一个查询系统，设计出来就是提供人用的，所以能支持的同时并发越高越好。MPPDB核心原理是一个大的查询通过分析为一一个子查询，分布到底层的执行，最后再合并结果，说白了就是通过多线程并发来暴力SCAN来实现高速。这种暴力SCAN的方法，对单个查询来说，动用了整个系统的能力，单个查询...(more)

MPPDB还是基于原DB扩展而来，DB里面天然追求一致性（Consistency），必然带来分区容错性较差。集群规模变得太大，业务数据太多时，MPPDB的元数据管理就完全是一个灾难。元数据巨大无比，一旦出错很难恢复，动不动导致毁库。所以MPPDB要在扩展性上有质的提示，要对元数据，以及数据存储有架构...(more)

二者处理数百据的思路是一样的,分布式并行度处理,某种程度上也都能完成同样的工作问.但mpp仍是关系型数据库技术,能较好支持SQL,使用更方便(举例：答GreenPlum)hadoop是开源平台,本身不专是数据属库,但可处理[非结构化数据] 这点关系数据库很难做到....(more)

SharedNothing：Shared一般指资源共享，动态在线扩容，每增加一个节点，查询、加载性能都成线性增长并行处理由系统自动完成,没有复杂的调优需求代表分布式数据库：Vertica等，特点是:（1）所有节点功能相同，无专用节点；(2)所有节点都是对等的；(3)可向任意节点发送请求，每个节点会通过相应的...(more)

功能描述结构化查询语言符合SQL92标准，支持CREATE、ALTER、DROP等DDL语法，支持SELECT、INSERT、UPDATEDELETE、MERGE等DML语法，支持单表，多表联合查询数据类型INT、TINYINT、SMALLINT、BIGINT、DECIMAL、FLOAT、DOUBLE数值数据类型CHAR、VARCHAR、TEXT字符数据类型DATE、TIME...(more)

PB级别的分析需求传统数据库无法支持大规模集群与PB级别数据量性能受限扩展性受限成本高昂•软硬件一体机成本高昂、扩展受限生产扩容、测试、开发、容灾都需新购同型号一体机（机柜）跨代兼容性问题•In-memory技术太贵而且不成熟内存成本高TB级别以下，不适合大数据量•Hadoo...(more)

1.GREENPLUM2.DB2DPF架构数据库3.verticampp数据库

MPP即大规模并行处理（MassivelyParallelProcessor）。在数据库非共享集群中，每个节点都有独立的磁盘存储系统和内存系统，业务数据根据数据库模型和应用特点划分到各个节点上，每台数据节点通过专用网络或者商业通用网络互相连接，彼此协同计算，作为整体提供数据库服务。非共享数据...(more)

UliBethke发表的这篇文章，介绍了数据建模到维度建模，以及数据仓库和反规范化一系列知识。比较了MPP和Hadoop的不同，并对如何在大数据和Hadoop平台上进行维度建模，给出了很好的建议和方案。维度建模已死？在回答这个问题之前，让我们回头来看看什么是所谓的维度数据建模。为什么需...(more)

从系统架构来看，目前的商用服务器大体可以分为三类，即对称多处理器结构（SMP：Symmetric Multi-Processor），非一致存储访问结构（NUMA：Non-Uniform Memory Access），以及海量并行处理结构（MPP：Massive Parallel Processing）。它们的特征分别描述如下： 　　SMP（Symmetric Multi-Processor） 　...(more)