KADB使用PXF连接KES验证

  • 验证环境

KADB版本:Greenplum Database 6.0.0 build dev.V003R002C001B0181.d354cc9215

KES版本:KingbaseES V008R006C007B0012

Java版本:openjdk version "1.8.0_262"

  • PXF部署

以下操作假设KADB和KES已经部署完成并且启动正常,环境变量设置完成

  1. 设置环境变量

在mppadin用户的.bashrc文件加入以下内容:
export PATH=GPHOME/pxf/bin:PATH

export PXF_CONF=$GPHOME/pxf

  1. 安装JAVA

修改/home/mppadmin/kadb/pxf/conf/pxf-env.sh文件加入JAVA安装目录:
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk-1.8.0.262.b10-1.el7.x86_64/jre

注:支持openjdk

  1. 注册pxf扩展

使用mppadmin用户登录master节点主机执行:
/home/mppadmin/mpp/pxf/bin/pxf cluster register

该命令拷贝pxf扩展文件到集群每一个节点的/home/mppadmin/kadb/share/postgresql/extension目录中,kadb介质已经完成此步骤,命令执行结果如下:

mppadmin@mdw1 extension\]$ pxf cluster register Installing PXF extension on master host and 0 segment hosts... PXF extension has been installed on 1 out of 1 host 1. 拷贝KES JDBC驱动到KADB所有节点的$PXF_HOME/lib目录 ![](https://file.jishuzhan.net/article/1750322698942156801/86af0f970ea73ec47142066967d18167.webp) 1. 创建jdbc连接参数配置文件 在KADB所有segment节点创建下面的文件(jdbc-site.xml文件模板在目录:/home/mppadmin/kadb/pxf/templates ![](https://file.jishuzhan.net/article/1750322698942156801/d4e0911ead1e54b83cc5985de8cda11b.webp) 修改改文件的下面参数: ![](https://file.jishuzhan.net/article/1750322698942156801/08fc95f7cfe15a38a62a05611b7cfd3a.webp) 1. 启动PXF服务 在KADB master节点执行: /home/mppadmin/mpp/pxf/bin/pxf cluster start 命令输出如下: \[mppadmin@mdw1 templates\]$ pxf cluster start Starting PXF on master host and 0 segment hosts... PXF started successfully on 1 out of 1 host 查看pxf server允许状态: \[mppadmin@mdw1 templates\]$ pxf cluster status Checking status of PXF servers on master host and 0 segment hosts... PXF is running on 1 out of 1 host 1. 在测试数据库安装pxf扩展 登录KADB,在测试数据库中执行: create extension pxf; * KADB通过PXF连接KES测试性能 1. KADB通过pxf外部表访问KES中的数据 1. KES创建测试表 test=# \\d test Table "public.test" Column \| Type \| Collation \| Nullable \| Default --------+----------------------------+-----------+----------+--------- a \| integer \| \| \| b \| character varying(20 char) \| \| \| 1. 插入测试数据,并记录时间 test=# insert into test values(generate_series(1,1000000),'ccccccccccccccc'); INSERT 0 1000000 Time: 1147.879 ms (00:01.148) 1. 登录KADB,创建测试数据库test 创建只读外部表test create external table test( a int, b varchar(20)) location('pxf://test?profile =jdbc') FORMAT 'CUSTOM' (FORMATTER='pxfwritable_import'); 1. 外部表读性能 postgres=# select count(\*) from test1; count --------- 2000002 (1 row) Time: 3729.619 ms KES本地读取性能 test=# select count(\*) from test; count 2000002 (1 row) Time: 112.064 ms 1. KADB通过pxf外部表写入KES数据 1. KADB创建可写外部表 create writable external table test( a int, b varchar(20)) location('pxf://test?profile=jdbc') FORMAT 'CUSTOM' (FORMATTER='pxfwritable_export'); 1. 通过外部表写入数据并记录时间 postgres=# insert into test values(generate_series(1,1000000),'ccccccccccccccc'); INSERT 0 1000000 Time: 11397.677 ms 1. KES本地写入并记录时间 test=# insert into test values(generate_series(1,1000000),'ccccccccccccccc'); INSERT 0 1000000 Time: 1147.879 ms (00:01.148)

相关推荐
RestCloud1 天前
SQL Server到Hive:批处理ETL性能提升30%的实战经验
数据库·api
RestCloud1 天前
为什么说零代码 ETL 是未来趋势?
数据库·api
ClouGence1 天前
CloudCanal + Paimon + SelectDB 从 0 到 1 构建实时湖仓
数据库
DemonAvenger2 天前
NoSQL与MySQL混合架构设计:从入门到实战的最佳实践
数据库·mysql·性能优化
AAA修煤气灶刘哥2 天前
后端人速藏!数据库PD建模避坑指南
数据库·后端·mysql
RestCloud2 天前
揭秘 CDC 技术:让数据库同步快人一步
数据库·api
得物技术2 天前
MySQL单表为何别超2000万行?揭秘B+树与16KB页的生死博弈|得物技术
数据库·后端·mysql
可涵不会debug2 天前
【IoTDB】时序数据库选型指南:工业大数据场景下的技术突围
数据库·时序数据库
ByteBlossom2 天前
MySQL 面试场景题之如何处理 BLOB 和CLOB 数据类型?
数据库·mysql·面试
麦兜*2 天前
MongoDB Atlas 云数据库实战:从零搭建全球多节点集群
java·数据库·spring boot·mongodb·spring·spring cloud