GreenPlum数据库优缺点分析？

我来补充缺点

一、主从双层架构，并非真正的扁平架构，存在性能瓶颈和SPOF单点故障。
二、Master主控节点性能瓶颈，并发性能低，实际应用中无法支持超过30个并发。
三、并发能力很有限（受物理Master限制），性能随并发量增加而快速下降。
四、集群规模受物理Master限制，实际应用中很难超过20个物理节点。
五、无法支持数据压缩态下的DML操作，不易于数据的维护和更新。
六、主备双Master节点容灾方案，在切换事物日志到备用master时，如有数据操作，容易导致数据损坏、insert数据丢失、delete未删除成功等。
七、单个节点上的数据库没有并行和大内存使用能力，必须通过部署多个实列（segment servers）来充分利用系统资源，造成使用和部署很复杂。
八、本地化售后服务不足，实际项目中无法保障系统正常运维

GreenPlum数据库优势如下：
SQL标准
通过SQL 2003 OLAP控制功能全面支持SQL-92和SQL-99。所有查询信息都并行地在整个系统上执行。

统一分析处理
可以在同一个并行数据流引擎上执行所有查询和分析（SQL、MapReduce、R等）操作，从而允许分析人员、开发人员和统计人员使用同一个基础构架进行数据分析。
可编程并行分析

为从事运算和统计工作的人员提供了更先进的并行分析功能，支持R、线性代数和机器学习功能。

数据库内压缩
采用了业内领先的压缩技术，提高性能的同时，显著地减少存储数据所需的空间。客户可以将所用空间减少3-10倍，并提高有效的I/O性能。

千万亿字节规模的数据加载操作
高性能的并行数据装载器可以在所有节点上同步执行操作，装载速度超过4.5TB/小时。

随地访问数据
不管数据的位置、格式或存储介质如何，都可以从数据库向外部数据源执行查询操作，并行向数据库返回数据。

动态扩展
帮助公司对数据仓库进行便捷的小规模或大规模扩展，同时避免高成本的设备或SMP服务器升级。

工作负载管理
允许管理人员创建基于角色的资源队列，以便划分资源和管理系统负载。

集中管理
提供集群级管理工具和资源，帮助管理人员像管理一台服务器一样管理整个Greenplum数据库平台。

性能监控
通过图形化的性能监控功能，用户可以确定当前运行的情况和历史查询信息，并跟踪系统使用情况和资源信息。

支持索引
Greenplum支持二叉搜索树、哈希、位图、GiST和GIN，从而能够实现多种索引功能，提供给数据架构师实施优化设计所必需的工具。

工业标准接口
支持标准数据库接口（SQL、ODBC、JDBC、DBI），并且可以与市场上先进的商务智能和抽取/转换/加载（ETL）工具互相操作。

最大的问题就是并发能力很有限，性能随并发量增加而快速下降。

优点
1 轻松部署 ：通过控制台可以在几分种内就安装好一套数据库。
2 弹性 ：在业务负载比较大的时候，云数据库可以快速扩容，满足业务需求。数据库的弹性可以很好支持业务的快速变化。

缺点
稳定的问题与管理有关，这不是一个数据库，而是多个数据库的集群，不能用传统稳定性衡量。GP中的老故事就不提了，版本确实太老，在当前新版本下已经相对很是稳定