Greenplum基础

MPP架构

MPP（Massively Parallel Processing）架构是一种用于处理大规模数据的计算架构，它通过将任务分配给多个处理单元并行执行，以提高处理速度和性能。MPP 架构的由来可以追溯到对大规模数据处理需求的不断增长，传统的单一处理器或对称多处理器（SMP）架构无法满足这些需求。MPP 架构允许在大规模数据集上实现水平扩展，通过添加更多的处理单元来增加计算和存储能力。

• 分布式存储： MPP 数据库系统通常使用分布式存储架构，将数据分散存储在多个节点上。每个节点都有自己的存储单元，这样可以提高数据的读取和写入速度。
• 并行处理： MPP 架构通过将任务分解成小块，并同时在多个处理单元上执行这些任务来实现并行处理。每个处理单元负责处理数据的一个子集，然后将结果合并以生成最终的输出。
• 共享无状态架构： MPP 系统通常采用共享无状态的架构，即每个节点之间没有共享的状态。这使得系统更容易水平扩展，因为可以简单地添加更多的节点，而不需要共享状态的复杂管理。
• 负载平衡： MPP 数据库通常具有负载平衡机制，确保任务在各个节点上均匀分布，避免某些节点成为性能瓶颈。
• 高可用性： 为了提高系统的可用性，MPP 架构通常设计成具有容错和故障恢复机制。如果一个节点出现故障，系统可以继续运行，而不会丢失数据或中断服务。

一些知名的 MPP 数据库系统包括 Teradata、Greenplum、Amazon Redshift 等。这些系统广泛应用于企业数据仓库、商业智能和大数据分析等领域。总体而言，MPP 架构通过将任务分布到多个节点并行执行，以及有效地利用分布式存储和处理的方式，提供了一种高性能、可伸缩的数据处理解决方案，适用于处理大规模数据的场景。

一、Greenplum架构

Greenplum是基于开源PostgreSQL的分布式数据库，采用shared-nothing（共享无状态）架构，即主机、操作系统、内存、存储都是每台服务器独立自我控制，不存在共享。

Greenplum本质上是一个关系型数据库集群，实际上是由多个独立的数据库服务组合而成的一个逻辑数据库。这种数据库集群采取的是MPP（Massively Parallel Processing）架构，大规模并行处理。

GreenPlum数据库是由Master Server、Segment Server和Interconnect三部分组成，Master Server和Segment Server的互联使用Interconnect。

协调者（Coordinator） 和 Master 节点 是同一个概念，只是不同版本或文档中使用的术语不同。它们都指的是 Greenplum 集群中负责查询解析、任务分发和结果汇总的核心节点。

在较新版本的 Greenplum（特别是 Greenplum 6 及以后），官方文档逐渐采用 Coordinator（协调者） 这一术语取代Master，以更清晰地描述其功能。

在技术领域，“Master” 这一术语逐渐被认为不够中立或可能引发歧义，因此许多开源项目（如 Greenplum、PostgreSQL 等）开始采用更中立的术语，如 “Coordinator” 或 “Primary”。
“Coordinator” 更准确地描述了该节点的核心功能，即协调整个集群的工作，而不是“主从”关系中的“主”。

Greenplum是一个关系型数据库，是由数个独立的数据服务组合成的逻辑数据库，整个集群由多个数据节点（Segment Host）和控制节点（Master Host）组成。在典型的Shared-Nothing中，每个节点上所有的资源的CPU、内存、磁盘都是独立的，每个节点都只有全部数据的一部分，也只能使用本节点的数据资源。

在Greenplum中，需要存储的数据在进入到表时，将先进行数据分布的处理工作，将一个表中的数据平均分布到每个节点上，并为每个表指定一个分布列（Distribute Column）,之后便根据Hash来分布数据，基于Shared-Nothing的原则，Greenplum这样处理可以充分发挥每个节点处IO的处理能力。

1.1 Master/Coordinator节点

Master/Coordinator节点是整个系统的控制中心和对外的服务接入点，它负责接收用户SQL请求，将SQL生成查询计划进行并行处理优化，然后将查询计划分配到所有的Segment节点并进行处理，协调组织各个Segment节点按照查询计划一步一步地进行并行处理，最后获取到Segment的计算结果，再返回给客户端。

从用户的角度看Greenplum集群，看到的只是Master节点，无需关心集群内部的机制，所有的并行处理都是在Master控制下自动完成的。Master节点一般只有一个或二个。

1.2 Segment节点

Segment节点是Greenplum执行并行任务的并行计算节点，它接收Master的指令进行MPP并行计算，因此所有Segment节点的计算性总和就是整个集群的性能，通过增加Segment节点，可以线性化得增加集群的处理性能和存储容量，Segment节点可以是1~10000个节点。

1.3 Interconnect

Interconnect是Master节点与Segment节点、Segment节点与Segment节点之间进行数据传输的组件，它基于千兆交换机或者万兆交换机实现数据再节点之间的高速传输。

外部数据在加载到Segment时，采用并行数据流进行加载，直接加载到Segment节点，这项独特的技术是Greenplum的专有技术，保证数据在最短时间内加载到数据库中。

---

官方介绍的Greenplum架构：

二、Greenplum基本使用

2.1 登录

psql 命令登录gp，psql/命令用法可以通过 psql --help 查看帮助信息。

psql 命令格式为：psql -h hostname -p port -d database -U user -W password

• -h后面接对应的master或者segment主机名，默认是本机。
• -p后面接master或者segment的端口号，默认5432（master节点），如果登陆segment节点，则需要指定segment端口6000。
• -d后面接数据库名，默认gpdw，可将上述参数配置到用户环境变量中。
• -U登陆用户名，默认gpadmin。

一般直接psql默认登录就可以：

[aimyon@hadoop102 ~]$ psql
psql (9.4.26)
Type "help" for help.

gpdw=# \l

                 List of databases
   Name    |  Owner  | Encoding |  Collate   |   Ctype    |  Access privileges  
-----------+---------+----------+------------+------------+---------------------
 gp_sydb   | gpadmin | UTF8     | en_US.utf8 | en_US.utf8 | 
 postgres  | gpadmin | UTF8     | en_US.utf8 | en_US.utf8 | 
 template0 | gpadmin | UTF8     | en_US.utf8 | en_US.utf8 | =c/gpadmin         +
           |         |          |            |            | gpadmin=CTc/gpadmin
 template1 | gpadmin | UTF8     | en_US.utf8 | en_US.utf8 | =c/gpadmin         +
           |         |          |            |            | gpadmin=CTc/gpadmin

远程客户端登录gp

配置其他用户或者客户端远程登陆gp，需要配置以下2个文件：

• 配置 /opt/greenplum/data/master/gpseg-1/pg_hba.conf，新增一条规则，则允许任意ip及密码登陆pg。
• echo “host all gpadmin 0.0.0.0/0 trust” >> /home/gpadmin/data/master/gpseg-1/pg_hba.conf
• 配置修改完成后，重新加载配置文件：gpstop -u

2.2 数据类型

类型	长度	描述	范围
bigint	8字节	大范围整数	-9223372036854775808 到 +9223372036854775807
smallint	2字节	小范围整数	-32768到+32767
integer(int)	4字节	常用整数	-2147483648 到 +2147483647
decimal	可变长	用户指定的精度，精确	小数点前 131072 位；小数点后 16383 位
real	4字节	可变精度，不准确	6位十进制数字精度
double precision	8字节	可变精度，不准确	15位十进制数字精度
smallserial	2字节	自增的小范围整数	1到32767
serial	4字节	自增整数	1到2147483647
bigserial	8字节	自增的大范围整数	1到9223372036854775807
character	别名char	定长，不足补空白
character	varying	别名varchar	可变长，有长度限制
text	可变长	无长度限制
timestamp	8字节	日期和时间，无时区	4713 BC到294276 AD
timestamp with time zone	8字节	日期和时间，有时区	4713 BC到294276 AD
date	4字节	只用于日期	4713 BC到5874897 AD
boolean	1字节	true/false
money	8字节	货币金额	-92233720368547758.08 到 +92233720368547758.07

example：

--建表语句
create table student(
id int, 
name text, 
age int, 
eight double precision);

#建表时会提示
Table doesn't have 'DISTRIBUTED BY' clause -- Using column named 'id' as the Greenplum Database data distribution key for this table.
这是提醒建表时指定分布键和分布策略，默认第一个字段（或逐渐）和hash策略。

--插入数据
insert into test values
(1,'xiaohaihai',18,75.2),
(2,'xiaosongsong',16,80.6),
(3,'xiaohuihui',17,60.3),
(4,'xiaoyangyang',16,65.8);

2.2.1 枚举类型

枚举类型是一个包含静态和值的有序集合的数据类型，类似于Java中的enum类型，需要使用create type命令创建。

-- 创建枚举类型
create type weeks as enum('Mon','Tue','Wed','Thu','Fri','Sat','Sun');

-- 建表字段使用枚举类型
create table user_schedule (
    user_name varchar(100),
    available_day weeks 
    // available_dat weeks DEFAULT 'Mon' 为枚举列设置默认值，防止无效列
);

-- 插入数据
insert into user_schedule (user_name, available_day) values ('Alice', 'Mon');
insert into user_schedule (user_name, available_day) values ('Bob', 'Fri');
insert into user_schedule (user_name, available_day) values ('Charlie', 'Sun');

-- 查询结果
select * from user_schedule;

在 Greenplum 中，枚举类型一旦创建，就会永久存储在数据库中，可以在后续的表定义和查询中重复使用。如果需要修改枚举类型的值列表，必须先删除并重新创建。枚举类型的持久性使其非常适合用于需要固定取值范围的场景。

枚举类型如果没有显式删除就会一直存在，或枚举类型被依赖的对象（如表）删除，且没有其他对象依赖它。

2.2.2 几何类型

几何数据类型表示二维的平面物体。下表列出了GreenPlum支持的几何类型。

类型	大小	描述	表现形式
point	16字节	平面中的点	(x,y)
line	32字节	直线	((x1,y1),(x2,y2))
lseg	32字节	线段	((x1,y1),(x2,y2))
box	32字节	矩形	((x1,y1),(x2,y2))
path	16+16n字节	路径（与多边形相似）	((x1,y1),…)
polygon	40+16n字节	多边形	((x1,y1),…)
circle	24字节	圆	<(x,y),r> (圆心和半径)

-- 建表 创建一个表 geometric_shapes，它包含点、线和多边形类型的列。
create table geometric_shapes (
    id serial primary key,
    point_col point,
    lseg_col lseg,
    polygon_col polygon
);
-- 插入数据
insert into geometric_shapes (point_col, lseg_col, polygon_col)
values(point(1, 2), lseg '[(0,0),(1,1)]', polygon '((0,0),(1,0),(1,1),(0,1))');
--- 查询所有
select * from geometric_shapes;
--- 根据点查询
select * from geometric_shapes where point_col <-> point(1, 2) < 0.0001;
--- 根据线段查询
select * from geometric_shapes where lseg_col = lseg '[(0,0),(1,1)]';
--- 根据多边形查询
select * from geometric_shapes where polygon_col ~= polygon '((0,0),(1,0),(1,1),(0,1))';

2.2.3 网络地址类型

GreenPlum提供用于存储IPv4、IPv6、MAC地址的数据类型。用这些数据类型存储网络地址比用纯文本好，因为提供输入错误检查和特殊的操作和功能。

类型	描述	说明
cidr	7或19字节	IPv4 或 IPv6 网络
inet	7或19字节	IPv4 或 IPv6 主机和网络
macaddr	6字节	MAC 地址

-- 创建包含网络地址数据类型的表
create table network_addresses (
    id serial primary key,
    ip_address inet,
    network cidr,
    mac_address macaddr
);

-- 插入数据
insert into network_addresses (ip_address, network, mac_address)
values('192.168.1.1/24', '192.168.1.0/24', '08:00:2b:01:02:03');
-- 查询数据
select * from network_addresses;
-- 查询特定的 IP 地址
select * from network_addresses where ip_address = inet '192.168.1.1';
select * from network_addresses where host(ip_address) = '192.168.1.1';
-- 查询特定的网络
select * from network_addresses where network = cidr '192.168.1.0/24';
-- 查询特定的 MAC 地址
select * from network_addresses where mac_address = macaddr '08:00:2b:01:02:03';
-- 更新数据
update network_addresses set ip_address = inet '192.168.1.2' where id = 1;
-- 删除数据
delete from network_addresses where id = 1;

在对 inet 或 cidr 数据类型进行排序的时候， IPv4 地址总是排在 IPv6 地址前面。

2.2.4 JSON类型

json 数据类型可以用来存储 JSON（JavaScript Object Notation）数据， 这样的数据也可以存储为 text，但是 json 数据类型更有利于检查每个存储的数值是可用的 JSON 值。

-- 创建一个新表，名为 json_demo，包含一个 json 类型的列
create table json_demo (
    id serial primary key,
    data json
);
-- 向 json_demo 表插入 json 数据，注意 json 数据必须是单引号的字符串
-- 并且遵循 json 格式
insert into json_demo (data) values ('{"name": "张三", "age": 28, "city": "北京"}');
-- 查询 json_demo 表中的 json 数据
select * from json_demo;
-- 使用 ->> 运算符来提取 json 对象中的 name 字段
select data->>'name' as name from json_demo;

2.2.5 数组类型

GreenPlum允许将字段定义成变长的多维数组。数组可以是任何基本类型或用户定义类型，枚举类型或复合类型。

-- 创建一个新表，名为 array_demo，包含一个 int 类型的数组列
create table array_demo (
    id serial primary key,
    numbers int[]  -- int 数组类型列
);

-- 向 array_demo 表插入数组数据
-- 数组使用花括号{}并且元素由逗号分隔
insert into array_demo (numbers) values ('{1,2,3,4,5}');

-- 查询 array_demo 表中的数组数据
select * from array_demo;

-- 使用数组下标来获取数组中的特定元素
-- 注意：Greenplum数组下标从1开始
select numbers[1] as first_element from array_demo;

-- 使用 unnest 函数来展开数组为一系列行
select unnest(numbers) as expanded_numbers from array_demo;

2.2.6 复合类型

复合类型表示一行或者一条记录的结构； 它实际上只是一个字段名和它们的数据类型的列表。GreenPlum允许像简单数据类型那样使用复合类型。比如，一个表的某个字段可以声明为一个复合类型。

-- 定义一个复合类型，名为 person_type，包含姓名、年龄和城市
create type person_type as (
    name text,
    age int,
    city text
);

-- 创建一个新表，名为 composite_demo，包含一个复合类型的列
create table composite_demo (
    id serial primary key,
    person_info person_type  -- 使用之前定义的复合类型作为列类型
);

-- 向 composite_demo 表插入复合类型数据
-- 复合类型数据使用括号，并且属性值由逗号分隔
insert into composite_demo (person_info) values (ROW('张三', 28, '北京'));

三、DDL（Data Definition Language）数据定义语言

3.1 创建数据库

CREATE DATABASE 是 SQL 命令，用于创建一个新的数据库。

CREATE DATABASE name [ [WITH] [OWNER [=] dbowner]
[TEMPLATE [=] template]
[ENCODING [=] encoding]
[TABLESPAC [=] tablespace]
[CONNECTIONE LIMIT [=] connlimit ] ]

• name 是你要创建的数据库的名称。这个名称是必须的，并且在同一个数据库服务器上必须是唯一的。

• [ [WITH] [OWNER [=] dbowner]：

  • 可选项，OWNER 指定了新数据库的所有者，如果未指定，新数据库的所有者默认是执行该命令的用户。
  • dbowner 是数据库所有者的用户名。

• [TEMPLATE [=] template]：

  • 可选项，TEMPLATE 指定了用于创建新数据库的模板。
  • 在 PostgreSQL 和 GreenPlum 中，通常有一个名为 template1 的默认模板。如果不指定，就会使用这个默认模板。
  • template 是模板数据库的名称。

• [ENCODING [=] encoding]：

  • 可选项，ENCODING 指定了新数据库的字符编码。这个设置决定了数据库可以存储哪些字符。
  • encoding 是字符编码的名称，例如 UTF8。

• [TABLESPACE [=] tablespace]：

  • 可选项，TABLESPACE 指定了新数据库的存储位置。表空间是数据库中存储文件的物理位置。
  • tablespace 是表空间的名称。

• [CONNECTION LIMIT [=] connlimit ]：

  • 可选项，CONNECTION LIMIT 限制了可以同时连接到数据库的最大客户端数量。
  • connlimit 是允许的最大连接数。如果设置为 -1，则表示没有限制。

创建一个name为my_db1的数据库，所属为gpadmin用户，字符集编码使用utf-8，表空间为pg_default，限制最大客户端连接数量。

create database my_db1 with owner gpadmin
encoding 'utf-8'
tablespace pg_default
connection limit 10; 

3.2 创建schema

schema 本质上就是一种分组管理工具，它允许将相关性质或类型的多个表和其他数据库对象（如视图、索引、存储过程等）组织在一起。可以把 schema 看作是数据库内部的一个“文件夹”或“命名空间”，用于逻辑上组织和隔离数据，以实现更好的数据管理和安全控制。

一个 database 下可以有多个 schema，schema在 gp 中也叫做 namespace。

# 切换到EmployeeDB数据库
\c EmployeeDB
# 创建schema
create schema sc_test;

postgresql也有schema这个概念，和greenplum的一样，毕竟底层是postgresql。

3.3 数据库操作

-- greenplum命令行客户端
\l   --查看所有数据库
\dn  --查看所有schema
\c db_gp --切换数据库

-- 可视化客户端中使用以下操作
select datname from pg_database; -- 列出 PostgreSQL 实例中所有数据库的名称 
SELECT schema_name FROM information_schema.schemata; -- 查询schema 
drop database if exists db_gp; --删除数据库

DROP DATABASE 会删除数据库的系统目录项并且删除包含数据的文件目录。

3.4 创建表

CREATE [EXTERNAL] TABLE table_name(
 column1 datatype [NOT NULL] [DEFAULT] [CHECK] [UNIQUE],
 column2 datatype,
 column3 datatype,
 .....
 columnN datatype,
 [PRIMARY KEY()]
)[ WITH ()]
 [LOCATION()]
 [FORMAT]
 [COMMENT]
 [PARTITION BY]
 [DISTRIBUTE BY ()];

• create table创建一个指定名字的表。如果相同名字的表已经存在，则抛出异常；
• external关键字可以让用户创建一个外部表，在建表的同时可以指定一个指向实际数据的路径（location）。
• comment：为表和列添加注释。
• distributed by 为表添加分布键，其必须为主键的子键。
• format 存储数据的文本类型。
• check 为表字段添加检查约束。
• unique 唯一约束，一个表中唯一和主键只能同时存在一个。
• primary key 主键设置,可以是一个或多个列。
• location：指定外部表数据存储位置。
• default：默认值。
• not null非空约束。
• with 可以添加数据追加方式，压缩格式，压缩级别，行列压缩等。
• partiton by 支持两种分区方式，范围分区（range）和列表分区（list）

---

在 Greenplum 中，表分为内部表（Internal Table） 和 外部表（External Table） 两种不同的表类型，分别用于存储和管理数据。

3.4.1 内部表

• 数据存储：内部表的数据直接存储在 GreenPlum 数据库的数据文件中。这意味着数据被物理存储在数据库服务器上。

• 事务管理：内部表完全支持事务管理。这包括 ACID 属性（原子性、一致性、隔离性和持久性），确保数据完整性和可靠性。

• 索引和约束：你可以在内部表上创建索引和约束，这有助于提高查询性能和维护数据完整性。

• 管理和维护：内部表可以使用数据库的全部管理和维护功能，如备份和恢复。

• 适用性：适用于需要高性能查询和事务完整性的数据。

一：内部表操作	
-- 创建内部表
CREATE TABLE employees ( 
employee_id SERIAL PRIMARY KEY, 
name VARCHAR(100), 
department VARCHAR(100), 
hire_date DATE 
);

-- 插入数据
INSERT INTO employees (name, department, hire_date) VALUES ('John Doe', 'IT', '2020-01-01');
INSERT INTO employees (name, department, hire_date) VALUES ('Jane Smith', 'HR', '2020-02-01');

-- 查询结果
SELECT * FROM employees;

内部表是 Greenplum 中默认的表类型，数据存储在 Greenplum 集群的本地磁盘上，由 Greenplum 直接管理。

3.4.2 外部表

• 数据存储：外部表的数据存储在数据库外部，如在文件系统、Hadoop HDFS 或任何可通过 SQL/MED（SQL Management of External Data）访问的数据源。外部表仅存储数据的元数据和位置信息。

• 事务管理：外部表不支持事务管理。它们主要用于读取和加载操作，不保证 ACID 属性。

• 索引和约束：由于数据实际存储在外部，你不能在外部表上创建索引或强制执行数据库级别的约束。

• 管理和维护：外部表的管理相对简单，因为它们只是对外部数据源的引用。备份和恢复通常不适用于外部表本身，而是应用于数据源。

• 适用性：适用于 ETL（Extract, Transform, Load）操作，即从外部数据源提取数据，然后可能将其转换和加载到内部表中进行进一步处理。

假设我们有一个 CSV 文件 employee_data.csv，它存储在文件系统中，格式如下：

employee_id,name,department,hire_date
1,John Doe,IT,2020-01-01
2,Jane Smith,HR,2020-02-01

-- 开启一个高性能、并行化的文件分发服务，用于在 Greenplum 集群和外部文件系统之间高效地传输数据。
gpfdist -d /home/gpadmin/software/datas/ -p 8081 &

-- 创建外部表
CREATE EXTERNAL|WRITABLE TABLE ext_employees (
    employee_id varchar(100),
    name VARCHAR(100),
    department VARCHAR(100),
    hire_date varchar(100)
)
LOCATION ('gpfdist://hadoop102:8081/employee_data.csv')
FORMAT 'CSV';

SELECT * FROM ext_employees;

gpfdist 是 Greenplum 中用于高效数据传输的重要工具，特别适合与外部表功能结合使用。通过 gpfdist，可以实现高性能的数据加载、导出和共享。在使用过程中，注意性能优化、文件权限和网络配置，以确保数据传输的效率和稳定性。

EXTERNAL关键字创建的外部表，默认是可读外部表，这种表支持 SELECT 操作，不支持 INSERT、UPDATE、DELETE 操作。
WRITABLE关键字创建的外部表，可写外部表，这种表支持 INSERT 操作，不支持 SELECT、UPDATE、DELETE 操作。

3.4.3 外部表和内部表的区别

内部表：

• 可以对内部表进行 INSERT, UPDATE, DELETE 等操作，因为数据存储在数据库内部。
• 支持事务，可以回滚未提交的更改。
• 可以创建索引以提高查询性能。在这里插入代码片

外部表：

• 通常只用于 SELECT 操作，用于读取外部数据源的数据。
• 不支持事务。
• 不支持索引创建。

内部表和外部表在操作和用途上的主要区别。内部表适合存储和管理数据库内的数据，而外部表适用于从外部数据源临时读取数据。

HIVE中的外部表也是只管理表的元数据，实际数据交由外部管理，并且删除表时不会删除物理数据。

3.5 修改表

3.5.1 重命名表

ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name
-- 案例
alter table arr_test rename to arr; --将表arr_test重命名为arr

3.5.2 增加/修改/替换列信息

ALTER TABLE tab_name RENAME old_name TO new_name; --修改列名
ALTER TABLE tab_name ALTER COLUMN column_name TYPE column_type [USING column_name::column_type]; --修改列类型
ALTER TABLE table_name ADD|DROP COLUMN col_name [column_type]; --增加/删除列
--案例
alter table arr add column id int; --给表arr添加一个列 id int;
alter table arr rename sal to salary; --给表arr的sal列重命名为salary
alter table arr alter column id type double precision; --给表arr的id列类型由double更改为precision
alter table arr drop column id; --给表arr删除id列

3.5.3 删除表

drop table arr;

DROP TABLE 操作会直接删除表的定义和数据，如果没有备份的情况下无法自动恢复。

3.5.4 清空表

truncate table arr;

truncate只能删除内部表，不能删除外部表中数据。

四、DML（Data Manipulation Language）数据操作语言

4.1 数据导入

4.1.1 copy装载数据

COPY table_name FROM file_path DELIMITER ‘字段之间的分隔符’;

• copy: 表示加载数据到指定表中，仅追加。
• delimiter：表示读取的数据字段之间的分隔符。

准备一份文件在/home/gpadmin/software/datas/employees1.txt目录，文件内容如下:

John,IT,30
Jane,HR,25

创建一张表employees1

CREATE TABLE employees1 (
    name VARCHAR(100),
    department VARCHAR(50),
    age INTEGER
);

将/employees1.txt文件加载到表中:

COPY employees1 FROM '/home/gpadmin/software/datas/employees1.txt' delimiter ',';

copy是追加数据，如果想要覆盖只能先truncate清空表。

4.1.2 insert插入数据

创建一张表employees2

CREATE TABLE employees2 (
    name VARCHAR(100),
    department VARCHAR(50),
    age INTEGER
);

使用insert语句插入数据

insert into  employees2  values(‘zhangsan’,'IT',18),(‘lisi’,'HR',20);

根据查询结果插入数据

insert into  employees2 select * from employees1;

insert不支持覆盖数据，仅追加。

4.1.3 查询结果建表加载数据

根据查询结果创建表（查询的结果会添加到新创建的表中）。

create table employees3 as select * from employees1 ;

4.2 数据更新和删除

4.2.1 数据更新

修改数据的通用SQL语法

UPDATE table_name
SET column1 = value1, column2 = value2...., columnN = valueN
WHERE [condition];

我们可以同时更新一个或多个字段，也可以在WHERE子句中指定任何条件

update employees3 set name='haihai' where department = 'HR';

4.2.2 数据删除

删除指定数据的通用SQL语法：

DELETE FROM table_name WHERE [condition];

如果没有指定 WHERE 子句，GreenPlum对应表中的所有记录将被删除。一般我们需要在 WHERE 子句中指定条件来删除对应的记录，条件语句可以使用 AND 或 OR 运算符来指定一个或多个。

delete from gp_test where id =1 or name = 'aimyon';

4.3 数据导出

copy employees3 to '/home/gpadmin/software/datas/test.txt';

greenplum无法导出外部表的数据，因为外部表的数据存储在外部数据源，不直接由gp管理。

---

gp数据库SQL的使用和Hive大差不差，除了\d这种类似的简洁命令，具体使用的时候如果不一样，可以查阅资料解决，后边就不赘述SQL了。