Greemplum高级篇_Greenplum企业应用实战

第9章 数据库管理
9.1 greenplum数据库逻辑结构

第10章 数据库监控及调优
10.2 安装performance monitor
Greenplum自带了performance monitor，可用它收集当前数据库中sql信息和系统性能的指标，以图形方式展现出来，还会收集master和所有segment的信息。

10.4 vacuum系统表
Greenplum中所有delete并没有删除数据，而是将这一行数据标记为删除；对于OLAP，大部分表是一次导入后不再修改，故不会有这个问题，但对于数据字典，随着时间表越来越大，数据垃圾也越来越多。
基于此，greenplum提供了一种VACUUM的工具，可回收已删除行占据的存储空间。

第14章 基于greenplum的海量数据实时分析服务平台
Greenplum实时化方案主要解决两个问题：

1. 能对海量数据进行报表计算，要求后端数据做到分钟级别的更新，响应时间在分钟以内
2. 能对海量数据进行一些简单查询，如kv查询，或对上百条数据进行简单汇总等，响应时间要求在毫秒级别
   一般系统将两者分开，前者对应一些报表数据库，用于分析，后者一般用noSQL，或对MySQL进行分库分表
   
   NoSQL优势主要在键值查询，高并发，高可用，高可扩展性；分布式数据库优势在于查询功能强大，技术方案成熟，天然支持聚合计算和关联分析，但在可用性，可扩展性，并发性及查询性能方面略差；而分表分库是介于noSQL和分布式数据库方案间的一种折中方案。