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。 参考文章：https:doc.huodongjia.comdetail-3839.html Hashdata 简丽荣目录： Postgresql基础Greenplum数仓平台概览Greenplum核心架构设计 .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无共享架构 图片.png图片.png主从节点，主节点负责协调整个集群一个数据节点可以配置多个节点实例（segment 不适合向量计算、JIT架构。（简单来说，就是不适合批处理形式的计算）需要REWRITE表时，需要对全表进行REWRITE，例如加字段有默认值。列存小结：压缩比高。仅仅支持AO存储（后面会将）。 非常适合向量计算、JIT架构。对大批量数据的访问和统计，效率更高。读取很多列时，由于需要访问更多的文件，成本更高。例如查询明细。
大规模并行处理(MPP)架构 例子 Greenplum是一种基于PostgreSQL的分布式数据库。 其采用shared nothing架构（MPP），主机，操作系统，内存，存储都是自我控制的，不存在共享。也就是每个节点都是一个单独的数据库。节点之间的信息交互是通过节点互联网络实现。 elasticsearch也是一种MPP架构的数据库，Presto、Impala等都是MPP engine，各节点不共享资源，每个executor可以独自完成数据的读取和计算，缺点在于怕stragglers ，遇到后整个engine的性能下降到该straggler的能力，所谓木桶的短板，这也是为什么MPP架构不适合异构的机器，要求各节点配置一样。 Spark SQL应该还是算做Batching Processing, 中间计算结果需要落地到磁盘，所以查询效率没有MPP架构的引擎（如Impala）高。
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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。 而在MPP服务器中，每个节点只访问本地内存，不存在异地内存访问问题。 二、批处理架构和MPP架构 批处理架构（如 MapReduce）与MPP架构的异同点，以及它们各自的优缺点是什么呢？ 需要从其他数据源获取数据来进行运算分析，它可以连接多种数据源，包括Hive、RDBMS（Mysql、Oracle、Tidb等）、Kafka、MongoDB、Redis等。
到底什么是MPP架构？ MPP架构与Hadoop架构在理论基础上几乎是在讲同一件事，即，把大规模数据的计算和存储分布到不同的独立的节点中去做。 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。 上面的几幅架构图印证了这一点。既然MPP架构与Hadoop架构本质上是一回事，那么为什么很多人还要将两者分开讨论呢？我们可能经常听到这样的话：“这个项目的架构是MPP架构。” 这就与MPP架构的历史有关系。虽然从理论基础上两者是一回事，但是MPP架构与Hadoop架构的发展却是走的两条路线。 前文在MPP架构的概念、历史以及技术细节上与Hadoop架构做了对比，了解到了两者一些极为相似的地方，而且在广义上讲，Hadoop就是MPP架构的一种实现。
目录 一：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 三：doris基本概念和架构图 3.1 基本概念 FE：FrontEnd Doris的前端节点，负责管理元数据，管理客户端连接，进行查询规划，查询调度等工作。 3.2 架构图 四：doris数据导入 数据导入功能是将原始数据按照相应的模型进行清洗转换并加载到doris中，方便查询和使用。 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.
常见操作有:谓词和算子下推，视图展开，简化常量运算表达式，谓词逻辑的重写，语义的优化等。
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。 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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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。 通过分析NUMA和MPP服务器的内部架构与工作原理不难发现其差异所在。 首先是节点互联机制不同。 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。 处理节点采用的是MPP架构，但是需要共享一套磁盘系统，因此，当存储器接口达到饱和的时候，增加节点并不能获得更高的性能。
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。
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
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MPP。 ，MPP架构是Full-SQL compatiable的，实现不局限于将Query分解为一连串的MR job去执行。 SQL on Hadoop SQL-on-Hadoop架构可以分为两类： SQL over Processing Framework：例如SparkSQL，Drill/Datameer，Presto，Impala
Doris 关键技术 ▌Doris 背景介绍 介绍 Doris 的整体架构，以及 Doris 的一些特性。 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? ▌Doris 整体架构 一、Doris 整体架构 ? Doris 的整体架构和 TiDB 类似，借助 MySQL 协议，用户使用任意 MySQL 的 ODBC/JDBC以及MySQL 的客户端，都可以直接访问 Doris。 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。
整体架构 DianNao系列的整体架构比较类似，均分为以下三个部分： 运算核心：完成对应的运算加速功能 缓存：缓存输入输出数据与参数，减小访存带宽需求 控制：协调运算核心和缓存的工作 前三代（DianNao ，DaDianNao，ShiDianNao）的整体架构如下图所示： ? DianNao_structure.png 其中： NBin，NBout和SB：均为存储器，分别用于存储输入数据，输出数据或临时数据和参数 NFU：运算核心，用于完成神经网络相关的运算 以下为原论文中所绘制的架构图 source_structrue.png 最后一代PuDianNao为了适应更多的机器学习算法（PuDianNao不专门为神经网络设计），抛弃了按功能分别缓存的方法，转而使用按重用频率缓存，因此架构上发生了一些变化 PuDianNao.JPG 运算模块 运算模块用于完成待加速的运算，是加速器的核心部分之一。 运算分析 DianNao系列的论文每一篇都会花大量的篇幅阐述运算分析部分，这对学习者来说非常友好。
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
1. 3种系统架构与2种存储器共享方式 1.1 架构概述 从系统架构来看，目前的商用服务器大体可以分为三类 对称多处理器结构(SMP：Symmetric Multi-Processor) 非一致存储访问结构 2 三种体系架构之间的差异 2.1 NUMA、MPP、SMP之间性能的区别 NUMA的节点互联机制是在同一个物理服务器内部实现的，当某个CPU需要进行远地内存访问时，它必须等待，这也是NUMA服务器无法实现 NUMA架构的优势 NUMA架构来看，它可以在一个物理服务器内集成许多CPU，使系统具有较高的事务处理能力，由于远地内存访问时延远长于本地内存访问，因此需要尽量减少不同CPU模块之间的数据交互。 显然，NUMA架构更适用于OLTP事务处理环境，当用于数据仓库环境时，由于大量复杂的数据处理必然导致大量的数据交互，将使CPU的利用率大大降低。 3 总结 传统的多核运算是使用SMP(Symmetric Multi-Processor )模式：将多个处理器与一个集中的存储器和I/O总线相连。
文章目录 一、NUMA 非一致内存访问结构 二、NUMA 架构优势分析 二、SMP、NUMA、MPP 架构 一、NUMA 非一致内存访问结构 ---- 非一致内存访问结构 , 英文名称 Non Uniform ---- NUMA 非一致内存访问结构 ( Non Uniform Memory Access ) 系统架构 , 可以 集成多个处理器 , 使得系统在 " 处理事务 " 方面 , 有着 很高的性能 ; NUMA 架构中 , 处理器 访问 自己的本地内存速度很快 , 但是 访问 其它处理器的内存速度慢 , 这样为了 保证事物的执行性能 , 需要 减少 CPU 处理器之间的数据交互 , NUMA 架构 MPP 要高 ; 二、SMP、NUMA、MPP 架构 ---- 商用服务器 的 应用层系统架构 一般有 3 种 : 对称多处理器结构 , 英文名称为 " Symmetrical Multi-Processing 非一致内存访问结构 , 英文名称 Non Uniform Memory Access , 简称 NUMA ; 海量并行处理结构 , 英文名称 " Massive Parallel Processing " , 简称 MPP
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。 、BI 系统和决策支持系统 6、MPPDB架构 MPP 采用完全并行的MPP + Shared Nothing 的分布式扁平架构，这种架构中的每一个节点（node）都是独立的、自给的、节点之间对等，而且整个系统中不存在单点瓶颈 MPPDB架构 7、 MPPDB特征 MPP 具备以下技术特征： 1) 低硬件成本：完全使用 x86 架构的 PC Server，不需要昂贵的 Unix 服务器和磁盘阵列； 2) 集群架构与部署：完全并行的 (南大通用) 9、 MPPDB、Hadoop与传统数据库技术对比与适用场景 MPPDB与Hadoop都是将运算分布到节点中独立运算后进行结果合并(分布式计算)，但由于依据的理论和采用的技术路线不同而有各自的优缺点和适用范围
三种体系架构之间的差异4.1 SMP系统与MPP系统比较既然有两种结构，那它们各有什么特点呢？采用什么结构比较合适呢？ 4.2 NUMA 与 MPP 的区别 从架构来看， NUMA 与 MPP 具有许多相似之处：它们都由多个节点组成，每个节点都具有自己的 CPU 、内存、 I/O ，节点之间都可以通过节点互联机制进行信息交互 通过分析下面 NUMA 和 MPP 服务器的内部架构和工作原理不难发现其差异所在。 图 3.MPP 服务器架构图数据仓库的选择 哪种服务器更加适应数据仓库环境？这需要从数据仓库环境本身的负载特征入手。 相对而言， MPP 服务器架构的并行处理能力更优越，更适合于复杂的数据综合分析与处理环境。当然，它需要借助于支持 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。
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