绿plum数据库最佳实践：提升性能与可扩展性

《GPDB最佳实践指南》是一本专门针对Pivotal Greenplum数据库（GPDB）的实践手册，由姚延栋翻译，刘奎恩校订。该书关注的是如何在实际应用中有效地利用GPDB，而非详细教授数据库功能的使用方法。作者强调，书中提供的最佳实践是基于实战经验和验证过的，旨在提升数据库在设计、实现和使用过程中的可靠性和效率。 作为MPP（大规模并行处理）和无共享架构的分析型数据库，Greenplum的优势在于其非规范化的数据模式，如星型或雪花模式，适合处理大量事实表和小型维度表，特别适合MPP环境下分析任务。书中特别提到： 1. **数据模型**：设计时应考虑使用非规范化模式，确保跨表关联（JOIN）时字段数据类型的一致性，这对于性能至关重要。 2. **存储选择**： - 对于需要行级批处理或频繁执行单个更新、删除或插入操作的表和分区表，推荐使用堆存储（Heap Storage），因为它支持这样的操作。 - 当表需要支持并发更新、删除或插入时，这同样是堆存储的适用场景，因为它在多用户环境中提供了更好的性能。 3. **性能优化**：作者提到了追加优化存储（Append-Optimized，AO）的概念，AO表适合于需要频繁写入且较少修改的数据，这有助于提高写入性能和空间效率。 4. **限制与边缘用例**：虽然本书主要关注核心实践，但读者需要注意，它并不覆盖所有产品特性或边缘用例，这些通常需要深入理解数据库特性及特定环境因素，比如SQL访问、并发控制、负载均衡等。 掌握这些最佳实践对于提升GPDB集群在维护、支持、性能和可扩展性方面的能力至关重要，因此，阅读和遵循这本书中的指导可以帮助数据库管理员和开发人员更有效地利用Greenplum数据库进行大数据分析。同时，要获取更具体的功能使用和实现细节，应参考官方文档，如Pivotal GPDB文档和Greenplum官网的Sandbox和实践指南。