gp基础知识
GP（Greenplum）是一个基于PostgreSQL的开源数据仓库系统，主要用于处理大规模数据分析任务。它采用Master/Slave架构，具有两个Master节点（一个Primary节点和一个Standby节点）和多个Segment节点，每个节点上可以运行多个数据库。GP采用shared nothing架构（MPP），通过内存Cache存储状态的信息，而不在节点上保存状态的信息。节点之间的信息交互都是通过节点互联网络实现，通过将数据分布到多个节点上来实现规模数据的存储，通过并行查询处理来提高查询性能。
要优化GP系统，需要从全局考虑。优化建议包括以下几个方面：
1. 硬件层：确保磁盘、主机、网络等硬件健康，OS为GP环境定制调优，磁盘容量最大使用70%以前，每次dml操作、load数据后都要vacuum。
2. 资源的分配，并发资源竞争：通过资源队列限制gp系统里active queryes的数量，分配给指定query的资源多少，使gp系统最佳状态运行；清楚gp系统的运行负载，把后台管理放(如，data load，vacuum，backup等 )在系统负载低时运行。
3. 统计信息的准确性：确保统计信息准确，以支持查询优化器的正确决策。greenplum数据库
4. 数据分布：合理分布数据，避免数据倾斜，以提高查询性能。
5. 数据库的设计：设计合理的数据库模式，包括表结构、索引、分区等。
6. SQL的优化：编写高效的SQL查询语句，利用查询优化器进行查询优化。
以上内容仅供参考，建议咨询数据库领域专业人士获取更准确的信息。

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