1.介绍

2.基本特性

• GPDB既支持行存，也支持列存。还为不需更新的数据存储和处理进行了专门的优化。
• 支持多种压缩方法，包括QuickLZ （商业版本），Zlib，RLE 等。 
• 支持多级分区表，分区支持多种模式，包括范围，列表等。 
• 支持B树、bitmap位图和GiST 等索引。
• 认证机制支持多种方式，包括LDAP和Kerberos等。
• 扩展语言支持：GPDB 支持使用多种流行语言实现用户自定义函数，包括 Python，R，Java，Perl，C/C++ 等。 
• 地理信息处理：通过集成PostGIS，GPDB支持对地理信息进行存储和分析。 
• 内建数据挖掘算法库：通过MADLib（现在是Apache孵化项目）算法库，可以内建几十种常见的数据分析和挖掘算法到GPDB数据库中，包括逻辑回归，决策树，随机森林等。不需要写任何算法代码，通过SQL就可以使用其中的所有算法。 
• 文本检索：通过GPText扩展，GPDB可以支持高效灵活丰富的全文检索功能。与 MADLib 合用，可以进行并行文本分析和挖掘。

3.Master介绍

• Master服务器是外面用户访问greenplum的入口。用户都是连接master服务器的，对于外部用户来说，并不与segment host服务器发生任何关系，外部用户的网络只需要与master服务器连通就可以了，不需要访问segment host服务器。 
• Greenplum数据库是基于PostgreSQL数据库的，所以可以用PostgreSQL数据库的工具来连接Greenplum数据库，如java程序可以使用PostgreSQL的jdbc驱动来访问Greenplum数据库，也可以使用psql工具或pgadminII来管理Greenplum。 
• Greenplum的Master数据库也是一个被改造过的PostgreSQL数据库，它包含了整个分布式数据库中的所有元数据，如表结构定义、索引，数据分布信息等等。但其并不存储实际的数据，实际的数据是存储在segment 数据库的。 
• Master节点接收用户发过来的sql命令，然后解析生成分布式的执行计划，再把执行计划下发到对应的segment节点进行执行。Segment节点执行完的结果会发送到master上，master接收到segment的结果进行汇总并返回执行结果给用户。所以在这种master-slave结构中，master不会成为系统的瓶颈。  

4.Segment介绍

• Greenplum的节点上可以运行多个segment instance，每个instance可以绑定到一个网卡，这样可以发挥cpu和网络性能。
• 系统的数据都分布式的存储在segment上。 
• 每个segment同时执行master分发的任务，在执行查询任务或者数据加载的时候可能会涉及数据的移动。在进行数据移动的时候master不参与进来只是segment之间进行。 
• Segment可以动态扩展，既可以在原有主机上进行增加segment instance的操作，又可以新增主机来增加segment。当扩展segment后，系统里面的数据会进行重分布操作，这个动作消耗时间会比较多。

5.高可用方案

• Greenplum的高可用性是通过master和segment的镜像来实现的，镜像是基于服务器级别的所以能提供比较好的安全保证。 
• Master节点不能和segment节点安装在同一个主机上，standby节点可以和segment节点复用。 
• Master宕机的话standby master不会自动切换到master，需要手动切换到主设备。Segment如果一个节点坏掉，系统可以自动将mirror切换到primary。 
• 当segment中某台设备出现故障后，mirror会切换成primary。检查出故障的主机恢复后可以使用gprecoverseg命令恢复成之前的主备关系。