Некоторые способы оптимизации выполнения запросов в Greenplum:

• Сжатие (компрессия) данных. 1 Позволяет уменьшить занимаемое место под хранение данных. 1 При этом необходимо соблюдать баланс между производительностью и экономией на объёме хранения. 1
• Распределение данных. 1 Чем более равномерно данные распределяются между сегментами кластера, тем выше производительность всего кластера. 1 Для этого сегменты должны содержать примерно одинаковые порции данных. 1
• Партиционирование. 12 Применяется, если есть большая таблица фактов, в которой есть столбец, на основе которого можно разбить таблицу на примерно одинаковые части. 1 Применение каких-либо функций к партицированной колонке в фильтре может значительно ухудшить скорость обработки данных. 2
• Индексирование. 2 Позволяет ускорить выполнение запросов с высокой селективностью. 2 В Greenplum реализованы три вида индексов: Btree (сбалансированное дерево), Bitmap (эффективен для редко читаемых, часто повторяющихся значений) и Gist (особый Btree индекс, используемый для редких типов данных, таких как геоданные, текстовые документы, графические файлы). 2

Выбор метода оптимизации зависит от конкретных условий и задач пользователя.