格林梅对PostgreSQL

Question

在webapp ( Greenplum )环境中，赞成和反对使用PostgreSQL而不是PostgreSQL的论据是什么？

我的直觉反应是更喜欢PostgreSQL的开源方法和庞大的知识库。

我的配置(虽然我很想听听其他配置)是一个中等规模的企业，有2个web服务器和2个数据库服务器。

与之形成对比的领域是二进制data crunching、replication中的节点数和我个人最喜欢的：communitiy support和熟练的工程师支持。

使用绿梅而不是PostgreSQL的利弊是什么？

Answer 1

除了快速浏览你发送的链接外，我对格林梅不太了解。数据仓库与事务性操作数据存储不是一回事。前者用于临时查询、统计分析、维度分析、阅读--主要是获取历史数据。后者用于实时、读写操作数据.它们是免费的。

我猜你想要PostgreSQL。

是谁把绿梅推到你身上的，为什么？如果它被作为另一种选择，我会深入挖掘并反驳这一论点。

Answer 2

格林梅是PostgreSQL的MPP版。它是针对大型数据集的仓库和/或分析进行优化的，在事务性环境中不能很好地实现这一点。如果你需要一个大的DW环境，看看格林梅因。如果您需要OLTP或更小的DB大小(低于10 DB)，那么请查看PostgreSQL。

Answer 3

Greenplum是一种MPP分析(OLAP) DBMS。PostgreSQL是一种OLTP。总的来说，市场上没有一种解决方案可以同时擅长OLAP和OLTP，您可以找到我对它的想法这里。

WebApp后端将始终创建OLTP工作负载。格林梅利的事务处理开销很大，因为它是一个分布式系统，所以不要指望它会为您提供超过500-600TPS。相反，Postgres可以通过正确的调谐达到成千上万的TPS。

相反，当您需要OLAP工作负载时，Postgres可以只为您提供一个主机处理，不提供带有动态分区消除的分区，不提供压缩，不提供柱状存储。格林梅利将能够在集群上并行地处理数据。

因此，您正在寻找的解决方案是一个典型的数据仓库案例--使用OLTP解决方案来处理高事务工作负载，使用ETL/ELT将数据提取到DWH，然后在其上运行复杂的数据处理查询。

目前，PostgreSQL和格林梅都是开源产品，所以您可以自由选择其中的任何一个，但PostgreSQL社区的规模更大。