支持和反对在 webapp ( ) 环境中使用Greenplum而不是使用的论据是什么？PostgreSQLdjango
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（尽管我很想听听任何其他配置）是一家中型企业，拥有 2 个 Web 服务器和（目前）2 个数据库服务器。
对比的领域是二进制data crunching、节点数replication和我个人最喜欢的：communitiy support以及熟练的工程师支持。
使用 Greenplum 而不是 PostgreSQL 的优缺点是什么？
除了快速浏览您发送的链接外，我对 Greenplum 了解不多。数据仓库与事务性操作数据存储不同。前者用于即席查询、统计分析、维度分析、以读取为主的历史数据访问。后者用于实时读取/写入操作数据。他们是免费的。
我猜你想要 PostgreSQL。
谁在向你推 Greenplum，为什么？如果将其作为替代方案提出，我会深入挖掘并反驳这一论点。
Greenplum 是 PostgreSQL 的 MPP 改编版本。它针对大型数据集的仓储和/或分析进行了优化，在事务环境中表现不佳。如果您需要大型 DW 环境，请查看 Greenplum。如果您需要 OLTP 或更小的数据库大小（低于 10TB），请查看 PostgreSQL。
Greenplum 是一种 MPP 分析 (OLAP) DBMS。PostgreSQL 是一个 OLTP DBMS。总的来说，市场上没有一个解决方案可以同时擅长 OLAP 和 OLTP，你可以在这里找到我的想法
WebApp 后端将始终创建 OLTP 工作负载。Greenplum 的事务处理开销很大，因为它是一个分布式系统，所以不要指望它可以为您提供超过 500-600 TPS。相比之下，Postgres 通过正确的调整可以达到数十万的 TPS。
相比之下，当您需要 OLAP 工作负载时，Postgres 只能为您提供单个主机处理，无需使用动态分区消除进行分区，无需压缩，无需列式存储。而 Greenplum 将能够在集群上并行处理您的数据。
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 Greenplum 都是开源产品，所以你可以自由选择它们中的任何一个，但因为 PostgreSQL 社区是更大的 ATM
由于 Greenplum 使用并行处理，运行大量微小的读取查询会产生开销，因为主节点需要与底层数据节点通信以检索所有这些查询的答案。对于需要几毫秒的查询，预计 Greenplum 的性能会降低一个数量级。
如果您正在寻找基于 PostgreSQL 的数据仓库解决方案，我也会考虑 GridSQL。它是多个 PostgreSQL 实例上的并行化层，并且是免费和开源的。
就像在其他评论中提到的那样，它对于许多小毫秒查询来说表现不佳，但对于长时间运行的查询会有很大帮助。GridSQL 也不会包含像 Greenplum 那样的列存储这样的 DW 优化，但是您可以利用约束排除分区（例如：按日期范围划分的子表）结合并行性来更快地获得查询结果。
您甚至可以在单个多核服务器上使用它，因为 PostgreSQL 在处理查询时只会使用单核。
我认为 Greenplum 更好地利用了并行处理。不过，它基于 PostgreSQL。
Greenplum 有一个免费的社区版。您始终可以在自己的环境中下载和测试。
如果任何数据处理时间超过一个小时，您添加的每个内核都会获得线性性能提升。对于任何需要更少时间来完成的事情，这真的不值得付出努力。