Green Plum简介

分布式数据库MVCC多版本并发控制，一种大规模并行处理（MPP）数据库服务器。
MPP（也称为无共享体系结构）是指具有两个或两个以上处理器的系统，这些处理器协作执行一项操作，每个处理器具有自己的内存，操作系统和磁盘。Greenplum使用这种高性能的系统体系结构来分配多TB数据仓库的负载，并且可以并行使用系统的所有资源来处理查询
基于PostgreSQL，基于PostgreSQL9.4，并且在大多数情况下在SQL支持，功能，配置选项和终用户功能方面与PostgreSQL非常相似。
Greenplum是一个主从配置的架构，主节点只包含有关Greenplum数据库系统本身的元数据，不包含任何用户数据，用户数据存储在从节点（段）中，一个master 多个slave
Greenplum数据库段是独立的PostgreSQL数据库，每个数据库存储一部分数据并执行大部分查询处理。除了常见的数据库操作，还有一种motion移动操作，这种操作会在查询处理期间在段之间移动元组。motion 分为广播（ broadcast ）、重分布（ redistribute motion ）、Gather motion。

Gather motion的作用就在于将每个节点上面的中间结果集中到一个节点上面。
redistribute motion重分布的作用，将数据重新打散重新分布到所有segment上。一般常发生在：关联、group by、开窗函数等情况下。
Broadcast Motion广播的作用，将每个segment上的一张表数据全部发送给所有segment，这样相当于每个segment都有全量的数据。
Greenplum为了实现查询时的大并行度，在查询计划中将工作划分为了片，每个片都可以进行单独的处理。当有关联查询等操作时，会使用重分布创建新片，再将结果聚集到一个隐藏的分片中返回。例：SELECT customer, amount FROM sales JOIN customer USING (cust_id)，在该查询中，会从对应sales和customer的段中取data,但因为两个段之间是通过cust_id来关联的，所以需要对两个段进行重分布，后在聚集结果返回。

Greenplum的并行查询执行，在查询时GreenPlum会创建许多数据库进程。在主服务器monitor上，查询进程称为查询调度进程（QD），他负责创建和调度查询计划，并汇聚显示终的查询结果。在段上，查询进程称为查询执行程序（QE），在QD的调度下，QE负责完成其工作并将结果传给下一个QE。

怎样跟其他数据源的数据交互：
Greenplum有一种表叫外部表，通过外部表可以访问存储在Greenplum数据库外部的数据源中的数据，如Oracle等。
访问外部数据源需要使用Greenplum平台扩展框架（PXF），通过PXF可以连接到需要访问的外部数据源，PXF通过内置连接器提供对该外部数据的访问，该内置连接器将外部数据源映射到Greenplum数据库表定义。PXF支持Java 8和Java 11。

配置PXF，需要在各个使用Greenplum服务器上安装Java 8或Java 11。
初始化PXF，必须显式初始化PXF服务实例，初始化将生成PXF服务Web应用程序，并生成配置文件和模板。
初始化命令：pxf cluster init 初始化GreenPlum数据库集群中的所有PXF服务实例
pxf init 在当前主机上初始化PXF服务实例
另有reset命令，可用于重置PXF，重置之后需重新初始化并启动PXF才能再次使用。
次初始化时，会生成conf配置文件目录和templates模板配置文件目录
配置PXF连接器，PXF连接器配置在servers目录下，PXF服务器的配置信息位于servers/<server_name>/中的一个或多个<connector>-site.xml文件中。


sharding JDBC 一款分库分表框架，分片---通过分库分表策略，将大数据的表拆分到不同的数据库和表内， table-rules 对应表的规则
逻辑表 ，真实表，分片算法，分布式主键--雪花算法，UUID
广播表，存在于所有的分片数据源中的表，表结构和表中的数据在每个数据库中均完全一致。一般是为字典表或者配置表，广播表变化会使所有服务器上的广播表同步变化
自定义的根据时间的分库策略
SQL 解析 -> 执行器优化 -> SQL 路由 -> SQL 改写 -> SQL 执行-> 结果归并
abstractRoutingDataSource 动态数据源切换抽象类 实现determineCurrentLookupKey方法
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