greenplum是全球领先的开源大数据平台，内核基于PostgreSQL。
greenplum简介
Greenplum 大数据平台基于MPP（大规模并行处理）架构，具有良好的弹性和线性扩展能力，内置并行存储、并行通讯、并行计算和优化技术，兼容 SQL 标准，具备强大、高效、安全的PB级结构化、半结构化和非结构化数据存储、处理和实时分析能力，同时支持涵盖OLTP型业务的混合负载，为客户打通业务-数据-洞见-业务的闭环，可部署于企业裸机、容器、私有云和公有云中，支撑着全球金融、证券、电信、政府、制造、交通运输等各行业的大量核心生产系统。
1.greenplum属于OLAP
数据库系统一般分为两种类型：OLTP、OLAP：
OLTP（On-Line Transaction Processing，联机事务处理）系统：也称为生产系统，它是事件驱动的、面向应用的，比如电子商务网站的交易系统就是一个典型的OLTP系统。
OLTP的基本特点：
- 数据在系统中产生
- 基于交易的处理系统（Transaction-Based）
- 每次交易牵涉的数据量很小
- 对响应时间要求非常高
- 用户数量非常庞大，主要是操作人员
- 数据库的各种操作主要基于索引进行
OLAP（On-Line Analytical Processing，联机分析处理）系统：是基于数据仓库的信息分析处理过程，是数据仓库的用户接口部分。是跨部门的、面向主题的。
OLAP的基本特点是：
- 本身不产生数据，其基础数据来源于生产系统中的操作数据（OperationalData）
- 基于查询的分析系统
- 复杂查询经常使用夺标联结、全表扫描等，牵涉的数据量往往十分庞大
- 响应时间与具体查询有很大关系
- 用户数量相对较小，其用户主要是业务人员与管理人员
- 优于业务问题不固定，数据库的各种操作不能完全基于索引进行
2.丰富的特性
如果想在数据仓库中快速查询结果，可以使用greenplum。
Greenplum数据库也简称GPDB。它拥有丰富的特性：
第一，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。完善的标准支持使得系统开发、维护和管理都大为方便。而现在的 NoSQL，NewSQL和Hadoop 对 SQL 的支持都不完善，不同的系统需要单独开发和管理，且移植性不好。
第二，支持分布式事务，支持ACID。保证数据的强一致性。
第三，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。
第四，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。
第五，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。
第六，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。3.greenplum起源
Greenplum最早是在10多年前（大约在2002年）出现的，基本上和Hadoop是同一时期（Hadoop 约是2004年前后，早期的Nutch可追溯到2002年）。当时的背景是：
- 互联网行业经过之前近10年的由慢到快的发展，累积了大量信息和数据，数据在爆发式增长，这些海量数据急需新的计算方式，需要一场计算方式的革命；
- 传统的主机计算模式在海量数据面前，除了造价昂贵外，在技术上也难于满足数据计算性能指标，传统主机的Scale-up模式遇到了瓶颈，SMP（对称多处理）架构难于扩展，并且在CPU计算和IO吞吐上不能满足海量数据的计算需求；
- 分布式存储和分布式计算理论刚刚被提出来，Google的两篇著名论文发表后引起业界的关注，一篇是关于GFS分布式文件系统，另外一篇是关于MapReduce 并行计算框架的理论，分布式计算模式在互联网行业特别是收索引擎和分词检索等方面获得了巨大成功。
4.greenplum总体架构
greenplum的总体架构如下：
数据库由Master Severs和Segment Severs通过Interconnect互联组成。
- Master节点：是整个系统的控制中心和对外的服务接入点，它负责接收用户SQL请求，将SQL生成查询计划并进行并行处理优化，然后将查询计划分配（dispatch）到所有的Segment节点进行并行处理，协调组织各个Segment节点按照查询计划一步一步地进行并行处理，最后获取到Segment的计算结果，再返回给客户端；从用户的角度看Greenplum集群，看到的只是Master节点,无需关心集群内部的机制，所有的并行处理都是在Master控制下自动完成的。Master节点一般只有一个或两个（互为备份）；
- Segment节点：是Greenplum执行并行任务的并行运算节点，它接收Master的指令进行MPP并行计算，因此所有Segment节点的计算性能总和就是整个集群的性能，通过增加Segment节点，可以线性化得增加集群的处理性能和存储容量，Segment节点可以是1~10000个节点；
- Interconnect：是Master节点与Segment节点、Segment节点与Segment节点之间的数据传输组件，它基于千兆交换机或万兆交换机实现数据在节点间的高速传输；
外部数据加载到Greenplum时，采用并行数据流进行加载，直接加载到Segment节点，这项独特的技术是Greenplum的专有技术，以此保证外部数据在最短时间内加载到数据库中。
简单来说
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。
基本体系架构
master节点，可以做成高可用的架构
master node高可用，类似于hadoop的namenode和second namenode，实现主备的高可用。
segments节点
无共享/MPP核心架构
Greenplum数据库软件将数据平均分布到系统的所有节点服务器上，所以节点存储每张表或表分区的部分行，所有数据加载和查询都是自动在各个节点服务器上并行运行，并且该架构支持扩展到上万个节点。
5.并行管理
对于数据的装载和性能监控。
并行备份和恢复。
数据访问流程，数据分布到不同颜色的节点上
查询流程分为查询创建和查询分发，计算后将结果返回。
对于存储，将存储的内容分布到各个结点上。
对于数据的分布，分为hash分布和随机分布两种。
均匀分布的情况：
6.混合的存储和执行（按列或按行）
Greenplum发明支持混合按列或按行存储数据，每张表或表分区可以由管理员根据应用需要，分别指定存储和压缩方式。基于这个功能，用户可以对任何表或表分区选择按行或按列存储数据和处理方式。这些是在建表或表分区的DDL语句中配置的，只需在建表或表分区时指定。这个功能基于Greenplum的多态维数据存储技术。
Master和Segment都是一个单独的PostgreSQL数据库。每一个都有自己单独的一套元数据字典。
Master节点一般也叫主节点，Segment叫做数据节点。
为了实现高可用，每个Segment都有对应的备节点 Mirror Segment分别存在与不同的机器上。
Client一般只能与Master节点进行交互，Client将SQL发给Master，然后Master对SQL进行分析后再将其分配给所有的Segment进行操作。
Greenplum没有Windows版本，只能安装在类UNIX的操作系统上。
Greenplumn极度消耗I/O资源，所以对存储的要求比较高。
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