TPC-H 模 拟了商业环境中的分析端，大量的数据被细化，可以帮助企业进行可靠的商业决策，其中包含一整套面向商业的特殊查询和并发数据修改内容。该基准中选择的查询 和数据库中的数据都具有广泛的全行业关联性。这种基准测试所描述的决策支持系统可检查大量的数据，所执行的查询也具有很高的复杂度。并且，TPC-H会基于数据库的大小将结果分类。
TPH的性能度量单位有两个，一个被称为"TPC-H复合式每小时查询性能单位"（TPC-H Composite Query-per-Hour Performance Metric - QphH@Size），反映的是系统处理查询的多方面能力，包括查询执行时选定的数据库大小、单个流提交查询时的查询处理能力，以及多个并发用户提交查询时的查询吞吐量。另外一个，是价格/性能比计量单位$/QphH
不知道是不是这个
IMPORT FOREIGN SCHEMA更新时间：2022-07-27 17:52
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IMPORT FOREIGN SCHEMA语句用于批量创建外部表。本文为您介绍IMPORT FOREIGN SCHEMA语句的用法和使用限制。
使用限制
使用IMPORT FOREIGN SCHEMA语句时，建议您添加LIMIT TO限制，并使用括号将需要添加限制的表名称括起来。如果不添加该限制，系统则将目标MaxCompute工作空间中的所有表批量创建至Hologres中。
仅Hologres V1.1.26及以上版本支持对使用IMPORT FOREIGN SCHEMA创建的外部表名称增加前缀和后缀，如果您的实例是V1.1.26以下版本，请您提交工单或加入在线支持钉钉群申请升级实例。
仅Hologres V1.3及以上版本支持MaxCompute的三层模型模式（即在原先的Project和Table之间增加了一层Schema的概念），更多描述请参见MaxCompute Schema。如果您想在Hologres中使用MaxCompute的三层模型的项目创建外部表，且您的Hologres版本较低，请您提交工单升级实例。
命令格式
在Hologres中批量创建外部表的命令格式如下。
IMPORT FOREIGN SCHEMA remote_schema
[ { LIMIT TO | EXCEPT } ( table_name [, ...] ) ]
FROM SERVER odps_server
INTO local_schema
[ OPTIONS ( option 'value' [, ... ] ) ]
参数说明
参数说明如下表所示。
参数 描述
remote_schema
MaxCompute两层模型：需要导入的MaxCompute表所在的项目名称。
MaxCompute三层模型：需要导入的MaxCompute的项目名称和Schema名称，格式为odps_project_name#odps_schema_name。如果您MaxCompute的Project是三层模型模式，您仍使用两层模型的写法调用，则会报错，报错样例如下。
failed to import foreign schema:Table not found - table_xxx
table_name 需要导入的MaxCompute表名称。
server_name MaxCompute表所在的外部服务器名称，默认为odps_server。
您可以直接调用Hologres底层已创建的名为odps_server的外部表服务器。详细原理请参见Postgres FDW。
local_schema Hologres外部表所在的schema名（如public）。
options Hologres支持如下四个option：
if_table_exist：表示导入时已经存在该表。取值如下：
error：默认值，表示已有同名外部表，不再重复创建。
ignore：忽略该同名表，跳过该表的导入，使导入的表不重复。
update：更新并重新导入该表。
if_unsupported_type：表示导入的外部表中存在Hologres不支持的数据类型。取值如下：
error：报错，导入失败， 并提示哪些表存在不支持的类型。
skip：默认值，表示跳过导入的存在不支持类型的表，并提示哪些表被跳过。
prefix：表示导入时生成的Hologres外部表的前缀，自Hologres V1.1.26版本新增。
suffix：表示导入时生成的Hologres外部表的后缀，自Hologres V1.1.26版本新增。
说明 Hologres仅支持创建MaxCompute外部表。新建的外部表名称需要同MaxCompute表的名称一致。
使用示例
MaxCompute两层模型。
示例选取MaxCompute公共数据集public_data中的表，在Hologres中批量创建外部表。您可以参照使用公开数据集描述，登录并查询数据集 。
示例1：为public schema新建一张外部表，若表存在则更新表。
IMPORT FOREIGN SCHEMA public_data LIMIT to
(customer)
FROM server odps_server INTO PUBLIC options(if_table_exist 'update')
示例2：为public schema批量新建外部表。
IMPORT FOREIGN SCHEMA public_data LIMIT to(
customer,
customer_address,
customer_demographics,
inventory,item,
date_dim,
warehouse)
FROM server odps_server INTO PUBLIC options(if_table_exist 'update')
示例3：新建一个testdemo schema并批量新建外部表。
create schema testdemo
IMPORT FOREIGN SCHEMA public_data LIMIT to(
customer,
customer_address,
customer_demographics,
inventory,item,
date_dim,
warehouse)
FROM server odps_server INTO testdemo options(if_table_exist 'update')
set search_path to testdemo
示例4：在public schema批创建外部表，已有外表则报错。
IMPORT FOREIGN SCHEMA public_data LIMIT to
(customer,
customer_address)
FROM server odps_server INTO PUBLIC options(if_table_exist 'error')
示例5：在public schema批量创建外部表，已有外表则跳过该外部表。
IMPORT FOREIGN SCHEMA public_data LIMIT to
(customer,
customer_address)
FROM server odps_server INTO PUBLIC options(if_table_exist 'ignore')
MaxCompute三层模型。
基于MaxComputeodps_hologres项目的tpch_10g这个Schema中的odps_region_10g表创建Hologres中的外部表。
IMPORT FOREIGN SCHEMA "odps_hologres#tpch_10g" LIMIT to
(
odps_region_10g
)
FROM SERVER odps_server INTO public OPTIONS(if_table_exist 'error',if_unsupported_type 'error')
HoloWeb可视化批量创建外部表
HoloWeb提供可视化批量创建外部表功能，无需写SQL命令就能创建外部表，步骤如下。
进入HoloWeb页面，详情请参见连接HoloWeb。
在HoloWeb开发页面的顶部菜单栏，选择元数据管理 >MaxCompute加速，单击批量创建外部表。
您也可以在元数据管理界面的已登录实例列表。单击目标数据库，鼠标右击数据库下已创建的目标模式，选择批量创建外部表。
在批量创建外部表页面，配置各项参数。
类别 参数 描述
基本属性 实例名 已登录的实例名称。
数据库 存放新创建外部表的Hologres数据库名称。
目标位置 模式 模式名称。
您可以选择默认创建的public模式，也可以选择新建的模式名称。
来源 类型 目前仅支持MaxCompute外部表。
服务器列表 您可以直接调用Hologres底层已创建的名为odps_server的外部表服务器。详细原理请参见Postgres FDW。
远程库 MaxCompute的项目名称。
选择要直接加速的表
整库加速：批量创建所选项目下的所有表。
部分加速：您可以通过搜索表名称或关键字，选择需要创建的表。
说明 部分加速最多支持显示200张表，超出部分将不显示，但是也会创建成功。
例如，目标项目中共有203个名称中包含test的表，搜索test时，此处最多只会显示200个相关的表，但实际上203个表都会创建成功。
高级选项 表名冲突
忽略，继续创建其他表：创建表时，如果数据库中已存在当前创建的表名称，则忽略当前创建的表，继续创建其他表。
更新，修改同名表：创建表时，如果数据库中已存在当前创建的表名称，则更新已有表的数据。
报错，不再重复创建：创建表时，如果数据库中已存在当前创建的表名称，则发送报错，不再重复创建。
数据类型不支持
报错，导入失败：如果创建表时存在不支持的数据类型，则产生报错，导入数据失败。
忽略，跳过不支持字段：如果创建表时存在不支持的数据类型，则忽略不支持的字段，继续导入数据。
单击运行，批量创建外部表。
数据类型映射
批量创建的MaxCompute外部表与Hologres的数据类型映射，详情请参见批量创建MaxCompute外部表与Hologres的数据类型映射。
最近对离线数仓体系进行了扩容和架构改造，也算是一波三折，出了很多小插曲，有一些改进点对我们来说也是真空地带，通过对比和模拟压测总算是得到了预期的结果，这方面尤其值得一提的是郭运凯同学的敬业，很多前置的工作，优化和应用压测的工作都是他完成的。
整体来说，整个事情的背景是因为服务器硬件过保，刚好借着过保服务器替换的机会来做集群架构的优化和改造。
1.集群架构改造的目标
在之前也总结过目前存在的一些潜在问题，也是本次部署架构改进的目标：
1）之前 的GP segment数量设计过度 ，因为资源限制，过多考虑了功能和性能，对于集群的稳定性和资源平衡性考虑有所欠缺，在每个物理机节点上部署了10个Primary,10个Mirror，一旦1个服务器节点不可用，整个集群几乎无法支撑业务。
2）GP集群 的存储资源和性能的平衡不够 ，GP存储基于RAID-5,如果出现坏盘，磁盘重构的代价比较高，而且重构期间如果再出现坏盘，就会非常被动，而且对于离线数仓的数据质量要求较高，存储容量相对不是很大，所以在存储容量和性能的综合之上，我们选择了RAID-10。
3)集 群的异常场景的恢复需要完善， 集群在异常情况下（如服务器异常宕机，数据节点不可用，服务器后续过保实现节点滚动替换）的故障恢复场景测试不够充分，导致在一些迁移和改造中，相对底气不足，存在一些知识盲区。
4）集群版本过 低 ，功能和性能上存在改进空间。毕竟这个集群是4年前的版本，底层的PG节点的版本也比较旧了，在功能上和性能上都有一定的期望，至少能够与时俱进。
5） *** 作系统版本升 级 ，之前的 *** 作系统是基于CentOS6，至少需要适配CentOS 7 。
6）集群TPCH 压测验收 ，集群在完成部署之后，需要做一次整体的TPCH压测验收，如果存在明显的问题需要不断调整配置和架构，使得达到预期的性能目标。
此外在应用层面也有一些考虑，总而言之，是希望能够解决绝大多数的痛点问题，无论是在系统层面，还是应用层面，都能上一个台阶。
2.集群规划设计的选型和思考
明确了目标，就是拆分任务来规划设计了，在规划设计方面主要有如下的几个问题：
1）Greenplum的版本选择 ，目前有两个主要的版本类别，一个是开源版（Open Source distribution）和Pivotal官方版，它们的其中一个差异就是官方版需要注册，签署协议，在此基础上还有GPCC等工具可以用，而开源版本可以实现源码编译或者rpm安装，无法配置GPCC。综合来看，我们选择了 开源版本的6.16.2 ，这其中也询问了一些行业朋友，特意选择了几个涉及稳定性bug修复的版本。
2）数据集市的技术选型 ，在数据集市的技术选型方面起初我是比较坚持基于PostgreSQL的模式，而业务侧是希望对于一些较为复杂的逻辑能够通过GP去支撑，一来二去之后，加上我咨询了一些行业朋友的意见，是可以选择基于GP的方案，于是我们就抱着试一试的方式做了压测，所以数据仓库和和数据集市会是两个不同规模体量的GP集群来支撑。
3）GP的容量规划 ，因为之前的节点设计有些过度，所以在数量上我们做了缩减，每台服务器部署12个segment节点，比如一共12台服务器，其中有10台服务器是Segment节点，每台上面部署了6个Primary,6个Mirror，另外2台部署了Master和Standby，就是即（6+6）*10+2，整体的配置情况类似下面的模式。
4）部署架构方案选型 ，部署架构想起来比较容易，但是落实起来有很多的考虑细节，起初考虑GP的Master和Standby节点如果混用还是能够节省一些资源，所以设计的数据仓库和数据集市的部署架构是这样考虑的，但是从走入部署阶段之后，很快就发现这种交叉部署的模式是不可行的，或者说有一些复杂度。
除此之外，在单个GP集群的部署架构层面，还有4类方案考虑。
方案1 ：Master,Standby和segment混合部署
方案2 ：Master,Standby和segment独立部署，整个集群的节点数会少一些
方案3 ：Segment独立部署，Master,Standby虚拟机部署
方案4 ：最小化单节点集群部署（这是数据集市最保底的方案）
这方面存在较大的发挥空间，而且总体来说这种验证磨合的成本也相对比较高，实践给我上了一课， 越是想走捷径，越是会让你走一些弯路 ，而且有些时候的优化其实我也不知道改怎么往下走，感觉已经无路可走，所以上面这4种方案其实我们都做了相关的测试和验证。
3.集群架构的详细设计和实践
1）设计详细的部署架构图
在整体规划之上，我设计了如下的部署架构图，每个服务器节点有6个Primary,6个Mirror,服务器两两映射。
2）内核参数优化
按照官方文档的建议和具体的配置情况，我们对内核参数做了如下的配置：
vm.swappiness=10
vm.zone_reclaim_mode = 0
vm.dirty_expire_centisecs = 500
vm.dirty_writeback_centisecs = 100
vm.dirty_background_ratio = 0 # See System Memory
vm.dirty_ratio = 0
vm.dirty_background_bytes = 1610612736
vm.dirty_bytes = 4294967296
vm.min_free_kbytes = 3943084
vm.overcommit_memory=2
kernel.sem = 500 2048000 200 4096
4.集群部署步骤
1）首先是配置/etc/hosts，需要把所有节点的IP和主机名都整理出来。
2）配置用户，很常规的步骤
groupadd gpadmin
useradd gpadmin -g gpadmin
passwd gpadmin
3）配置sysctl.conf和资源配置
4）使用rpm模式安装
# yum install -y apr apr-util bzip2 krb5-devel zip
# rpm -ivh open-source-greenplum-db-6.16.2-rhel7-x86_64.rpm
5）配置两个host文件，也是为了后面进行统一部署方便，在此建议先开启gpadmin的sudo权限，可以通过gpssh处理一些较为复杂的批量 *** 作
6）通过gpssh-exkeys来打通ssh信任关系，这里需要吐槽这个ssh互信，端口还得是22，否则处理起来很麻烦,需要修改/etc/ssh/sshd_config文件
gpssh-exkeys -f hostlist
7）较为复杂的一步是打包master的Greenplum-db-6.16.2软件，然后分发到各个segment机器中，整个过程涉及文件打包，批量传输和配置，可以借助gpscp和gpssh，比如gpscp传输文件，如下的命令会传输到/tmp目录下
gpscp -f /usr/local/greenplum-db/conf/hostlist /tmp/greenplum-db-6.16.2.tar.gz =:/tmp
或者说在每台服务器上面直接rpm -ivh安装也可以。
8）Master节点需要单独配置相关的目录，而Segment节点的目录可以提前规划好，比如我们把Primary和Mirror放在不同的分区。
mkdir -p /data1/gpdata/gpdatap1
mkdir -p /data1/gpdata/gpdatap2
mkdir -p /data2/gpdata/gpdatam1
mkdir -p /data2/gpdata/gpdatam2
9）整个过程里最关键的就是gpinitsystem_config配置了，因为Segment节点的ID配置和命名，端口区间都是根据一定的规则来动态生成的，所以对于目录的配置需要额外注意。
10）部署GP集群最关键的命令是
gpinitsystem -c gpinitsystem_config -s 【standby_hostname】
其中文件gpinitsystem_config的主要内容如下：
MASTER_HOSTNAME=xxxx
declare -a DATA_DIRECTORY=(/data1/gpdata/gpdatap1 /data1/gpdata/gpdatap2 /data1/gpdata/gpdatap3 /data1/gpdata/gpdatap4 /data1/gpdata/gpdatap5 /data1/gpdata/gpdatap6)
TRUSTED_SHELL=ssh
declare -a MIRROR_DATA_DIRECTORY=(/data2/gpdata/gpdatam1 /data2/gpdata/gpdatam2 /data2/gpdata/gpdatam3 /data2/gpdata/gpdatam4 /data2/gpdata/gpdatam5 /data2/gpdata/gpdatam6)
MACHINE_LIST_FILE=/usr/local/greenplum-db/conf/seg_hosts
整个过程大约5分钟~10分钟以内会完成，在部署过程中建议要查看后端的日志查看是否有异常，异常情况下的体验不是很好，可能会白等。
5.集群部署问题梳理
集群部署中还是有很多细节的问题，太基础的就不提了，基本上就是配置，目录权限等问题，我提另外几个：
1） 资源配置问题 ，如果/etc/security/limits.conf的资源配置不足会在安装时有如下的警告：
2） 网络问题 ，集群部署完成后可以正常 *** 作，但是在查询数据的时候会抛出错误，比如SQL是这样的，看起来很简单：select count(*) from customer,但是会抛出如下的错误：
这个问题的主要原因还是和防火墙配置相关，其实不光需要配置INPUT的权限，还需要配置OUTPUT的权限。
对于数据节点可以开放略大的权限，如：
入口的配置：
-A INPUT -p all -s xxxxx -j ACCEPT
出口的配置：
-A OUTPUT -p all -s xxxxx -j ACCEPT
3）网络配置问题 ，这个问题比较诡异的是，报错和上面是一样的，但是在排除了防火墙配置后，select count(*) from customer；这样的语句是可以执行的，但是执行的等待时间较长，比如表lineitem这表比较大，过亿的数据量，,在10个物理节点时，查询响应时间是10秒，但是4个物理节点，查询响应时间是在90秒，总体删感觉说不过去。
为了排查网络问题，使用gpcheckperf等工具也做过测试，4节点和10节点的基础配置也是相同的。
gpcheckperf -f /usr/local/greenplum-db/conf/seg_hosts -r N -d /tmp
$ cat /etc/hosts
127.0.0.1 localhost localhost.localdomain localhost4 localhost4.localdomain4
::1 localhost localhost.localdomain localhost6 localhost6.localdomain6
#127.0.0.1 test-dbs-gp-128-230
xxxxx.128.238 test-dbs-gp-svr-128-238
xxxxx.128.239 test-dbs-gp-svr-128-239
其中127.0.0.1的这个配置在segment和Master,Standby混部的情况是存在问题的，修正后就没问题了，这个关键的问题也是郭运凯同学发现的。
5.集群故障恢复的测试
集群的故障测试是本次架构设计中的重点内容，所以这一块也是跃跃欲试。
整体上我们包含两个场景，服务器宕机修复后的集群恢复和服务器不可用时的恢复方式。
第一种场景相对比较简单，就是让Segment节点重新加入集群，并且在集群层面将Primary和Mirror的角色互换，而第二种场景相对时间较长一些，主要原因是需要重构数据节点，这个代价基本就就是PG层面的数据恢复了，为了整个测试和恢复能够完整模拟，我们采用了类似的恢复方式，比如宕机修复使用了服务器重启来替代，而服务器不可用则使用了清理数据目录，类似于一台新配置机器的模式。
1）服务器宕机修复后集群恢复
select * from gp_segment_configuration where status!='u'
gprecoverseg -o ./recov
gprecoverseg -r
select * from gp_segment_configuration where status='u'
2）服务器不可用时集群恢复
重构数据节点的过程中，总体来看网络带宽还是使用很充分的。
select * from gp_segment_configuration where status='u'
select * from gp_segment_configuration where status='u' and role!=preferred_role
gprecoverseg -r
select * from gp_segment_configuration where status='u' and role!=preferred_role
经过测试，重启节点到数据修复，近50G数据耗时3分钟左右
6.集群优化问题梳理
1）部署架构优化和迭代
对于优化问题，是本次测试中尤其关注，而且争议较多的部分。
首先在做完初步选型后，数仓体系的部署相对是比较顺利的，采用的是第一套方案。
数据集市的集群部分因为节点相对较少，所以就选用了第二套方案
实际测试的过程，因为配置问题导致TPCH的结果没有达到预期。
所以这个阶段也产生了一些疑问和怀疑，一种就是折回第一种方案，但是节点数会少很多，要不就是第三种采用虚拟机的模式部署，最保底的方案则是单节点部署，当然这是最牵强的方案。
这个阶段确实很难，而在上面提到的修复了配置之后，集群好像突然开悟了一般，性能表现不错，很快就完成了100G和1T数据量的TPCH测试。
在后续的改造中，我们也尝试了第三套方案，基于虚拟机的模式，通过测试发现，远没有我们预期的那么理想，在同样的数据节点下，Master和Standby采用物理机和虚拟机，性能差异非常大，这个是出乎我们预料的。比如同样的SQL,方案3执行需要2秒，而方案2则需要80秒，这个差异我们对比了很多指标，最后我个人理解差异还是在网卡部分。
所以经过对比后，还是选择了方案2的混合部署模式。
2）SQL性能优化的分析
此外整个过程的TPCH也为集群的性能表现提供了参考。比如方案2的混合部署模式下，有一条SQL需要18秒，但是相比同类型的集群，可能就只需要2秒钟左右，这块显然是存在问题的。
在排除了系统配置，硬件配置的差异之后，经典的解决办法还是查看执行计划。
性能较差的SQL执行计划：
# explain analyze select count(*)from customer
QUERY PLAN
Aggregate (cost=0.00..431.00 rows=1 width=8) (actual time=24792.916..24792.916 rows=1 loops=1)
-> Gather Motion 36:1 (slice1segments: 36) (cost=0.00..431.00 rows=1 width=1) (actual time=3.255..16489.394 rows=150000000 loops=1)
-> Seq Scan on customer (cost=0.00..431.00 rows=1 width=1) (actual time=0.780..1267.878 rows=4172607 loops=1)
Planning time: 4.466 ms
(slice0) Executor memory: 680K bytes.
(slice1) Executor memory: 218K bytes avg x 36 workers, 218K bytes max (seg0).
Memory used: 2457600kB
Optimizer: Pivotal Optimizer (GPORCA)
Execution time: 24832.611 ms
(9 rows)
Time: 24892.500 ms
性能较好的SQL执行计划：
# explain analyze select count(*)from customer
QUERY PLAN
Aggregate (cost=0.00..842.08 rows=1 width=8) (actual time=1519.311..1519.311 rows=1 loops=1)
-> Gather Motion 36:1 (slice1segments: 36) (cost=0.00..842.08 rows=1 width=8) (actual time=634.787..1519.214 rows=36 loops=1)
-> Aggregate (cost=0.00..842.08 rows=1 width=8) (actual time=1473.296..1473.296 rows=1 loops=1)
-> Seq Scan on customer (cost=0.00..834.33 rows=4166667 width=1) (actual time=0.758..438.319 rows=4172607 loops=1)
Planning time: 5.033 ms
(slice0) Executor memory: 176K bytes.
(slice1) Executor memory: 234K bytes avg x 36 workers, 234K bytes max (seg0).
Memory used: 2457600kB
Optimizer: Pivotal Optimizer (GPORCA)
Execution time: 1543.611 ms
(10 rows)
Time: 1549.324 ms
很明显执行计划是被误导了，而误导的因素则是基于统计信息，这个问题的修复很简单：
analyze customer
但是深究原因，则是在压测时，先是使用了100G压测，压测完之后保留了原来的表结构，直接导入了1T的数据量，导致执行计划这块没有更新。
3）集群配置优化
此外也做了一些集群配置层面的优化，比如对缓存做了调整。
gpconfig -c statement_mem -m 2457600 -v 2457600
gpconfig -c gp_vmem_protect_limit -m 32000 -v 32000
7.集群优化数据
最后来感受下集群的性能：
1）10个物理节点，（6+6）*10+2
tpch_1t=# iming on
Timing is on.
tpch_1t=# select count(*)from customer
count
-----------
150000000
(1 row)
Time: 1235.801 ms
tpch_1t=# select count(*)from lineitem
count
------------
5999989709
(1 row)
Time: 10661.756 ms
2）6个物理节点，（6+6）*6
# select count(*)from customer
count
-----------
150000000
(1 row)
Time: 1346.833 ms
# select count(*)from lineitem
count
------------
5999989709
(1 row)
Time: 18145.092 ms
3）4个物理节点，（6+6）*4
# select count(*)from customer
count
-----------
150000000
(1 row)
Time: 1531.621 ms
# select count(*)from lineitem
count
------------
5999989709
(1 row)
Time: 25072.501 ms
4）TPCH在不通架构模式下的性能比对 ，有19个查询模型，有个别SQL逻辑过于复杂暂时忽略，也是郭运凯同学整理的列表。
在1T基准下的基准测试表现：
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