主要的需求
针对大体量表的OLAP统计查询，需要找到一个稳定，高性能的大数据数据库，具体使用
- 数据可以实时的写入和查询，并发的tps不是很高
- 建立数据仓库，模式上主要采用星星模型、雪花模型，或者宽表
- 前端展示 分为3类 saiku、granafa、c#代码开发
- 数据体量：事实表在3-5亿、维度表大的在500万左右
- 数据集成：可以和现在使用的kettle进行无缝集成
基于以上需求，前期使用tidb，但是在大体量表的olap查询性能不是很好，使用tipark 离线计算还可，但是时间上无法满足系统需求，初步了解到mpp架构的greenplum。因此先期进行了简单比较
基础测试数据表说明
数据表
订单宽表，数据表字段为300个左右
基本的测试结果 --不包含并发测试
集群基本配置 ：
Greenplum 4台8核56G，9个segments 表：列存，无索引
tidb ：6台8核56G，ssd
tpc-ds
tpc-h
其余测试 --
小结
- 针对OLAP的查询，greenplum 的分析统计性能要优于tidb
- 在greenplum不使用索引的情况下，点差要比tidb 差不少，增加对应的索引之后，性能差不多，但是greenplum 不建议使用索引
- greenplum在列存的场景下，查询的列的个数对性能影响较大。
下一步验证
1.星星模型 下的性能，考虑事实表 3亿，维度表 500万，
2.3亿的订单数据是否需要使用分区表
3.报表导出场景是否可以使用gp
4. sqlserver的存储过程是否可以迁移到greenplum
