В плане запросов встречается SharedTupleStore:
Простой механизм для совместного использования кортежей между бэкендами.
Этот механизм временного хранения кортежей, предоставляющий параллельное подмножество функций tuplestore.c.
Несколько бэкендов могут записывать в SharedTuplestore, а затем несколько бэкендов могут позже сканировать сохраненные кортежи.
В настоящее время поддерживается только один тип сканирования — параллельное сканирование, при котором каждый бэкенд считывает произвольное подмножество записанных кортежей.

Есть вакансия с нашей базой данных
https://t.me/GreenplumSQLClubJob/18
Интересно то, что к Greenplum очень живой интерес на рынке.

Есть расширение для gerenplum, которое позволяет охлаждать данные путем перемещения их файлов данных таблиц на сегментах в файлы данных на s3 хранилище, что может:
- существенно удешевить хранение
- позволяет сэкономить х2 места в кластере (у нас локально на сегментах хранятся файлы даных + их зеркала)
- позволяет использовать функционал минуя PXF / или нативный S3 который есть в Greenplum

https://github.com/open-gpdb/yezzey

https://github.com/yandex-cloud-examples/yc-managed-greenplum-s3-data-tiering

Получить список таблиц, которые уже выгруженны в s3 через yezzey можно при помощи запроса:

SELECT distinct yom.reloid
             , pgc.relname 
 FROM yezzey.offload_metadata yom 
              join pg_class pgc 
                on yom.reloid = pgc.oid order by pgc.relname

Greenplum пользуется популярностью в нашем сегменте рынка, вот свежая вакансия:
https://t.me/GreenplumSQLClubJob/27

План запроса с Shared Tuple Store на -1 координаторе:

explain analyze verbose 
with x as (
select x, random() rnd
  from generate_series(1,10000) x limit 100
)
select *
from x;

Получить узла-oid файлов по таблице на сегментах в файловой системе

-- подготовка тестовой таблицы
create table dev_trs.tb_ao_col (col1 int, col2 int)
with (appendonly='true', orientation='column', compresstype='zlib', compresslevel=5)
distributed by (col2);
-- заполнение тестовой таблицы
insert into dev_trs.tb_ao_col select generate_series(1,500), generate_series(1,500);
-- получение информации
select gp_segment_id
     , relfilenode
from gp_dist_random('pg_class')
where relname = 'tb_ao_col'
order by gp_segment_id

viewer для parqeut файла, с функцией поиска по файлу

https://github.com/mukunku/ParquetViewer?tab=readme-ov-file

Довольно интересная вакансия про Greenplum - кому интересно смотрите https://t.me/GreenplumSQLClubJob/40

https://hub.docker.com/r/sql4mpp/greenplum_adgp

docker pull sql4mpp/greenplum_adgp

Билд greenplum в докер контейнере на исходнике:

https://github.com/arenadata/gpdb

Как минимум можно тестовую базу запустить по инструкции:

https://github.com/arenadata/gpdb/tree/adb-6.x/gpAux/gpdemo

Еще можно посмотреть по истории bash команды, которые позволят повторить это упражнение на ubuntu 18.04
Будут вопрос - пишите
Настроку env и как запустить тестовую базу можно посмотреть там же в истории, если что то не получится то же пишите
на скрине как выглядит запущенная демо база

Еще одна вакансия с нашим инструментом:
https://t.me/GreenplumSQLClubJob/52
ГП в тренде
Если будут вопросы вопросы по инструментом, пишите под постом

Еще одна интересное предложение с нашим незабываемым инструментом:
https://t.me/GreenplumSQLClubJob/65
Если будут вопросы пишите - контакт внутри.