第22课：Greenplum 的执行计划

最新推荐文章于 2024-09-23 09:30:00 发布

shujiezhang

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分类专栏： PostgreSQL 优化器入门文章标签：数据库优化器查询优化数据库

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本文详细介绍了Greenplum如何改进PostgreSQL的执行计划以适应分布式数据库。讲解了数据在Master和Segment节点的分布，包括哈希分布表、随机分布表和复制分布表的优缺点。同时，讨论了Motion算子在网络通信中的作用，以及在连接操作中的应用，强调了执行计划分布式化时的数据迁移和优化策略。

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Greenplum 是脱胎于 PostgreSQL 的分布式数据库。既然是分布式数据库，原来 PostgreSQL 生成的基于单机数据库的执行计划显然就无法使用了。因此，本章要分析的是 Greenplum 如何改进 PostgreSQL 的执行计划，使其能够在分布式数据库中执行。

数据分布不同了

Greenplum 中有多个结点，最主要的是划分成了 Master 结点和 Segment 结点。每个集群中只有一个 Master 结点，但是可以有多个 Segment 结点，Master 结点负责生成执行计划并协调执行计划的执行，而 Segment 结点负责保存数据。

分布式数据库的数据是分布在不同的结点之上的，PostgreSQL 数据库存在 3 种不同类型的表：

-- 哈希分布表
shzhang=# CREATE TABLE TEST_A(a int, b int, c int, d int) DISTRIBUTED BY (a,b);
CREATE TABLE

-- 随机分布表
shzhang=# CREATE TABLE TEST_B(a int, b int, c int, d int) DISTRIBUTED RANDOMLY;
CREATE TABLE

-- 复制分布表
shzhang=# CREATE TABLE TEST_C(a int, b int, c int, d int) DISTRIBUTED REPLICATED;
CREATE TABLE

哈希分布表: 按照

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