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我正在尝试从将 Citus 和 Greenplum 用作数据仓库的角度来评估它们。总体思路是，来自多个 OLTP 系统的数据将通过 Kafka Connect 实时集成到中央仓库中以进行分析查询。

Citus 在这方面与 Greenplum 相比如何？我读过 Citus 有一些 SQL 限制，例如，如果相关性不在分布列上，则不支持相关子查询，Greenplum 是否有类似的 SQL 限制？如果将数据流式传输到 Greenplum 中（而不是批量更新），Greenplum 会运行良好吗？我只是感觉 Greenplum 更专注于分析并且可以牺牲一些特定于 OLTP 的东西，这是 Citus 无法承受的，因为他们将自己定位为 HTAP（而不是 OLAP）。Citus 还将自己定位为亚秒级查询时间的解决方案，这对我的用例来说不是必需的 - 每个查询几秒钟（最多 5 秒）就可以满足要求。

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我不知道 Greenplum 的任何 SQL 限制，就像你上面提到的那样。在某些情况下，即CUBE或percentile_*窗口函数（有序集聚合函数）GPORCA（Greenplum 数据库查询优化器）将回退到 PostgreSQL 查询优化器，这些查询的性能不如启用 GPORCA 的查询——但您仍然会得到对您的查询的答复。

我想说获取流数据与批量更新是一回事 - 使用 Kafka Connection 和 JDBC，可以开箱即用，但不会利用 Greenplum 的并行分布式特性作为所有数据必须通过协调器。

最佳方案是使用像 Greenplum Streaming Server (GPSS) 这样的东西，它将从客户端传送的数据直接写入 Greenplum 数据库集群的各个部分，并允许最大的并行性和最佳的流加载性能。

于 2021-02-11T10:16:41.780 回答