在《 【大数据之数据仓库】选型流水记》一文中有提及，当时没有测试GreenPlum的quicklz压缩算法和ORCA查询优化器，考虑到quicklz压缩算法因为版权问题不会开源（详情请参阅： https://github.com/greenplum-db/gpdb/blob/master/src/backend/catalog/quicklz_compression.c），今天我们就来补上已开源的ORCA查询优化器这一段。
GreenPlum有2个查询优化器：legacy query optimizer（简称LQO）和pivotal query optimizer（简称PQO），而后者就是传说中的ORCA，我把之前LQO和PQO的TPCH对比测试做了简要汇总，整理在本文，以飨各位同学。测试拓扑延续《【大数据之数据仓库】基准测试之TPCH》中的测试环境，选择了10GB和100GB两种规格的数据集，以达到测试纯内存、内存+磁盘这样两种场景。
10GB
10GB数据集的数据基本都在内存里，没有了磁盘IO开销：
100GB
两个测试结果显示，PQO并没有比LQO占明显优势啊，
为什么？
为什么？
这里有一篇关于PQO的历史：
https://www.pivotalguru.com/?p=971，简单来说就是：LQO源自postgreSQL的查询优化器，并对其进行了分布式改造，而PQO是对LQO的重构，增强了性能和可维护性。可是，还是回答不了前面的问题......
https://www.pivotalguru.com/?p=971，简单来说就是：LQO源自postgreSQL的查询优化器，并对其进行了分布式改造，而PQO是对LQO的重构，增强了性能和可维护性。可是，还是回答不了前面的问题......
又翻到一篇关于GreenPlum 4.3版本发布信息的博文：
https://www.pivotalguru.com/?p=614，我把其中比较重要部分截图出来如下：
https://www.pivotalguru.com/?p=614，我把其中比较重要部分截图出来如下：
这里有对PQO（ORCA）做了比较具体的描述：1.优化了某些边缘用例；2.优化了某些带分区表、子查询等特殊场景的性能。
看到这里，顿悟了一下，我正在做的TPCH测试，属于Ad-Hoc类型，才22个用例，相对于TPCDS决策支持类型来讲属于比较比较常用和常见的，而且对数据集中的事实表，我也确实没有分区（想知道原因可以留言）......哦哦哦，难怪没有优势=_____=
看这里：
本文来自网易云社区，经作者何李夫授权发布。
原文地址：【大数据之数据仓库】GreenPlum优化器对比测试
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