MPP简介

MPP (Massively Parallel Processing)，即大规模并行处理，在数据库非共享集群中，每个节点都有独立的磁盘存储系统和内存系统，业务数据根据数据库模型和应用特点划分到各个节点上，每台数据节点通过专用网络或者商业通用网络互相连接，彼此协同计算，作为整体提供数据库服务。非共享数据库集群有完全的可伸缩性、高可用、高性能、优秀的性价比、资源共享等优势。 简单来说，MPP是将任务并行的分散到多个服务器和节点上，在每个节点上计算完成后，将各自部分的结果汇总在一起得到最终的结果(与Hadoop相似)。 作者：wenxinfly MPP（Massively Parallel Processing）是一种先进的计算架构，主要用于处理大数据和复杂查询的数据库系统。在MPP系统中，计算任务被分解成许多小部分，这些部分并行地在多个独立的处理节点上执行，极大地提高了处理速度和效率。这种架构设计的核心理念是通过分布式计算来解决单一服务器无法有效处理的海量数据问题。 在MPP数据库中，每个节点都拥有自己的磁盘存储和内存资源，这意味着数据被分布存储在各个节点上，而不是集中在某一个中心位置。这种非共享架构确保了即使在高负载情况下，系统的性能也不会因为竞争资源而下降。每个节点独立处理一部分数据，并通过低延迟的专用网络或通用网络进行通信，交换必要的信息以完成全局计算。 MPP的优势在于其可伸缩性，可以根据需求添加更多节点来扩展处理能力，而不会对单个节点的性能造成负面影响。此外，由于数据分布在多个节点上，即使某个节点出现故障，其他节点仍能继续运行，从而提供了高可用性。MPP系统的高性能体现在它能够快速响应复杂的查询，这对于实时分析和大数据应用至关重要。 MPP与Hadoop在某些方面有相似之处，例如都是通过分布式计算处理大量数据。然而，它们的主要区别在于处理模式和应用场景。Hadoop基于MapReduce，适合批处理和离线分析，而MPP更适合实时或近实时的联机事务处理（OLAP）和数据分析。MPP系统通常在内存中缓存数据，因此对于复杂的SQL查询，MPP通常比Hadoop更快。 在实际应用中，MPP数据库常用于商业智能、数据分析、数据仓库等领域。例如，Greenplum、Teradata、Oracle Exadata等都是知名的MPP数据库解决方案。它们为企业提供了一个高效、灵活的平台，用于处理海量数据，支持复杂的分析查询，帮助业务决策者快速获取洞察。 总结来说，MPP是一种针对大数据场景的并行计算架构，通过分布式、非共享的方式提高处理效率，具备高可用性、高性能和良好的可扩展性。在当今大数据时代，MPP技术已经成为许多企业和组织应对海量数据挑战的重要工具。