greenplum

因兄弟项目中mysql有点扛不住了，要做sql优化，但是业务有点小复杂，优化起来有点麻烦（sql嵌套有点多），便想着用Mpp数据库Greenplum测试下，看性能和复杂度怎么样，趟趟水。 初步的想法是：因为mysql和postgresql（Greenplum建立在postgresql之上，i'm 软件老王）都是使用的标准sql，直接把mysql的建表语句在Greenplum建一边，把数据导入过来测试一下就行了，应该半天内就能搞定。 2.1 Greenplum寤鸿〃 将mysql的表结构通过navicat for mysql导出（navivat中只导出表结构，如下图），但是发现导出的结构在 Greenplum中执行不了，mysql中的ddl语句： `CONFIG_ID` varchar(36) COLLATE utf8_unicode_ci NOT NULL COMMENT '软件老王' 解决办法 （1）网上找了mysql转postgresql的java代码，写的不是太全面，改了几次还是有点问题，放弃。 （2）问了下dba，用的Navicat Premium 12 可以转，网址： https://www.navicat.com.cn/ Navicat Premium可以同时操作多个数据库，包括：mysql和greenplum（postgresql），以前使用navicat for

I need to calculate percentages of various dimensions in a table. I'd like to simplify things by using window functions to calculate the denominator, however I am having an issue because the numerator has to be an aggregate as well. As a simple example, take the following table: create temp table test (d1 text, d2 text, v numeric); insert into test values ('a','x',5), ('a','y',5), ('a','y',10), ('b','x',20); If I just want to calculate the share of each individual row out of d1, then windowing functions work fine: select d1, d2, v/sum(v) over (partition by d1) from test; "b";"x";1.00 "a";"x";0

update a_t AA set /*AA.*/ sqlstr = 'qqq' from a_t BB where aa.id <> BB.id and aa.name = BB.name and BB.time = date'2019-09-09' and aa.time = date'2019-10-10' 如上，需注意的是set中不能使用别名。 来源： https://www.cnblogs.com/lbhqq/p/11753748.html

This question already has an answer here: How to give table name in spark-jdbc application for reading data on an RDBMS database? 1 answer I am trying to read data from a table on Greenplum into HDFS using Spark. I gave a subquery in options to read the greenplum table as below. val execQuery = s"(select ${allColumns}, 0 as ${flagCol} from dbanscience.xx_lines where year=2017 and month=12) as xx_lines_periodYear" println("ExecQuery: " + execQuery) val dataDF = spark.read.format("io.pivotal.greenplum.spark.GreenplumRelationProvider").option("url", conUrl) .option("dbtable", execQuery) .option(

1.场景描述 第三个视频作品出炉了，《 小白快速入门greenplum 》上线了，有需要的朋友可以直接点击链接观看。（如需购买，请通过本文链接购买） 2. 课程内容 课程地址： https://edu.51cto.com/sd/2b7c8 课程目录： 目录 第一章 课程介绍 第二章 greenplum之背景介绍与下载 第三章 greenplum之系统架构与技术架构说明 第四章 greenplum之完整部署与说明 第五章 greenplum之greenplum-cc-web安装 第六章 greenplum之我对gp的理解 第七章 greenplum之高可用方案 第八章 greenplum之问题总结 第九章 课程总结 来源： 51CTO 作者： 软件老王 链接： https://blog.51cto.com/14130291/2454949

准备环境 centos6 3台 1台master 192.168.8.201 2台segment 192.168.8.202 192.168.8.203 （网络连接选择桥连接） 修改hosts文件(所有机器) Vi hosts 192.168.8.201 master 192.168.8.202 segment01 192.168.8.203 segment02 *如果需要修改hostname 必须修改/etc/sysconfig/network NETWORKING=yes HOSTNAME=master 创建用户和用户组（所有机器）root 用户 创建用户名：gpadmin 密码：gpadmin [root@master ~]# groupadd -g 530 gpadmin [root@master~]# useradd -g 530 -u530 -m -d /home/gpadmin -s /bin/bash gpadmin [root@master ~]# passwd gpadmin 修改所有机器内核（注意所有机器都必须修改不然初始化不成功） [root@master ~]# vi /etc/sysctl.conf kernel.shmmax = 500000000 kernel.shmmni = 4096 kernel.shmall = 4000000000

PostgreSQL数据库 介绍 ：PostgreSQL是一种运行在Unix和Linux操作系统(在NT平台借助Cygnus也可以运行)平台上的免费的开放源码的关系数据库。最早是由美国加州大学伯克利分校开发的，开始只是作为一个演示系统发表，但是随着时间的推移，逐步分发，得到很多实际的应用，才逐步流行起来。 网址 ： https://www.postgresql.org/ 特点 ：1.省钱，可以运行在Unix和Lunux操作系统上。 　　　2.支持SQL。 　　　3.有丰富的数据类型。许多数据类型是一些商业数据库都没有提供的。 　　　4.面向对象，它包含了一些面向对象的技术，如继承和类。 　　　5.支持大数据，它不同于一般的桌面数据库，能够支持几乎不受限制大小的数据库，而且性能稳定。 　　　　描述：这个特点也是绝大多数考虑使用PostgreSQL数据库的原因之一，当然这种场景应该是有要求的，比如一些并发不高，但涉及统计分析类业务的场景相对比较适合。 　　　6.方便集成web，提供一些接口方便 PHP，Perl等语言操作数据库。 　　　7.事务处理。相对一些其他免费数据库如MySQL，PostgreSQL提供了 事务处理 ，可以满足一些商业领域的数据需要。 　　　　描述：事务对数据库来真的是太重要了。 　　　8.PostgreSQL 运行速度 明显低于MySQL

本代码目的是替代Oracle的connect by语句，并实现后者的path和idleaf功能。 正文开始： 　　假设表org，字段有 id(编号)，name(名称)，pid(上级编号)， 最上级的记录pid为空。 如： id name pid 1 集团 null 2 财务部 1 3 行政部 1 4 主办会计 2 　　实现目标表neworg： id name pid pname path_id path_name leve is_leaf（叶子节点） 1 集团 null null /1 /集团 1 0 2 财务部 1 集团 /1/2 /集团/财务部 2 0 3 行政部 1 集团 /1/3 /集团/行政部 2 1 4 主办会计 2 财务部 /1/2 /集团/财务部/主办会计 2 1 　　代码手写，如有拼写错误请见谅： set gp_recursive_cte_prototype to ture; -- 部分低版本greenplum必须加 insert into neworg ( id, name, pid, path_id, path_name, leve, is_leaf ) with recursive result_ as -- 递归主体开始 ( select id -- 首先是顶层节点 , name , pid , cast(id as varchar(100)) as