Cloudberry （四）并行执行

要查看CloudberryDB & Greenplum数据库的并行度配置，可以使用以下几种方法：

### 方法一：使用`SHOW`命令

在Greenplum数据库中，可以使用`SHOW`命令来查看当前的并行度配置。例如：

```sql

SHOW gp_parallel_degree ;
SHOW max_parallel_workers_per_gather;
```

这条命令将显示当前会话的最大并行工作进程数。

### 方法二：查询系统表

Greenplum数据库的系统表中存储了有关并行度配置的信息。可以通过查询这些系统表来获取并行度配置。例如：

```sql
SELECT name, setting FROM pg_settings WHERE name LIKE 'max_parallel_workers_per_gather';
```

这条SQL语句将查询`pg_settings`系统表，返回与`max_parallel_workers_per_gather`相关的配置信息。

### 方法三：查看`postgresql.conf`文件

Greenplum数据库的并行度配置也存储在`postgresql.conf`文件中。可以打开该文件并查找与并行度相关的配置项，例如：

```conf
max_parallel_workers_per_gather = 4
```

### 方法四：使用`gpconfig`命令

如果你有足够的权限，可以使用`gpconfig`命令来查看当前的并行度配置。例如：

```bash
gpconfig -s max_parallel_workers_per_gather
```

这条命令将显示当前集群中所有节点的`max_parallel_workers_per_gather`配置值。

greenplum 并行执行

Greenplum 是一个基于 PostgreSQL 的大规模并行处理（MPP）数据库，专为大数据分析和数据仓库设计。其核心特性之一就是能够并行执行查询，以提升处理大规模数据时的性能。

以下是 Greenplum 并行执行的关键点：

1. 架构设计Greenplum 采用无共享（shared-nothing）架构，数据分布在多个节点上，每个节点独立处理自己的数据部分，查询执行时各节点并行工作，最后汇总结果。

2. 数据分布数据通过分布键（Distribution Key）分散到不同节点，确保数据均匀分布，避免倾斜。查询时，每个节点只处理本地数据，减少数据传输。

3. 并行查询执行Greenplum 将查询分解为多个并行任务，分配到各节点执行。每个节点独立处理自己的任务，最后将结果汇总返回。

4. 并行操作类型

•并行扫描：多个节点同时扫描数据。

•并行连接：连接操作在多个节点上并行执行。

•并行聚合：聚合操作分散到多个节点，最后汇总结果。

•并行排序：排序操作在多个节点上并行进行。

5. 资源管理Greenplum 通过资源队列（Resource Queue）管理查询资源，确保高并发下