Greenplum 数据库是最先进的分布式开源数据库技术，主要用来处理大规模的数据分析任务，包括数据仓库、商务智能（OLAP）和数据挖掘等。自2015年10月正式开源以来，受到国内外业内人士的广泛关注。本文就社区关心的Greenplum数据库技术架构进行介绍。Pivotal开源了大规模并行处理数据仓库Greenplum Pivotal中国专区
一. Greenplum数据库简介
大数据是个炙手可热的词，各行各业都在谈。一谈到大数据，好多人认为就是Hadoop。实际上Hadoop只是大数据若干处理方案中的一个。现在的SQL、NoSQL、NewSQL、Hadoop等等，都能在不同层面或不同应用上处理大数据的某些问题。而Greenplum数据库做为一个分布式大规模并行处理数据库，在大多数情况下，更适合做大数据的存储引擎、计算引擎和分析引擎。
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。
二. Greenplum架构
2.1 平台架构
图（1）是Greenplum数据库平台概括图。平台分为四个层次，我们依次从下往上看。
MPP核心架构
GPDB是大规模无共享的处理架构，后面会专门介绍；
1、先进的并行优化器是性能突出的关键之一。GPDB有两个优化器，一个是基于PostgreSQL planner的优化器；一个是全新开发的ORCA优化器。ORCA是Greenplum 5年以前启动的全新项目，这个优化器经过几年的开发和测试之后，最近已经成为GPDB企业版本的默认优化器。
2、GPDB的存储引擎支持多态存储，一个表的数据可以根据访问模式的不同使用不同的存储方式。存储方式对用户透明，执行查询时，不用关心待访问的数据使用的存储模式，优化器会自动选择最佳查询计划。
3、分布式数据库中，某些操作（例如跨节点关联）需要多个节点间进行数据交换。GPDB的并行数据库流引擎，可以根据数据的特点，例如分布方式、数据量等选择最合适的数据流操作符。目前GPDB支持两种数据流操作符：重分发（Redistribution）和广播（Broadcast）。重分发根据数据的哈希值重新分发到各个数据节点上，适用于数据量大的情况；广播则将数据发送给所有数据节点，适用于数据量较小的情况，例如维度表。
4、软件交换机是GPDB的一个重要组件，软件交换机可以在各个数据节点间及与主节点间建立可靠的UDP数据通讯机制，是实现高效数据流的核心。
5、Scatter/Gather 流引擎是专为并行数据加载和导出而设计，Scatter指数据通过并行加载服务器并行分散到各个数据节点，Gather指数据在 GPDB内部可以根据分布策略按需并行分发。
服务层
GPDB支持多级容错机制和高可用：
1、主节点（Master）高可用：为了避免主节点单点故障，可以设置一个主节点的副本（称为 Standby Master），他们之间通过流复制技术实现同步复制。当主节点发生故障时，从节点成为主节点，处理用户请求并协调查询执行。它们之间通过心跳检测故障。
2、数据节点（Segment）高可用：每个数据节点都可以配备一个镜像，它们之间通过文件操作级别的同步实现数据的同步复制（称为filerep技术）。数据节点上建议使用RAID5磁盘，以进一步提高数据的高可用。故障检测进程（ftsprobe）定期发送心跳给各个数据节点。当某个节点发生故障时，GPDB会自动进行故障切换。
3、网络高可用：为了避免网络的单点故障，每个主机配置多个网口，并使用多个交换机避免网络故障时造成整个服务不可用。
4、在线扩展：数据量增大，现有集群不能满足需求时，可以对GPDB数据库进行动态扩展。扩展过程中，业务可以继续运行，不需要宕机。
5、任务管理是指对资源的管理和使用情况的管理。
产品特性
数据加载在后面会专门介绍。
1、数据联邦是比较有意思的，最近“数据湖泊”这个词非常火热，数据湖泊的目的是不需再对数据像以前那样经过定制，生成特定的业务报表；而是保存原始数据，什么时候想分析就从原始数据上直接处理。GBDB可以实现数据湖泊（我们称之为数据联邦），它能访问和处理数据中心里面的所有数据，不管你的数据是在Hadoop、在文件系统上、还是在其他数据库中，Greenplum可以使用一个SQL在保证ACID的前提下访问所有数据。
2、GPDB即支持行存，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。
3、支持多种压缩方法，包括QuickLZ，Zlib，RLE 等。
4、支持多级分区表，分区支持多种模式，包括范围，列表等。
5、支持B树、位图和GiST 等索引
6、GPDB认证机制支持多种方式，包括LDAP和Kerberos等。通过访问控制列表（ACL），可以实现灵活的基于角色的安全控制。
7、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（UDF，类似于Oracle的存储过程），包括 Python，R，Java，Perl，C/C++ 等。
8、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。
9、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。
10、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。
客户端访问和工具
通过psql命令行工具可以访问GPDB数据库的所有功能，此外还提供了ODBC、JDBC、OLEDB、libpq等应用编程接口。
数据库或者数据集群的管理工具非常重要，GPDB提供了图形化的管理工具GPCC（Greenplum Command Center），帮你管理状态，监控资源使用情况。
Greenplum Workload Manager是刚刚发布的新产品，用以实现基于规则的资源管理。它支持自定义规则，当某个SQL满足规则描述的条件时会执行某些操作。比如你可以定义规则自动取消消耗CPU资源达50%以上的查询。
2.2 大规模并行处理（MPP）无共享架构
MPP 是Greenplum数据库最突出的特色。现在很流行MPP这个词，我们可以看一下它是什么意思。下边图（2）中，主节点有两个，一个是主节点，一个是从主节点。通过软交换机制，也就是通过高速网络，主节点连到数据节点。每个数据节点有自己的CPU，自己的内存，自己的硬盘，他们唯一共享的就是网络。这也是称为无共享架构的原因。这种架构的好处是集群是分布式的环境，数据可以分布在很多节点上进行并行处理，可以做到线性扩展。