一、GreenPlum介绍
GreenPlum是基于数据库分布式架构的开源大数据平台；采用无共享(no shareing)的MPP架构；具有良好的线性扩展能力，具有高效的并行运算、并行存储特性。拥有独特的高效的ORCA优化器。兼容SQL语法。适合用于高效PB数据量级的存储、处理和实时分析能力。由于内核是基于PostgreSQL数据库；也支持涵盖OLTP型业务混合负载。同时数据节点和主节点都有自己备份节点。提供数据库的高可用性。
二、GreenPlum架构
架构
在GreenPlum数据库中组件；从上图可以看出Master节点、Segment节点、interconnect
- Master节点：为主节点；作为数据库的入口，负责客服端连接；对客服端的请求生成查询计划；分发给某个或者所有的Segment节点。
- standby master: 作为master节点的备库；为其提供高可用性。在Master节点出现故障；通过gpactivestandby命令激活。接管master工作
- interconnect：是GreenPlum的网络层；负责每个节点之间的通信。
- segment节点：为数据节点；接收master分发下来的查询计划；执行返回结果给master节点
- mirror segment节点： 作为segment节点的备库；为了提供高可用性；通常跟对应的segment节点不在同一台机器上。在segment节点出现故障，mirror segment自动接管进行工作。但是为了数据库平稳；尽快恢复出现故障的segment。
对用户而言可以把整个GreenPlum数据库当成PostgreSQL数据库。
Greenplum数据库可以使用追加优化（append-optimized，AO）的存储个事来批量装载和读取数据，并且能提供HEAP表上的性能优势。 追加优化的存储为数据保护、压缩和行/列方向提供了校验和。行式或者列式追加优化的表都可以被压缩。
三、Greenplum数据库和PostgreSQL的主要区别在于：
- 在基于Postgres查询规划器的常规查询规划器之外，可以利用GPORCA进行查询规划。
- Greenplum数据库可以使用追加优化的存储。
- Greenplum数据库可以选用列式存储，数据在逻辑上还是组织成一个表，但其中的行和列在物理上是存储在一种面向列的格式中，而不是存储成行。列式存储只能和追加优化表一起使用。列式存储是可压缩的。当用户只需要返回感兴趣的列时，列式存储可以提供更好的性能。 所有的压缩算法都可以用在行式或者列式存储的表上，但是行程编码（RLE）压缩只能用于列式存储的表。Greenplum数据库在所有使用列式存储的追加优化表上都提供了压缩。
Greenplum如何存储在下面章节讲解。
参考文献：https://greenplum.cn/gp6/intro/arch_overview.html
备注：以上为本人理解；若有不对的地方；烦请指出。谢谢！