mpp数据库有哪些, 什么是MPP数据库？
1. Greenplum：Greenplum是一个基于PostgreSQL的开源MPP数据库，它提供了高性能的数据仓库解决方案，支持复杂的查询和大数据分析。
2. Amazon Redshift：Amazon Redshift是AWS提供的云数据仓库服务，基于PostgreSQL，支持MPP架构，适用于大数据分析和数据仓库应用。
3. Pivotal HAWQ：HAWQ是一个基于Hadoop的MPP数据库，它结合了Hadoop的存储能力和SQL查询的能力，适用于大规模数据处理和分析。
4. Vertica：Vertica是一个高性能的MPP数据库，由HP收购，适用于数据仓库和大数据分析。它提供了优化的数据存储和查询性能。
5. Teradata：Teradata是一个老牌的MPP数据库，适用于企业级数据仓库应用，支持复杂的查询和数据分析。
6. Microsoft SQL Server PDW：Microsoft SQL Server Parallel Data Warehouse（PDW）是一个基于SQL Server的MPP数据库，适用于大规模数据存储和分析。
7. Snowflake：Snowflake是一个云数据仓库服务，它提供了MPP架构，支持复杂的查询和大数据分析，同时提供了云原生的高可用性和弹性。
8. ClickHouse：ClickHouse是一个开源的列式存储数据库管理系统，适用于在线分析处理（OLAP）查询，支持MPP架构，具有高性能和可扩展性。
9. Databricks Delta Lake：Databricks Delta Lake是一个基于Apache Spark的数据湖解决方案，它提供了MPP架构，支持高效的数据分析和数据管理。
10. StarRocks：StarRocks是一个开源的MPP数据库，适用于实时数据分析，它提供了高性能的查询能力和可扩展性。
这些MPP数据库各有其特点和优势，适用于不同的应用场景和数据需求。在选择MPP数据库时，需要考虑数据量、查询需求、预算、易用性等因素。
MPP数据库：揭秘大规模并行处理数据库的优势与挑战
什么是MPP数据库？
MPP数据库，全称为Massively Parallel Processing数据库，是一种专为处理大规模数据集而设计的数据库系统。它通过将数据分布在多个节点上，并在这些节点上并行处理数据，从而实现高性能的数据处理能力。MPP数据库非常适合需要进行大规模数据分析的场景，如数据仓库、商业智能（BI）和大数据分析。
MPP数据库的特点
分布式架构
MPP数据库采用分布式架构，将数据分散到多个计算节点上，每个节点都可以独立处理一部分数据。这种架构可以充分利用多台服务器的计算资源，实现横向扩展（scale-out）。
并行处理
MPP数据库支持并行处理，即在同一时间内可以并行执行多个查询任务。每个节点可以并行执行部分查询操作，如扫描、聚合等，从而大大加快查询速度。
数据分区
数据在各个节点之间进行分区，通常根据一定的规则（如哈希分区、范围分区）将数据均匀分布到各个节点。分区策略可以优化查询性能，减少数据传输开销。
分布式查询执行
MPP数据库的应用场景
MPP数据库在以下场景中表现出色：
数据仓库
数据仓库需要处理大量历史数据，进行复杂的查询和分析。MPP数据库的高性能和并行处理能力，使得数据仓库的查询速度更快，分析结果更准确。
商业智能（BI）
BI系统需要实时处理和分析大量数据，以支持决策制定。MPP数据库的快速查询能力和数据分区策略，使得BI系统可以高效地处理和分析数据。
大数据分析
大数据分析需要处理海量数据，进行实时分析和挖掘。MPP数据库的分布式架构和并行处理能力，使得大数据分析系统可以快速处理和分析数据。
MPP数据库的典型产品
Greenplum
Greenplum是业界具有较高性能和性价比的关系型分布式数据库。它在开源的PostgreSQL基础上采用MPP架构，具有强大的大规模数据分析任务处理能力。
GBase 8a
GBase 8a MPP Cluster数据库是一种关系型分布式数据库，适用于大规模数据仓库、商业智能和大数据分析场景。
MPP数据库的优势
高性能
MPP数据库通过并行处理和分布式架构，实现了高性能的数据处理能力，可以快速处理大规模数据集。
高可伸缩性
MPP数据库可以通过增加计算节点来扩展处理能力，适应不断增长的数据量。
高可用性
MPP数据库通常采用分布式存储和容错技术，提高了系统的可用性和容错性。
MPP数据库的挑战
成本较高
MPP数据库需要多个计算节点和分布式存储，需要投入较高的成本来建立和维护系统。
复杂性较高
MPP数据库需要进行分布式计算和存储管理，对系统架构和技术要求较高，需要专业技术人员进行开发和维护。
不适合小规模数据
MPP数据库主要面向大规模数据处理场景，对于小规模数据处理场景，可能会出现性能不理想的情况。
MPP数据库作为一种高性能、可伸缩的数据库系统，在处理大规模数据集方面具有显著优势。它也面临着成本高、复杂性高等挑战。在选择MPP数据库时，需要根据实际需求和技术能力进行综合考虑。
