MPP數據庫是什麼？用一句話簡單概括：大數據分析的高性能引擎。
當前數據量爆炸式增長，企業如何從海量數據中快速提取價值？MPP數據庫就是這一問題的優解。傳統的數據庫在處理 TB 甚至 PB 級數據時，常常力不從心，響應緩慢。而 MPP數據庫憑藉其強大的並行處理能力，逐漸成為了大數據分析領域的重要基石。如果你對 MPP數據庫還是一頭霧水，不如往下看看，本文將為你講解：MPP數據庫是什麼、MPP數據庫和分佈式數據庫以及 Hadoop 的區別、市面上常見的 MPP數據庫。

1、什麼是 MPP數據庫？

MPP數據庫，全稱為 Massively Parallel Processing Database（大規模並行處理數據庫），是一種採用分佈式計算和並行處理技術的數據庫系統。它將數據切分成多個片段，分佈在多個節點上並並行處理，以提高數據處理和查詢的性能。
簡單來説，它的工作原理可以概括為 “分而治之”—— 將大數據集分割成多個小數據集，通過多個節點並行處理，最後將結果合併返回。
與傳統數據庫相比，MPP數據庫具有三個顯著特點：高併發性、可擴展性和容錯性，適用於大規模數據分析和複雜查詢。在現代企業數據架構中，MPP數據庫已成為數據倉庫和商業智能分析的核心組件，能夠輕鬆應對 TB 到 PB 級別的數據處理需求。

2、MPP架構的核心原理

要理解 MPP數據庫，必須先了解其基礎——MPP架構。MPP架構是一種分佈式計算架構，通過將數據和計算任務分散到多個獨立節點，實現高性能數據處理。

MPP架構有三大核心特徵：

● 分佈式計算：單條 SQL 查詢被智能拆解為多個子任務，由不同節點並行執行。例如，一個涉及 10 億條記錄的聚合查詢，在 100 節點 MPP 集羣中，每個節點僅需處理 1000 萬條記錄。
● 無共享架構：每個計算節點擁有專屬的 CPU、內存和存儲資源，節點間通過高速互聯網絡協作，避免資源競爭。這與共享存儲架構形成鮮明對比。
● 數據分片與本地化處理：採用範圍或混合分片策略，確保數據均勻分佈，並優先在數據所在節點執行計算，最小化網絡數據移動。
在 MPP架構中，通常包含兩類節點：協調節點負責接收客户端請求、解析 SQL、生成執行計劃並協調分佈式執行；計算節點則執行實際的數據處理任務。這種 MPP架構的設計，使得 MPP數據庫能夠通過增加節點實現近乎線性的性能提升，是傳統數據庫架構難以企及的優勢。

3、MPP數據庫與分佈式數據庫的關係

許多人可能會疑惑：MPP數據庫與分佈式數據庫到底是什麼關係？
從概念範疇來看，所有 MPP數據庫都是分佈式數據庫，但並非所有分佈式數據庫都採用MPP架構。MPP數據庫是分佈式數據庫的一種高效實現形式。與傳統分佈式數據庫相比，MPP數據庫最顯著的特徵是其無共享架構和並行處理能力。在無共享架構中，每個節點獨立處理自己的數據和任務，不共享硬件資源，通過分佈式查詢優化器協調整個處理過程。
這種專門為並行處理設計的架構，使得 MPP數據庫在複雜分析查詢場景下表現尤為出色，遠超一般分佈式數據庫。值得注意的是，MPP數據庫雖然採用分佈式架構，但對用户而言，它們通常呈現為單一系統映像，用户無需關心數據物理分佈，只需提交 SQL 查詢即可。

4、MPP數據庫與 Hadoop 的對比

在大數據領域，MPP 和 Hadoop 是兩種主流的數據處理架構，它們各有優勢和適用場景。
● 架構設計差異方面，MPP數據庫採用 MPP架構和 SQL 接口，而 Hadoop 依賴於 MapReduce 計算模型和 HDFS 分佈式文件系統。
● 硬件方面，MPP數據庫傳統上部署在專用硬件或高性能雲環境上，而 Hadoop 則主要部署在商用服務器上。
● 數據處理能力方面，前者在結構化數據處理、響應性能和衍生工具等方面佔優，適用於查詢業務場景較多的項目。而 Hadoop 在存儲數據規模上可輕鬆支持 PB 級別，而 MPP架構大多隻支持 TB 級別。
● 數據類型的支持方面，Hadoop 對海量半結構化、非結構化數據存儲和處理有一定優勢，但在處理速度和易用性上不及 MPP。
簡而言之，MPP數據庫擅長實時查詢和交互式分析，而 Hadoop 更適合批量處理和非結構化數據處理。如果你需要高性能、標準 SQL 支持、事務管理等功能，並且數據量相對較小，那 MPP數據庫對你而言是更好的選擇。但如果你需要對於海量數據、非結構化數據進行處理，Hadoop 架構可能更具優勢。

5、常見的 MPP數據庫產品

市場上存在多種 MPP數據庫產品，各有特色和適用場景，大家可以根據自己的需求進行多樣化的選擇。

5.1 Greenplum

Greenplum 是一款基於 PostgreSQL 的開源 MPP數據庫，具有成熟的生態系統和廣泛的應用基礎。具備強大的並行處理能力和擴展性，擁有豐富的企業級功能和社區支持。不過，運維複雜度較高，需要專業技術團隊，且資源消耗較大。

5.2 Amazon Redshift

作為亞馬遜 AWS雲平台的數據倉庫服務，Redshift 提供了完全託管的 MPP數據庫解決方案。它具有云原生設計，無需管理基礎設施；具備彈性擴展能力，可以按需調整集羣規模；與 AWS生態深度集成，數據流轉便捷。

5.3 StarRocks

StarRocks 被稱為新一代高性能 MPP數據庫，提供亞秒級查詢響應和先進的向量化執行引擎。不過不適合處理OLTP場景與大規模ETL處理，如果對這方面要求較高，可以選擇更合適的工具。

6、關於 MPP數據庫的選用考量

選擇合適的 MPP數據庫是一項複雜的工作，需要從多個維度進行考量，不僅要評估查詢響應速度是否滿足業務實時性要求，以及系統能否支持峯值時段的併發訪問量。同時需要考慮集羣規模上限，以及在線無縫擴容的便捷性。對於企業來説，還需要考慮成本投入與生態兼容問題，包括硬件投入、雲服務長期運行成本以及運維人力投入和技術要求。如果大家對上文提及的產品感興趣的話，可以親自去試一試。如果覺得管理起來比較繁瑣，還可以利用 DMS、CloudDM、NineData 等不錯的國內數據庫管理軟件。

7、結語

隨着數據量持續增長和實時分析需求日益增加，MPP數據庫的重要性將愈發凸顯。它們能夠幫助企業在海量數據中快速獲取洞察，贏得競爭先機。未來，我們可能會看到 MPP數據庫進一步與 AI 技術融合，提供更智能的查詢優化和資源管理，同時在雲原生架構上繼續演進，實現更高的彈性和性價比。