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greenplum,teradata,presto,clickhouse四种分布式数据库的对比文章目录1. 四种数据库的比较数据库描述Greenplum 开源大规模并行数据分析引擎。借助MPP架构，在大型数依据官网介绍(https://prestodb.io/docs/current/installation/deployment.html)按步骤配置并启动presto。下载presto-server并解压重命名为presto,进入prest

＞ω＜ 据我不完全收集，包括：商业系统InfoBrightGreenplum(已开源)、HP Vertica、TeraData、Palo、ExaData、RedShift、BigQuery(Dremel)开源实现Impala、Presto、Spar2.Greenplum是MPP架构公认的是，通用SMP数据库(例如Oracle,SQL Server和MySQL)无法一直扩展以满足数据仓库系统的需求。与通用SMP数据库不同验证的MPP架构，您始终可以扩展Greenplum集群以满足您

2. 性能测试Spark、Presto均采用的是Hive元数据，Greenplum未使用压缩，Oracle、Hive、TiDB和GP性能测试连接工具采用SQuirreL SQL Client,SparkSQL和Presto则这是易观Spark实战营出品的开源Olap引擎测评报告，团队选取了Hive、Sparksql、Presto、Impala、Hawq、Clickhouse、Greenplum大数据查询引擎，在原生推荐配置状

这是易观Spark实战营出品的开源Olap引擎测评报告，团队选取了Hive、Sparksql、Presto、Impala、Hawq、Clickhouse、Greenplum大数据查询引擎，在原生推荐配置情况下，在不同场景下做一次横向对比，供大通过我们选取的15条sql语句查询测试，从表中可以看出，presto、impala和hawq查询时间快于SparkSql和ClickHouse,性能约是SparkSql的2-3倍，其中尤其以Presto和Impala性能要好一些。gree

Greenplum(已开源)、HP Vertica、TeraData、Palo、ExaData、RedShift、BigQuery(Dremel) 开源实现Impala、Presto、Spark SQL、Drill、Hawq Druid、Pinot KylinGreenplum属于OLAP。是基于低成本的开放平台基础上提供强大的并行数据计算性能和海量数据管理能力。这个能力主要指的是并行计算能力，是对大任务、复杂任务的快