TGViewer
В мире больших данных В мире больших данных @big_data_systems_analysis · 301 subscribers
Post #24 97
Хранение данных в таблицах в Greenplum

— heap storage (без кластеризованных индексов) – обеспечивает только строковое хранение данных. Подходит для малого объёма данных (например, для справочников) и частого обновления операциями INSERT, UPDATE и DELETE. Тип хранения по умолчанию.

— append-optimized storage (AOT, оптимизированное для добавления) – обеспечивают строковое и колоночное хранение. Подходит для аналитической обработки больших массивов данных, когда данные загружаются большими пакетами и над ними производятся в основном операции чтения. Колоночное хранение значительно снижает затраты на чтение и запись, а также колоночные таблицы лучше поддаются сжатию. Для больших данных рекомендуется использовать колоночное хранение с сжатием 1-3 уровня.

Для AOT таблиц доступна строковая (row) и колоночная (column) ориентация данных.

Пример создания AOT-таблицы с колоночной ориентацией:
create table [schema_name].<table_name> 
(<columns_list>)
with (appendoptimized = true,
orientation = column);


#greenplum
More from @big_data_systems_analysis
  1. Jul 28, 2026Продолжая тему тех самых SQL-скриптов на 1200 строк, хочу напомнить одну важную вещь, кото…
  2. Jul 15, 2026Борьба с ветряными мельницами Думаю, многим из вас уже набили оскомину разговоры об ИИ. Мн…
  3. Mar 8, 2026В этот день желаю женской части аудитории верить в себя и позволять быть себе любой без ог…
  4. Mar 6, 2026Этот мем — точная копия одного рабочего дня, который я, кажется, прожила уже раз двести 😄…
  5. Mar 4, 2026Знаете, какая фраза чаще всего дорого обходится компании? "Работает — и ладно" 🥂 Результа…
  6. Feb 26, 2026Дисциплина, конечно, прошла мимо меня 😄 в черновиках 1000 и 1 пост, но ни один из них не…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →