对于分布式数据库来说，QUERY的运行效率取决于最慢的那个节点。
当数据出现倾斜时，某些节点的运算量可能比其他节点大。除了带来运行慢的问题，还有其他的问题，例如导致OOM，或者DISK FULL等问题。
如何监控倾斜
1、监控数据库级别倾斜
2、监控表级倾斜
出现数据倾斜的原因和解决办法
1.分布键选择不正确，导致数据存储分布不均。
例如选择的字段某些值特别多，由于数据是按分布键VALUE的HASH进行分布的，导致这些值所在的SEGMENT的数据可能比而其他SEGMENT多很多。
分布键的选择详见：
《Greenplum 最佳实践 - 数据分布黄金法则 - 分布列与分区的选择》
2.查询导致的数据重分布，数据重分布后，数据不均。
例如group by的字段不是分布键，那么运算时就需要重分布数据。
解决办法1：
由于查询带来的数据倾斜的可能性非常大，所以Greenplum在内核层面做了优化，做法是： 先在segment本地聚合产生少量记录，将聚合结果再次重分布，重分布后再次在segment聚合，最后将结果发到master节点, 有必要的话在master节点调用聚合函数的final func（已经是很少的记录数和运算量）。
例子：
tblaocol表是c1的分布键，但是我们group by使用了c398字段，因此看看它是怎么做的呢？请看执行计划的解释。
对于非分布键的分组聚合请求，Greenplum采用了多阶段聚合如下：
- 第一阶段，在SEGMENT本地聚合。（需要扫描所有数据，这里不同存储，前面的列和后面的列的差别就体现出来了，行存储的deform开销, 在对后面的列进行统计时性能影响很明显。）
- 第二阶段，根据分组字段，将结果数据重分布。（重分布需要用到的字段，此时结果很小。）
- 第三阶段，再次在SEGMENT本地聚合。（需要对重分布后的数据进行聚合。）
- 第四阶段，返回结果给master，有必要的话master节点调用聚合函数的final func（已经是很少的记录数和运算量）。
3.内核只能解决一部分查询引入的数据重分布倾斜问题，还有一部分问题内核没法解决。例如窗口查询。
使用窗口函数时，Greenplum需要先按窗口中的分组对数据进行重分布，这一次重分布就可能导致严重的倾斜。实际上内核层优化才是最好的解决办法，例如以上窗口函数，由于我们只需要取c2分组中c3最小的一条记录。因此也可以在每个节点先取得一条，再重分布，再算。
不通过修改内核，还有什么方法呢？
3.1 Mapreduce任务就很好解决，Greenplum的mapreduce接口调用方法如下：
http://greenplum.org/docs/refguide/yamlspec.html
3.2 通过写PL函数也能解决。例如
小结
数据倾斜的原因可能是数据存储的倾斜，QUERY执行过程中数据重分布的倾斜。
数据倾斜可能引入以下后果：
- 计算短板
- oom
- disk full
数据倾斜的解决办法：
- 如果是存储的倾斜，通过调整更加均匀的分布键来解决。（也可以选择使用随机分布，或者使用多列作为分布键）。
- 如果是QUERY造成的倾斜，Greenplum内核对group by已经做了优化，即使分组字段不是分布键，通过多阶段聚合，可以消除影响。
- 如果是窗口函数QUERY造成的倾斜，目前内核没有对这部分优化，首先会对窗口函数的分组字段所有数据进行重分布，如果这个分组字段数据有严重倾斜，那么会造成重分布后的某些节点数据量过大。解决办法有mapreduce或pl函数。
参考
《Greenplum 内存与负载管理最佳实践》
《Greenplum 最佳实践 - 数据分布黄金法则 - 分布列与分区的选择》