数据仓库：GreenPlum与DeepGreen的比较

GreenPlum PK DeepGreen(TPCH)

GreenPlum和DeepGreen是两种常用的数据仓库技术，它们在处理大规模数据集时都具有高性能和可扩展性。其中，GreenPlum是一种基于Apache许可的开源数据仓库技术，而DeepGreen则是一种基于PostgreSQL的可扩展数据仓库技术。在这篇文章中，我们将重点关注GreenPlum PK DeepGreen（TPCH）中的重点词汇或短语。

1. GreenPlum
   GreenPlum是一种基于Apache许可的开源数据仓库技术。它是一个可扩展的、分布式数据处理系统，可以在廉价的商用服务器上运行。GreenPlum最初是由一家名为Pivotal的公司开发的，目前已经成为一个开源项目。GreenPlum支持SQL、MapReduce和Hadoop等数据处理方式，可以用于处理大规模数据集。

2. DeepGreen
   DeepGreen是一种基于PostgreSQL的可扩展数据仓库技术。它是一个分布式数据处理系统，可以在多个节点上运行。DeepGreen支持SQL、MapReduce和Spark等数据处理方式，可以用于处理大规模数据集。DeepGreen是由德国的一家公司开发的，目前已经成为一个开源项目。

3. TPCH
   TPCH是TPC-H测试的缩写，是一个常用的数据仓库测试标准。该标准规定了一个数据仓库的测试方法，包括测试的数据量、测试的维度、测试的指标等等。TPCH测试可以用于评估数据仓库的性能和可扩展性。

在GreenPlum PK DeepGreen（TPCH）中，TPCH测试是用于评估两种数据仓库技术性能和可扩展性的重要手段。GreenPlum和DeepGreen都可以运行在TPC-H测试中，并且可以产生类似的结果。但是，在选择数据仓库技术时，还需要考虑其他因素，如技术成熟度、社区支持、商业支持等等。

1. 性能
   性能是选择数据仓库技术时的一个重要考虑因素。在GreenPlum PK DeepGreen（TPCH）中，性能是一个重要的比较指标。GreenPlum和DeepGreen都可以在TPC-H测试中表现出良好的性能，但是具体的性能表现还需要根据实际情况进行评估。在实际应用中，性能受到多种因素的影响，如数据量、数据类型、查询类型、查询复杂度等等。因此，在选择数据仓库技术时，需要综合考虑性能和其他因素。

2. 可扩展性
   可扩展性是另一个重要的比较指标。在GreenPlum PK DeepGreen（TPCH）中，可扩展性是指数据仓库技术在处理大规模数据集时的能力。GreenPlum和DeepGreen都可以在多个节点上运行，从而实现可扩展性。但是，具体的可扩展性表现还需要根据实际情况进行评估。在实际应用中，可扩展性受到多种因素的影响，如数据量、数据类型、查询类型、查询复杂度等等。因此，在选择数据仓库技术时，需要综合考虑可扩展性和其他因素。

总结
GreenPlum PK DeepGreen（TPCH）是一个比较数据仓库技术的热门话题。在选择数据仓库技术时，我们需要综合考虑多个因素，如性能、可扩展性、技术成熟度、社区支持等等。在这篇文章中，我们重点介绍了GreenPlum PK DeepGreen（TPCH）中的重点词汇或短语，希望对大家有所帮助。