大数据已经从概念变成广泛落地的现实，并且对传统企业产生越来越大的影响。本书从大数据、人工智能、云计算三者的关系谈起，论述了企业制订大数据战略的原则、方法、技术平台的选择、实施、运维与管理的方方面面，并辅以成功案例，全方位展示了大数据在企业的应用。

Greenplum核心研发团队精心撰写，全面解读开源MPP大数据平台开发与实践
从大数据战略到落地，多维度助力企业数字化转型

数字原生
2010年11月，在Greenplum创始人的支持下，我们在北京建立了Greenplum中国研发体系。2013年4月，随着Pivotal公司的建立，我们在Greenplum中国研发的基础上合并了部分VMWare中国研发集团的P层云资产，建立了Pivotal中国办公室。截至本书完稿的时候，我们的中国核心研发团队和全球研发团队一起奋斗了8年，打造的Cloud Foundry产品和Greenplum产品成为Pivotal公司在纽约证券交易所上市荣登PaaS第一股的基础。作为Pivotal中国办公室的创始团队，我们一直在审视和提升Pivotal中国办公室的使命和愿景。高尚的使命和愿景是促使一个机构达到世界一流水平的必要条件，因为使命和愿景比战略更高一层。一个机构在前进的过程中，其战略不可避免地需要调整。在面对战略调整时，如果组织成员缺乏共同的使命和愿景，就很难在变化中存活下来。以PC行业为例，苹果公司由最初的苹果电脑公司（Apple Computers）发展到今天苹果（Apple）公司，业务也从以PC为重心迁移到以移动和云服务为重心。苹果公司的转型一路颠簸但最终成功，这与它们坚持艺术和科技的融合并提供一流的用户体验的使命是分不开的。对于不少没有完成转型的PC企业，仔细观察一下，会发现它们通常不能清楚地表达自己的使命。
那么Pivotal中国办公室的使命是什么？简单地说，是支持全球Pivotal产品和商业战略的成功。但是，这个回答显然不能说服和召集一批学霸把Pivotal中国办公室变成世界一流的创新机构。作者有幸参与Pivotal公司在EMC和VMWare内部的启动倡议（Pivotal Initiative），聆听到董事长Paul Maritz先生对Pivotal宣言（Manifesto）的解读。中国读者可能还不熟悉Maritz先生，根据维基百科的介绍，他是微软Windows平台的主要执行团队成员，负责过Windows 95和Windows NT等关键产品。在创建Pivotal之前，Maritz先生是VMWare公司的CEO，奠定了VMWare在虚拟化和I层云的行业领导地位。鉴于Maritz先生在业内的声望，作者仔仔细细阅读了他撰写的三页纸篇幅的Pivotal宣言，并且思考了Pivotal中国办公室如何既能拥抱Pivotal宣言又能在自己专注的领域成为国内意见领袖。今天，Pivotal的使命用一句话描述就是“The Way The Future Gets Built”，用中文直接翻译过来就是“构建未来的方式”。这句话显得有些抽象，所以在Pivotal中国办公室的日常事务中，我们会针对不同的团队来细化这句话：对于面向数字化转型客户的Pivotal Lab团队，这句话被表述为“交付一流的数字化转型体验”；对于云研发团队，这句话被表达为“通过Cloud Foundry云平台成为云原生平台的行业标杆”；对于数据库研发团队，这句话被阐述为“通过Greenplum成为大数据平台和机器学习的意见领袖”。这些使命背后的共同愿景就是提供“数字原生”世界的新产能，以及企业建立数字化所需要的软件平台和方法论。
数字原生就是从由物理世界为重心向数字世界为中心迁移时思考问题的方式。数字计算机发明之前，我们几乎没有什么数字资产和技术。数字计算机发明至今，我们对于数字资产的积累呈指数级增长，在我国更是呈现出跨越式发展的态势。举个例子，今天，如果我们出门不带手机，就会感觉寸步难行，本质上是因为手机已经成为我们进入数字世界的入口。通过手机，我们可以向数字世界发出各种请求，调度物理世界的资源为我们所用。Pivotal公司喜欢以“ask+综合部门@pivotal.io”的邮件方式来获得综合部门的支持。早期行政部门的同事刚加入Pivotal公司的时候常问我：“为什么不面对面请求，或者打个电话，又或者开个单子？”我的回答是这几种方式看似差别不大，但反映了思考问题方式的差别。Pivotal公司作为数字化的领导者，把软件和数据平台看作数字世界的入口。我们获取资源的方式是向这个数字世界发出请求。数字世界可能通过它的计算找到最优执行路径。有些工作的执行可能还需要转发给人进行人工处理，例如安装一台打印机。但是，有些请求则可以直接通过软件方式解决，例如申请一台云服务器。对于某些请求，虽然我们今天还无法完全以全数字化、无人干预的方式完成，但是，我们可以先把数字原生的框架奠定起来，为以后的进一步对接和持续改进做好准备。在作者看来，数字原生的持续改进过程分为三个阶段：
1）软件公司：通过数字应用实现数字世界和物理世界的无缝交互。
2）数据公司：通过大数据平台实现数据积累和数学模型运行支撑。
3）数学公司：通过数学模型的持续改进来最优化数字世界和物理世界资源。
因此，作者和团队希望能够以三部对应的著作（下面简称为“数字化三部曲”）在数字原生的征程上为读者提供战略参考和对应的软件平台及工具指导。
第一部曲：《Cloud Foundry：从数字化战略到实现》—这本书的主要目标是阐述企业如何实现数字原生第一阶段：实现数字化应用。该书讨论了云计算作为第三代技术平台带来的商业模式变更。在云计算的技术栈中，P层云带动了企业数字化浪潮。传统企业通过P层云可以迅速获得顶级互联网公司的软件迭代和发布速度，把与客户的交互通过消费级的应用数字化。书中例举福特公司通过FordPass建立了以汽车实体产品为核心的一系列用户数字化体验：汽车金融、远程监控车辆、停车位预留、旅途产品和服务推荐等。这个阶段也是一个持续改进的过程。以共享出行为例，今天用户通过手机平台进入数字世界，在打车应用中发送订单。打车平台通过选择最优执行路径，把订单发送给打车平台的司机。然后，司机在物理世界中驱车到达用户起点。随着有辅助的无人驾驶技术的成熟，这个数字世界的运行链条会继续延长，数字平台可以直接把无人车派送到用户起点。在其他的行业，数字应用的链条同样也在持续延长。
第二部曲：《Greenplum：从大数据战略到实现》（也就是本书）—我们的主要目的是阐述企业如何实现数字原生的第二阶段：大数据平台。随着数字应用的链条不断延长，企业需要一个大数据平台来积累应用生成的数据。这个工作听上去很容易，因为人们很早以前就使用磁带来存储数据，之后，存储媒介发生了巨大的变化，能够便捷地存储大量数据。那么为何还需要Greenplum这样一个大数据和机器学习平台？原因有两个：1）量大；2）快速计算。说到大，当数据量达到PB级别（相当于16000个64GB的iPhone中存储的数据）时，企业利用廉价但是可靠的存储来备份和管理是非常困难的。说到快，想象让用户从16000个iPhone的数据中寻找一张5年前的照片就可以感受到大海捞针般的困难；更何况企业的数据平台要支撑的机器学习和人工智能的数学模型的复杂度要比寻找一张照片的复杂度高几十到几万倍。可见，要想用极快的速度处理如此海量的数据是极其困难的。这也是企业在构建大数据平台时步履维艰的原因。Greenplum团队的优秀专家用企业积累了15年的知识和创新来解决这些难题：如何利用低价的存储设备来实现高可靠的数据存储？数据的存储如何为今天模型的计算做准备？如何给模型提供简单但又标准的接口？数据管理如何在“便于存储”和“便于日后查找”之间取得平衡？如何利用现在的I层云计算资源？如何访问文本和地理位置信息等各种数据源？如何访问和计算存储在其他系统（例如Hadoop）的数据？如何支撑今天主流的人工智能和机器学习模型？我们在创新过程中触碰到了很多计算机科学本身的极限。希望这本著作能给读者呈现一个解决了上述问题并可以实操的大数据平台和战略。
我们还在酝酿的第三部著作希望能帮助读者更好地实现数字原生的第三阶段：机器学习和人工智能。企业通过第一阶段和第二阶段的努力捕获和存储了大量的数据。为了更好地理解用户的需求，不少企业进入了更高阶的数字化战略：大数据驱动的机器学习和人工智能。在这个阶段的竞争中，企业会增设一个新的岗位：数据科学家。数据科学家会在大数据平台上创造和优化数学模型，以期待改进数字世界和物理世界的运作来更好地为人服务。前两部曲提供了软件工具和方法论以帮助企业成为基于大数据的人工智能和机器学习战略的数学公司，不少企业在实践过程中希望作者能够分享实践案例并就企业领导力转变提供咨询。考虑到这样一本著作的出版需要两年以上的时间，碰巧出版社和作者看到了顶级大数据咨询公司Booz Allen Hamilton的两位高管收集了大量实际案例的著作《The Mathematical Corporation: Where Machine Intelligence and Human Ingenuity Achieve the Impossible》，其中关于“数学公司”的提法和作者的观点不谋而合。通过出版社的努力，作者和团队把这部著作翻译成中文著作，可以作为第二部曲的伴侣著作来阅读。
虽然数字原生第三阶段的探讨还在创新者和早期用户者群体中进行，但是第二阶段大数据平台的建设已经在中国如火如荼地展开。大数据平台在数字原生三部曲中扮演了承上启下的关键角色，中大型的公司已经将大数据纳入信息平台的建设方案中。Greenplum因为开源生态和杰出的创新能力被列为方案的候选技术选项，这也使Pivotal中国办公室的同事们倍感欣慰。伴随Greenplum生态的持续发展壮大，希望这部著作能给企业高层制定战略提供建议和参考，既帮助工程团队开发应用，又能指导运营团队运维和保障。
本书内容组织方式
Greenplum经过15年的精心打磨，成为出色的开源MPP数据库和数据处理基础平台，已应用于银行、保险、证券、电信、物流、安保、零售、能源和广告等行业。我们希望本书能给已经建立或者准备建立大数据平台的企业决策者、架构师、开发人员、数据工程师、数据科学家和数据库管理员带来帮助，也希望从事大数据科研工作的教育工作者和学生能从中受益。
本书分为四个部分。
第一部分介绍大数据战略。其中，第1章将分享作者对于ABC（人工智能、大数据和云计算）之间关系的理解以及对人和人工智能的思考。第2章将介绍进取型企业为什么需要大数据战略以及如何建立大数据战略。
第二部分介绍大数据平台。其中，第3章将以数据平台演进历史和未来趋势为主题，描述三次整合的背景及影响，介绍选择大数据平台需要考虑的因素，以及为什么Greenplum是理想的大数据平台。第4章为Greenplum数据库快速入门指南。第5章将介绍Greenplum架构的主要特点和核心引擎。第6章将介绍数据加载、数据联邦和数据虚拟化。第7章将介绍Greenplum的资源管理以及对混合负载的支持。
第三部分介绍机器学习与数据分析。其中，第8章介绍Greenplum的各种过程化编程语言（用户自定义函数），用户可以使用Python、R、Java等语言实现用户自定义函数，还可以通过容器化技术实现自定义函数的安全性和隔离性。第9章将介绍Greenplum内建的机器学习库MADlib，数据科学家可以使用内建的50多种机器学习算法基于SQL对数据进行高级分析，并介绍如何扩展MADlib以实现新算法。第10章和第11章将分别介绍Greenplum如何对文本数据和时空数据（GIS）进行存储、计算和分析。第12章将介绍Greenplum丰富的图计算能力。
第四部分介绍运维管理和数据迁移。其中，第13章将介绍各种监控和管理工具及相关企业级产品。第14章介绍数据库备份、恢复和迁移。第15章和第16章将分别介绍如何从Oracle和Teradata迁移到Greenplum。
限于作者学识，本书难免有疏漏之处，恳请同行和各位读者批判指正，我们将不胜感激。您可以通过数字化三部曲的官网（DigitX.cn）或Greenplum中文官方社区（greenplum.cn）给我们留言并了解Greenplum的技术信息、获得著作的相关学习资源。

冯　雷
Pivotal中国常务董事兼研发中心总经理
姚延栋
Pivotal中国研发中心副总裁

大数据

随着数字资源持续爆炸式的增长，各行各业都在探索如何更好地利用数字资源，抓住机遇，实现数字化转型。在此过程中，有很多亟待解决的问题，其中，选择什么样的大数据平台是至关重要的决定。Greenplum 是业界知名的MPP数据库平台。经过15年的打磨，Greenplum以其计算速度快、扩展性强、接口丰富、原生支持丰富的大数据分析算法以及灵活支持多种存储协议等特点成为当今大数据分析平台的最佳选择。本书作者长期从事大数据平台领域的创新和研发工作，作为Greenplum的主要开发者，对大数据平台技术以及整个大数据产业链有丰富的实操经验和独到的见解。相信这本著作会令致力于大数据应用开发、设计、科研和教学的读者感到受益匪浅。
——刘伟　博士，戴尔科技集团全球副总裁，中国研发集团总经理

阿里云选择开源Greenplum数据库发布数据库产品主要基于三个方面的考虑：第一，Pivotal在Greenplum上持续投入了十多年的时间，打造出这款优秀的开源数据库产品。一个优秀的数据库引擎需要很长时间的沉淀和巨大的投入才能形成；第二，Greenplum是一个成熟的产品，在SQL的兼容性方面尤其出色，而SQL的兼容性会在很大程度上影响用户的体验和数据的迁移；第三，用户需要的不仅是引擎，更是一个完整的生态，Greenplum已经形成了完整的开源生态，并培养了很多的用户。在Greenplum生态中形成了很多优秀的BI 工具和ETL工具，用户在使用时会更加便捷。
——余锋　阿里云数据库研究员

Greenplum作为Pivotal公司投入研发十余年的 MPP产品，能够完美地满足高性能并行计算、海量数据存储及人工智能数据分析等需求，在金融、电信、零售等领域有着广泛应用。
Greenplum自2015年开源以来，产品迭代速度逐渐加快，推出了很多值得期待的新特性，开源社区也得到了快速发展，帮助越来越多的企业获得了成功。在开源之初，百度即将 Greenplum引入内部使用，现已支撑了金融、搜索和教育等多个核心业务，同时也在百度云上推出了基于Greenplum的云服务。
本书由Greenplum研发梦之队精心编写，不仅深度解密其背后的设计理念和实现细节，还给读者带来了诸多场景的应用实践经验，是Greenplum使用、开发、运维人员的首选参考资料。
——赖宝华　百度数据库团队技术经理

序
前　言
第一部分　大数据战略
第1章　ABC：人工智能、大数据和云计算 2
1.1　再谈云计算 2
1.1.1　云计算由南向转为北向 2
1.1.2　P层云的精细化发展 3
1.1.3　大数据系统在云中部署不断朝南上移 4
1.2　大数据 5
1.2.1　从CRUD到CRAP 5
1.2.2　MPP（大规模并行计算） 7
1.2.3　大数据系统 8
1.2.4　当大数据遇到云计算 10
1.3　人工智能 11
1.3.1　模型化方法 12
1.3.2　AI的发展史 14
1.3.3　对AI应用的正确预期 15
1.4　ABC之间的关系 16
1.5　AI和人 18
1.5.1　经验与逻辑 18
1.5.2　公理化的逻辑系统 21
1.5.3　图灵机和可计算数 25
1.5.4　认知边界上的考量 28
第2章　建立基于大数据的高阶数字化战略 32
2.1　基于云原生应用的数字化战略 32
2.2　大数据和AI：企业未来的终极
　竞争点 34
2.3　大数据战略的落地 36
2.3.1　大数据和AI人才 36
2.3.2　AI驱动的开发方法和文化 37
2.3.3　大数据基础设施的建设 39
2.4　大数据和AI的展望 41
第二部分　大数据平台
第3章　数据处理平台的演进 45
3.1　前数据处理时代 45
3.2　早期的电子数据处理 47
3.2.1　电子计算机的出现 47
3.2.2　软件 47
3.3　数据库 49
3.3.1　数据模型 50
3.3.2　数据独立性和高级数据处理语言 54
3.3.3　数据保护 57
3.3.4　数据库早期发展过程中的困境 57
3.4　NoSQL数据库 58
3.4.1　NoSQL出现的背景 58
3.4.2　NoSQL产品的共性 60
3.4.3　NoSQL的分类 61
3.5　SQL数据库的回归 62
3.5.1　NoSQL与SQL的融合 62
3.5.2　Hadoop不等于大数据 63
3.5.3　SQL从未离开 64
3.6　集成数据处理和分析平台 65
3.6.1　数据类型 65
3.6.2　业务场景 66
3.6.3　集中还是分散 67
3.7　数据平台的选型 68
3.8　小结 69
第4章　Greenplum数据库快速入门 72
4.1　Greenplum数据库的发展和现状 72
4.2　Greenplum数据库的特性 73
4.3　Greenplum数据库的组成 75
4.4　Greenplum数据库的安装与部署 76
4.4.1　准备工作 76
4.4.2　安装Greenplum 77
4.4.3　初始化Greenplum数据库 80
4.5　Greenplum数据库的常用操作 82
4.6　Greenplum数据库的常用命令 83
4.6.1　gpstart 83
4.6.2　gpstop 83
4.6.3　gpstate 83
4.6.4　gpactivatestandby 84
4.6.5　gpconfig 84
4.6.6　gpdeletesystem 84
4.7　小结 85
第5章　Greenplum的架构和核心引擎 86
5.1　Greenplum的架构 86
5.1.1　Greenplum Master 87
5.1.2　Greenplum Segment 87
5.1.3　Greenplum Interconnect 87
5.1.4　Greenplum Standby Master 87
5.1.5　Greenplum Mirror Segment 88
5.2　Greenplum查询计划 88
5.2.1　单机查询计划 89
5.2.2　并行查询计划 90
5.3　Greenplum数据库查询处理的过程 95
5.3.1　Greenplum数据库的主要功能组件 95
5.3.2　Greenplum数据库查询的执行流程 96
5.4　小结 97
第6章　从ETL到数据联邦和数据虚拟化 98
6.1　Greenplum中的ETL 99
6.1.1　PostgreSQL的ETL工具箱 99
6.1.2　GPLOAD 100
6.2　Greenplum的数据联邦 104
6.2.1　dblink简介 104
6.2.2　外部表 107
6.2.3　GPFDIST外部表 109
6.2.4　可执行外部表 119
6.2.5　Greenplum的S3外部表 120
6.2.6　GPHDFS外部表 127
6.2.7　Spark连接器 129
6.2.8　Gemfire连接器 129
6.3　Greenplum的数据虚拟化框架 130
6.3.1　PXF的架构 130
6.3.2　PXF的环境配置 131
6.3.3　GPHDFS与PXF比较 132
6.4　小结 133
第7章　混合负载和资源管理 134
7.1　混合负载的机遇和挑战 134
7.2　混合负载的业务和技术要求 136
7.3　资源管理 139
7.4　并发管理 145
7.5　小结 146
第三部分　机器学习与数据分析
第8章　Greenplum中的过程化编程语言 149
8.1　PL/Python 150
8.1.1　PL/Python简介 150
8.1.2　受信任的过程化编程语言 151
8.1.3　安装Python包 152
8.1.4　安装Greenplum数据计算Python包集合 153
8.1.5　类型转换 153
8.1.6　PL/Python函数中的数据共享 154
8.2　PL/R 155
8.2.1　PL/R简介 156
8.2.2　安装R包 158
8.2.3　安装Greenplum数据计算R包集合 158
8.3　PL/Container 158
8.3.1　PL/Container简介 159
8.3.2　一个简单的例子 159
8.3.3　PL/Container的基本操作方法 162
8.3.4　PL/Container实践总结 166
8.3.5　关于PL/Container的开发 167
8.4　小结 167
第9章　MADlib 机器学习库 168
9.1　MADlib入门 168
9.1.1　MADlib简介 168
9.1.2　MADlib的特点 169
9.1.3　MADlib与其他机器学习算法库的比较 172
9.1.4　MADlib的快速安装 173
9.2　MADlib的架构 174
9.2.1　SQL用户接口 174
9.2.2　Python驱动函数 175
9.2.3　C++机器学习算法实现 175
9.2.4　C++数据库抽象层 176
9.3　MADlib应用 177
9.3.1　数据预处理 177
9.3.2　监督学习 178
9.3.3　非监督学习 184
9.3.4　时间序列 187
9.3.5　自定义机器学习算法 188
9.4　小结 191
第10章　Greenplum半结构化文本数据分析 192
10.1　GPText文本分析概述 192
10.1.1　GPText数据提取 192
10.1.2　GPText的文本处理、索引流程和高阶分析 193
10.2　GPText内置的全文检索引擎：Apache SolrCloud 194
10.3　GPText架构：高速并行索引和查询 195
10.4　数据准备 197
10.5　GPText的使用：简单的SQL和UDF函数 198
10.6　GPText的安装 200
10.7　GPText索引 201
10.7.1　创建GPText索引 201
10.7.2　加载GPText索引 204
10.7.3　GPText 增减索引列 205
10.8　GPText简单查询 205
10.8.1　GPText 查询的语法 205
10.8.2　GPText 临近查询 206
10.8.3　GPText top查询 206
10.9　GPText高级查询 207
10.9.1　GPText Facet 查询 207
10.9.2　GPText 高亮查询结果 209
10.10　GPText分区表查询 210
10.11　GPText对自然语言处理的支持 211
10.12　GPText定制化索引 213
10.13　GPText管理工具 214
10.14　GPText用于文本挖掘和分析 215
10.15　小结 216
第11章　地理空间数据分析和处理 218
11.1　概述 218
11.1.1　什么是地理空间数据 218
11.1.2　地理空间数据应用与分析中的挑战 220
11.2　Greenplum PostGIS 223
11.2.1　Greenplum PostGIS 简介 223
11.2.2　安装Greenplum PostGIS 组件 224
11.2.3　第一次使用 227
11.3　Greenplum PostGIS应用实例 228
11.3.1　GIS数据准备 228
11.3.2　使用Greenplum PostGIS空间数据操作符进行GIS数据查询 230
11.3.3　使用Greenplum PostGIS的UDF进行GIS数据分析 233
11.3.4　栅格数据 235
11.4　小结 239
第12章　Greenplum数据库与图计算 240
12.1　图的概念 240
12.2　图的应用 241
12.2.1　电子电路设计自动化 241
12.2.2　搜索引擎 242
12.2.3　社交网络 242
12.3　图数据的处理 243
12.4　Greenplum对图数据的支持 244
12.5　MADlib中的图结构和算法 245
12.5.1　图的表示 245
12.5.2　MADlib支持的图算法 245
12.5.3　MADlib图算法详解 246
12.6　小结 277
第四部分　Greenplum的运维和迁移
第13章　Greenplum的监控和管理 281
13.1　监控Greenplum集群的状态 282
13.1.1　gpstate命令 282
13.1.2　系统表gp_segment_conf?iguration 283
13.1.3　Segment的故障恢复和再平衡 284
13.1.4　常用的监控命令 287
13.2　管理Greenplum集群 289
13.2.1　参数配置 289
13.2.2　访问管理 290
13.2.3　统计信息 292
13.2.4　管理表膨胀 294
13.3　Greenplum指令中心（GPCC） 297
13.3.1　GPCC简介 297
13.3.2　可视化监控 298
13.3.3　查询监控和分析 301
13.3.4　工作负载管理 305
13.3.5　监控告警系统 307
13.4　小结 309
第14章　Greenplum数据库的备份、恢复和迁移 310
14.1　非并行数据库备份 310
14.2　非并行数据库恢复 313
14.3　并行数据库备份 313
14.4　并行数据库恢复 316
14.5　高效的并行数据库备份和恢复工具gpbackup/gprestore 317
14.6　新一代Greenplum数据迁移工具GPCOPY 322
14.7　小结 324
第15章　从Oracle迁移到Greenplum 326
15.1　概述 326
15.2　Oracle与Greenplum的架构对比 327
15.2.1　Oracle的主要痛点 329
15.2.2　Greenplum的优势 330
15.3　从Oracle迁移到Greenplum的流程 331
15.3.1　迁移场景 332
15.3.2　迁移过程 334
15.3.3　特殊场景分析 344
15.4　小结 352
第16章　从Teradata迁移到Greenplum 353
16.1　Teradata产品和用户面临的问题 353
16.2　从Teradata迁移到Greenplum的可行性 354
16.3　如何从Teradata迁移到Greenplum 356
16.3.1　迁移流程概述 356
16.3.2　Teradata数据卸载及DDL导出规范 357
16.3.3　数据操作语句转换 364
16.3.4　函数转换 367
16.3.5　ETL应用工具连接转换 369
16.3.6　其他应用接口迁移 372
16.4　特殊场景 373
16.4.1　事前微批去重 373
16.4.2　事后批量去重 374
16.5　小结 374
附录A　Greenplum社区 375
附录B　外部表实例 380
附录C　Greenplum的SSL证书 386
术语表 390