昨天（2019年10月29日）晚上8点，北京室外寒风凛冽，但线上的Greenplum 6.0直播室却热火朝天。Greenplum研发工程总监杨瑜在直播过程中为大家分享了Greenplum 6.0诸多新特性，并对Greenplum 7.0的新功能特性进行了展望。没有参加活动的小伙伴也不用担心哦，让我们用一篇文章带你回顾公开课的所有干货！

Greenplum是基于MPP架构的，开源的，集机器学习和人工智能处理能力于一体的数据平台。 9月4日发布的Greenplum 6.0版本在功能和性能上都有了大幅提升，在并发性上的改进尤为显著，对OLTP型和混合负载业务的支持更为强大，是Greenplum发展的重要里程碑。

Greenplum是基于PostgreSQL的MPP数据库。此次Greenplum 6.0的发布，其Postgres内核进行了大幅度的升级。Greenplum6的内核从Greenplum 5的Postgres8.3版本的内核一直升级到Postgres9.4版本的内核，一共升级11720个提交，包括了非常多的Postgres新特性。

此外，在这一版的Greenplum中，OLTP性能得到了大幅度提升，经内部在GCP上的测试，Greenplum 的TPCB提升了70倍。其中更新操作的TPS达到24448次，插入操作的TPS达到46570次，查询操作的TPS达到14万次。这一重大优化使得Greenplum能够更好的胜任混合查询的应用场景。

为了对多租户提供更好的资源隔离，更好的支持混合工作负载和高并发，我们在此版本中引入了资源组。我们可以指定每个资源组能使用的最大CPU，控制每个查询所使用的最大内存，还可以指定每个资源组的最大并发数，这一切都是利用Linux Cgroup实现的。

在多租户的场景下，磁盘配额是与租户的SLA（Service Level Agreement）的一部分。Greenplum 支持Schema和用户级别的磁盘配额创建和管理。当磁盘使用量达到限额时，将阻止用户继续占用磁盘空间。Greenplum的磁盘配额是基于 Extension framework和Background worker framework实现的。在Extension framework下，可以减少对Greenplum内核的侵入，易于turn on/off。由于Diskquota的工作是使用独立的进程完成的， 现在Greenplum也做到了Diskquota的进程的启动无需重启Greenplum。

针对用户实际使用场景的痛点，我们对集群的扩容进行了优化和增强。Greenplum 6.0引入了一致性哈希算法，新的算法不使得Greenplum不需要重新分布集群所有数据，仅移动少量数据，也不需要重新启动集群，从而有效减少因为增加机器节点需要挪动的数据量。

此外，新版本的Greenplum引入了预写日志来进行主备节点间数据的同步。预写日志支持以增量的方式复制数据，相比于之前的FileRep，减少了网络开销，提高了响应速度。

针对用户场景中的痛点，Greenplum 6.0开始支持复制表。例如：当用户想将城市列表作为小表，每个节点上各放一份并行数据过滤，在之前的版本中是没法做到的，但新的版本中使用复制表可以很容易实现。

同时，在Greenplum 6.0中，我们升级了压缩，在获得更高压缩率的同时，压缩和解压速度也得到了大幅提升。此外，我们也提供了对表数据更为细粒度的权限管理。用户可以控制列的访问权限而不再是粗粒度的整个表。

针对用户想要更快的大批量倒入数据的情况，我们支持了Unlogged表。对该表的修改不需要写日志，所以性能比普通表要快得多，但是如果系统发生崩溃，数据可能会丢失。用户可以根据自己的应用场景合理选择。

在Greenplum 6.0中，很多组件也进行了升级。为了更快的，低延迟，不重不丢的导入流式数据，我们研发了Kafka 连接器。支持exactly once语义，支持并行消息处理、窗口，多种数据类型，和多字节分隔符等。

监控方面，Greenplum监控工具GPCC也对Greenplum 6进行了支持，用户无需运行额外的gpperfmon服务进程就可以获取查询的详细信息。 此外，用户还可以使用过滤器缩小历史日志的查询范围，并通过GPCC监控standby master的状态 。

除了传统的数仓， Greenplum 还通过Apache 顶级开源项目 MADLib 实现了对数据库内高级分析的支持。Madlib 1.6提供了强大的深度学习算法，以内置数据库的方式在Greenplum中运行，将计算发送到数据节点，而不是数据拉到计算节点，性能更好。对图像，文本，半结构化数据都能很好的支持。

Greenplum 6.0是Greenplum大数据平台一个里程碑的版本。这次发布与以往不同的是，基于开源协议的Greenplum 6.0社区版也在同一天发布, 感兴趣的爱好者可以前往Github下载尝试。

如今，在Greenplum工程师的努力下，内核升级到Postgres 9.5的工作已经完成，在新的内核版本中，将包括 Upset，行级安全管理，Block Range Indices等特性，排序性能和多CPU机器性能将大幅提升。

同时，内核升级到Postgres 9.6的工作也已经开始，包括并行执行顺序扫描，Join和聚合、避免在Vacuum操作期间不必要地扫描存储页 、全文检索具备搜索短语能力（多个相邻单词）、postgres_fdw支持远程Join，排序，更新和删除等多个特性即将集成，性能也将大幅提升，尤其是在多CPU插槽服务器上的可扩展性方面 。Postgres 9.5和9.6都将被包含到Greenplum 7.0版本中。

此外，多中心数据复制正在有条不紊的开展中，包括预写日志、对故障转移和故障恢复的支持，数据可用性的最大化，对冷热待机的支持，对数据安全的提高等功能都将包含在Greenplum 7.0中。

在Greenplum 7.0版本中，用户还可以期待跨集群的查询能力。该能力可以让用户可以快速可靠的跨Greenplum集群查询，从而达到“扩大”Greenplum集群规模的作用，得以减少数据冗余，可以支持跨集群表间Join和谓词下推。

Greenplum官方监控工具GPCC报表和警报功能将在Greenplum 7.0版本进行增强。将支持更加详细丰富的报表，并能够对表数据空间进行跟踪和报警。

此外，Greenpum还提供了2种方式让用户得以自行进行扩展。第一种方式是通过Procedure Language(PL)， 另一种方式则是为开发人员提供透明的计算能力，首先会支持R，这就是GreenplumR项目。 通过这个项目，R开发者可以在本地编写代码，将R函数推送到Greenplum服务器上，在Docker容器中并行执行R函数。通过R函数在Greenplum上处理数据。将结果存储在数据库中或返回给客户端。整个过程对R开发人员透明，同时也可以获得Greenplum提供的强大的并行计算能力。

无论是内核，HTAP能力，还是关键业务的可用性、不断优化的监控系统，Greenplum一直在不断创新，我们期待在接下来的Greenplum版本中，可以为用户提供更多惊喜。

讲师介绍

杨瑜 Pivotal中国研发工程总监
长期从事 Greenplum 内核的研发和管理工作，先后参与和负责基于Greenplum内核的机器学习库MADlib的研发，Greenplum 内核和PostgreSQL内核持续归并等工作，并帮忙组建Greenplum文本挖掘引擎GPText团队，有着丰富的一线内核研发经验。