持上百个cpu以能支持数千cpu瓶颈内存访问冲突并且受总线带宽限制非本地内存访问的速度慢,交叉锁的延迟网络速度 NUMA和MPP 的区别: NUMA的节点互联机制是机器内部模块实现(交叉开关),MPP是通过网络(I/O)。 MPP的交互通过网络,交互过程并行。 在数据一致性问题上,NUMA使用硬件处理保证内存中数据一直,而MPP把这个问题交给了软件开发者处理(分布式共识算法)。 三种构架其实就是从SMP的紧耦合到MPP的松散耦合的变化,它们各有优点。目前的多核CPU中借鉴了NUMA和SMP的优点,每个核心独享一个一级缓存,几个核心共享一个二级缓存等设计。 MPP集群中的单个服务器也会使用NUMA构架的机器。

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    Snova架构篇(一):Greenplum MPP核心架构

    本节主要从MPP架构入手,结合gp核心架构设计理念为深入理解snova打基础。 Server进程的功能组件可以分成两大类:查询执行和存储管理2.gp数仓平台概览大致上可以分为四层:从下至上依次为核心架构层图片.png服务层产品特性图片.png客户端访问和工具图片.png3.核心架构设计:MPP

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    分布式数据库的几个事实

    当时我问Oracle 12C的MPP功能发展的方向是什么,当时与会的Oracle研发部门的人首先纠正了我的问题,Oracle 12C推出的只是SHARDING数据库,而不是MPP数据库。 SHARDING主要面向的是高并发写入,业务逻辑相对简单的应用类型,而不是面向复杂的数据仓库计算的,因此这个功能不能被称为MPP。 我继续追问Oracle今后是否会把目前的SHARDING升级为完全意义上的MPP,Oracle方面的回答让我有点意外,他们认为对于一般的OLTP,Oracle RAC已经完全能胜任,在12C中推出的in Oracle不会推出新的MPP数据库,因为这意味着重新写一个新的ORACLE出来,而Oracle的技术储备并不足够。 虽然Oracle的技术储备并不足够,这并不能阻止大量的分布式数据库蜂拥而出。 在分布式数据库应用场景下,乐观锁是最好的选择,在选择分布式数据库的时候,你一定要先相信这一点。

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    “big data” 与 “database” ?

    分布式数据库,在数据可以存储的体量和处理速度上并不比现有的技术要差,同时新型的数据库方式对于在线数据的实时运算和结果的给出也有一定的优势 多表的关系复杂性的查询使用分布式数据库的处理方式也要优于目前的大数据的一些技术 那目前的大数据处理方式对比上边提到的那些数据库或MPP架构有什么缺点 1 分析和处理数据的人员,大多是业务分析,BA 等人员,这些人员掌握的分析语言,大多是python ,或者 SQL ,而SQL 所以从实时性来将目前NEW SQL , 或者 MPP 架构的产品其实本身比传统的大数据要有优势。 4 最主要的一个点还是 BIG , 如果整体预估的数据量在几十个 T 左右,传统的数据库,或者NEW SQL ,以及分布式数据库处理这些并不是很大的问题,同时 MPP结构的数据仓库系统在 P级别左右的数据量的处理也不是很麻烦 将上面的信息集合,在便利性,数据的精确性,实时性,广泛性来说,在所谓的”大数据量” 面前,其实使用分布式数据库,或者NEW SQL ,以及MPP 架构的数据仓库都可以更好的应对 “大数据”的一些需求。

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    原 Postgres-X2 MPP部署试验

    MPP结构: 129 GTM节点, 130 coordinator、gtm_proxy、datanode(1、2、3)节点,131 coordinator、gtm_proxy、datanode(4 、5、6) 配置文件: #parse mode MPP. #129 gtm, 130 coord1, gtmproxy1 and 3 datanodes, 131 coord2, gtmproxy2

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    GBase 8a MPP Cluster 安装部署过程

    环境准备 node 操作系统 IP 内存 gbase版本 gbase1 redhat7.3 192.168.30.101 2G GBase8a_MPP_Cluster-License-9.5.2.39 -redhat7.3-x86_64 gbase2 redhat7.3 192.168.30.102 2G GBase8a_MPP_Cluster-License-9.5.2.39-redhat7.3-x86 _64 gbase3 redhat7.3 192.168.30.103 2G GBase8a_MPP_Cluster-License-9.5.2.39-redhat7.3-x86_64 安装系统时建议在 GBase 8a MPP Cluster 安装 主节点上传安装介质 主节点为 192.168.30.101,因此上传安装介质到主节点 /opt 目录下。 主节点解压安装包 cd /opt tar xfj GBase8a_MPP_Cluster-License-9.5.2.39-redhat7.3-x86_64.tar.bz2 解压成功后,/opt 目录会多出一个

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    PingCAP 发布 TiDB 5.0 里程碑版本 构建一栈式数据服务平台

    2021 年 4 月 25 日——领先的企业级开源分布式数据库厂商 PingCAP 正式发布面向企业级核心场景的 TiDB 5.0 版本。 ,即大规模并行处理)架构成为具备完整 HTAP 能力的分布式数据库,为高成长企业和数字化创新场景提供一栈式数据服务平台。 具备完整 HTAP 能力的分布式数据库 作为一款领先的企业级分布式数据库产品,TiDB 早在 1.0 版本就实现了 OLTP Scale(在线事务处理的规模化扩展),4.0 版本已经实现初步的 HTAP 能力,5.0 版本在原有 HTAP 引擎 TiFlash 的基础上引入 MPP 架构,提供与存储匹配的分布式计算引擎,进一步提升海量数据下的并行计算与分析能力。 TiFlash MPP 在 OLAP 方面更是获得了同等配置下数倍于 GreenPlum 的性能优势。

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    Hive在DB-Engine的排名已经超过Teradata

    可能是老板和PM听说Spark快100倍吧 2.3 Hive 3.X 时代 最近这两年,分布式数据库进入了一个白热化的竞争阶段,云上云下数百个分布式数据库如雨后春笋般的冒出来。 甚至连Apache Kafka都跳出来说自己是下一代分布式数据库系统了。无一例外的都在以快标榜去抢夺MPP的小数据市场份额。 反观Hive在解决了如何在几千个节点上跑几个PB的数据查询的问题后,在MPP的小数据市场里的认可度并不是很高。 至于原因嘛,我看到的是MPP领域不考虑如何解决在几千个节点上跑几个PB的问题,而是去解决在数十个节点跑几十个TB的问题。 Hive这种一个查询光是等待任务初始化的这几秒,还没开始跑,MPP已经开始吐结果了。在付费的MPP用户群里,这样的结果是很难接受的,即便你便宜,也很难打动客户。

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