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测试目的

本测试报告是LINUX平台上，在13.107亿规模的数据量下，Greenplum的查询性能。

 

一、Greenplum数据库简介

Greenplum（以下简称GPDB）是一款开源数据仓库。基于开源的PostgreSQL改造，主要用来处理大规模数据分析任务，相比Hadoop，Greenplum更适合做大数据的存储、计算和分析引擎。

GPDB是典型的Master/Slave架构，在Greenplum集群中，存在一个Master节点和多个Segment节点，其中每个节点上可以运行多个数据库。

1、特性

1）完善的标准支持：GPDB完全支持ANSI SQL 2008标准和SQL OLAP 2003 扩展；从应用编程接口上讲，它支持ODBC和JDBC。

2）支持分布式事务，支持ACID。保证数据的强一致性。

3）做为分布式数据库，拥有良好的线性扩展能力。在国内外用户生产环境中，具有上百个物理节点的GPDB集群都有很多案例。

4）GPDB是企业级数据库产品，全球有上千个集群在不同客户的生产环境运行。这些集群为全球很多大的金融、政府、物流、零售等公司的关键业务提供服务。

5）GPDB是Greenplum（现在的Pivotal）公司十多年研发投入的结果。GPDB基于PostgreSQL 8.2，PostgreSQL 8.2有大约80万行源代码，而GPDB现在有130万行源码。相比PostgreSQL 8.2，增加了约50万行的源代码。

6）Greenplum有很多合作伙伴，GPDB有完善的生态系统，可以与很多企业级产品集成，譬如SAS，Cognos，Informatic，Tableau等；也可以很多种开源软件集成，譬如Pentaho,Talend 等。

2、Greenplum的几个关键词

Shared Nothing：各个处理单元都有自己私有的CPU/内存/硬盘等，不存在共享资源，各处理单元之间通过协议通信，并行处理和扩展能力更好。各节点相互独立，各自处理自己的数据，处理后的结果可能向上层汇总或在节点间流转。Share-Nothing架构在扩展性和成本上都具有明显优势。

MPP：大规模并行处理系统是由许多松耦合处理单元组成的，借助MPP这种高性能的系统架构，Greenplum可以将TB级的数据仓库负载分解，并使用所有的系统资源并行处理单个查询。

MVCC：与事务型数据库系统通过锁机制来控制并发访问的机制不同， GPDB使用多版本控制(Multiversion Concurrency Control/MVCC)保证数据一致性。 这意味着在查询数据库时，每个事务看到的只是数据的快照，其确保当前的事务不会看到其他事务在相同记录上的修改。据此为数据库的每个事务提供事务隔离。

MVCC以避免给数据库事务显式锁定的方式，最大化减少锁争用以确保多用户环境下的性能。在并发控制方面，使用MVCC而不是使用锁机制的最大优势是， MVCC对查询(读)的锁与写的锁不存在冲突，并且读与写之间从不互相阻塞。

 

二、Greenplum架构

1、整体架构

 

数据库由Master Severs和Segment Severs通过Interconnect互联组成。

Master主机负责：建立与客户端的连接和管理；SQL的解析并形成执行计划；执行计划向Segment的分发收集Segment的执行结果；Master不存储业务数据，只存储数据字典。

Segment主机负责：业务数据的存储和存取；用户查询SQL的执行。