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Greenplum 是脱胎于 PostgreSQL 的分布式数据库。既然是分布式数据库，原来 PostgreSQL 生成的基于单机数据库的执行计划显然就无法使用了。因此，本章要分析的是 Greenplum 如何改进 PostgreSQL 的执行计划，使其能够在分布式数据库中执行。

数据分布不同了

Greenplum 中有多个结点，最主要的是划分成了 Master 结点和 Segment 结点。每个集群中只有一个 Master 结点，但是可以有多个 Segment 结点，Master 结点负责生成执行计划并协调执行计划的执行，而 Segment 结点负责保存数据。

分布式数据库的数据是分布在不同的结点之上的，PostgreSQL 数据库存在 3 种不同类型的表：

-- 哈希分布表shzhang=# CREATE TABLE TEST_A(a int, b int, c int, d int) DISTRIBUTED BY (a,b);CREATE TABLE-- 随机分布表shzhang=# CREATE TABLE TEST_B(a int, b int, c int, d int) DISTRIBUTED RANDOMLY;CREATE TABLE-- 复制分布表shzhang=# CREATE TABLE TEST_C(a int, b int, c int, d int) DISTRIBUTED REPLICATED;CREATE TABLE

• 哈希分布表: 按照指定的键值分布数据，比如在上面的示例中指定了以 (a,b) 作为键值进行分布数据。在向 TEST_A 中插入一条元组时，执行器会计算这个元组中对应的 (a,b) 所产生的整型的哈希值，并将这个哈希值映射到某个结点上（一般用取余数的方式，比如集群中有 3 个结点，通过 x%3 就能获得一个 0~2 之间的值ÿ

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