• 首页
        • 更多产品

          客户为中心的产品管理工具

          专业的软件研发项目管理工具

          简单易用的团队知识库管理

          可量化的研发效能度量工具

          测试用例维护与计划执行

          以团队为中心的协作沟通

          研发工作流自动化工具

          账号认证与安全管理工具

          Why PingCode
          为什么选择 PingCode ?

          6000+企业信赖之选,为研发团队降本增效

        • 行业解决方案
          先进制造(即将上线)
        • 解决方案1
        • 解决方案2
  • Jira替代方案
目录

teradata与greenplum的区别

teradata与greenplum的区别:1、架构不同;2、数据存储不同;3、缩放性不同;4、数据操作不同;5、成本不同;6、兼容性不同。架构不同是指,Teradata是一种对称多处理架构,而Greenplum是一种以共享无阻塞式平行计算为基础的分布式系统。

一、teradata与greenplum的区别

1、架构不同:Teradata是一种对称多处理(Symmetric Multiprocessing,SMP)架构,而Greenplum是一种以共享无阻塞式平行计算(shared nothing massively parallel processing,SN-MPP)为基础的分布式系统。

2、数据存储不同:Teradata是采用块存储方式,而Greenplum是采用元组(tuple)/段(segment)的方式来组织和存储数据的。

3、缩放性不同:Greenplum具有更好的横向扩展能力,可以通过添加更多服务器节点来水平扩展,而Teradata则更适合于垂直扩展。

4、数据操作不同:Teradata使用SQL来执行各种数据操作,包括SELECT、INSERT、UPDATE和DELETE等,而Greenplum支持SQL和PostgreSQL扩展语法。

5、成本不同:Greenplum在总体成本方面较低,主要由于采用了基于开源的软件和硬件组件,而Teradata则相对昂贵。

6、兼容性不同:虽然两者都可以与其他数据源进行集成,但Greenplum更容易与开源工具和技术(例如Hadoop)集成,而Teradata则在这方面缺乏灵活性。

二、teradata简介

Terdata是一个专门为大型仓库应用程序设计的关系数据库管理系统,它基于大规模并行处理(MassivelyParallyProcessing,MPP)架构。它以AMP为基本单元,通过并行优化查询性能。AMPS(AccessModuleProcessor)是用于管理数据库的虚拟处理器。它们从解析器接收执行计划,并能够接收、操作和存储数据。在TeradataSystem中共享预先定义的AMP数量,以执行任务,包括查询、数据存储、备份、索引生成等。

teradata数据库特点:

  • 能够支持海量数据的处理和管理,包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
  • 可以实现高性能的数据查询和分析,支持在线分析处理(OLAP)和在线事务处理(OLTP)。
  • 具有高可扩展性和高可靠性,可以随着业务的扩大而无缝扩展。
  • 支持多种数据存储格式,包括行存储、列存储和超级列存储。
  • 支持多种数据安全和隔离控制策略,可以保障企业数据的安全性和隐私性。

三、greenplum简介

greenplum是业界非常快较高性价比的关系型分布式数据库,它在开源的PostgreSQL的基础上采用MPP架构(Massive Parallel Processing,海量并行处理),具有强大的大规模数据分析任务处理能力。GreenPlum作为大数据融合存储平台中众多数据库之一,与其他数据库系统和文件系统一起,为OceanMind提供完整的OceanStorage大数据融合存储解决方案。

greenplum数据库特点:

1、高扩展性

Greenplum数据库采用大规模无共享架构,将多台服务器组装成强大的计算平台,实现高效的海量并行运算。Greenplum数据库可以支持1000个以上的集群,管理的数据规模从TB级到PB级,可以满足多数企业的数据处理需求。

2、高查询性能

Greenplum的高性能不仅来自高效的并行处理框架,还有查询引擎的优化。Greenplum数据库除了支持基于PostgreSQL的查询优化之外,还专门开发了一个新的查询优化器ORCA。

ORCA是一款自顶向下的基于Cascades框架的查询优化器,目前已经成为企业版Greenplum数据库的默认优化器。相比基于PostgreSQL的查询优化器,ORCA查询优化器能使部分查询的性能提升10~1000倍。

3、高可用

Greenplum提供多级容错机制,确保整个系统的高可用性。Master节点通过Standby Master节点进行备份,每个数据节点的Primary Segment实例分别配置一个Mirror Segment实例作为备份,同时确保同一组Primary Segment实例和Mirror Segment实例不在同一物理机上,从而降低因为宕机而导致数据丢失的风险。

4、高效资源管理

Greenplum提供了高效的资源管理机制,根据用户的业务逻辑将资源合理地分配给查询任务,避免查询任务因查询资源不足而得不到响应。

Greenplum资源管理主要包括对并发查询数量的限制,查询执行时内存、CPU资源使用的限制等。Greenplum数据库提供了资源队列(Resource Queue)和资源组(Resource Group)两种资源管理方式,一般使用场景下采用默认配置即可。

5、多态存储

用户可以根据数据热度或者访问模式的不同使用不同的存储方式,以获得更好的查询性能。用户可以为一张表按照一定的规则(比如日期、月份)创建分区表,一张表的各个子分区表可以使用不同的物理存储方式。

6、生态完整

Greenplum数据库拥有完善的SQL标准支持,包括SQL92、SQL99、SQL2003以及OLAP扩展,是对SQL标准支持较好的开源商用数据库系统之一。同时,由于Greenplum数据库基于PostgreSQL,因此也继承了PostgreSQL对于JDBC、ODBC、C、Python API等接口的支持。

7、高效数据加载

Greenplum还有一个非常神奇的功能——GPload并行加载数据,即允许数据从多个文件系统通过多个主机上的多个网卡加载数据,从而达到非常高的数据传输率。笔者曾经在3个节点的集群上并行加载50GB、2亿行记录的数据,仅用时90s。

此外,Greenplum数据库可以读取和写入多种类型的外部数据源,包括文本文件、XML文件、S3平台文件、Gemfire、Web服务器以及Hadoop生态系统中的HDFS、Hive、HBase、Kafka、Spark等,同时支持数据压缩以及字符集间的自动转换。

8、高级数据分析功能

Greenplum数据库支持各种过程化编程语言,包括PL/PostgreSQL、PL/R、PL/Python、PL/Java、PL/Perl等语言扩展。在高级数据分析方面,通过Greenplum数据库的MADlib扩展模块,用户可以很方便地利用MPP架构完成大规模并行分析。

延伸阅读1:Teradata的未来发展趋势

随着大数据时代的到来,Teradata作为一款优异的数据管理软件,将会迎来更加广泛的应用和发展。未来Teradata将会在以下几个方面得到进一步升级和优化:

  • 更加智能化的数据管理和分析。利用人工智能、机器学习等技术,Teradata将会实现更加智能化的数据管理和分析,提高数据分析的准确性和效率。
  • 更加开放和灵活的数据集成和整合。Teradata支持多种数据源的集成和整合,未来将会进一步开放和扩展数据源,并提供更加灵活和智能的数据集成方案。
  • 更加安全和隐私的数据管理和保护。Teradata将会加强对数据的安全和隐私保护,提高数据的可信度和安全性。
相关文章