Greenplum 的用户自定义函数，怎样适应MPP架构呢？
最近一直在为greenplum开发扩展功能，涉及到用户自定义函数功能部分，通过对执行计划的简单分析，可以知道，整个执行是将数据收集到某一个子节点上，做的计算操作。社区的各位有好的解决办法吗？
建表语句是
create table galaxy_100w
( Objid bigint,
ra float8,
dec float8
)distributed by (objid);
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在Greenplum数据库中，用户自定义函数(UDF)的执行效率和数据分布策略紧密相关。您提到的表galaxy_100w使用Objid作为分布键，这意味着数据会根据Objid的值进行分布，从而影响查询时数据的移动和聚合操作。
针对您的场景，有几个策略可以考虑优化：
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重新评估分布键：如果大部分查询都涉及到
ra和dec字段，并且这些查询经常需要跨节点聚合计算，考虑是否可以将ra和dec或者它们的组合（比如使用哈希函数处理后的结果）作为分布键，以减少数据重分布的成本。但请注意，这可能会对其他依赖Objid作为分布键的查询性能产生负面影响，因此需要权衡。 -
使用并行处理：确保您的UDF能够利用Greenplum的并行处理能力。如果可能，设计UDF使其支持并行执行，这样每个Segment上的数据可以独立处理，然后再聚合结果。
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局部聚合：在执行全局聚合之前，先在每个Segment上进行局部聚合，可以显著减少网络传输的数据量。这可以通过编写SQL查询时使用
PARTITION BY子句来实现，或者在UDF内部实现逻辑以利用Greenplum的分布式特性。 -
代码优化：检查您的UDF代码，确保其尽可能高效。避免不必要的数据类型转换，减少循环和条件判断，以及利用向量化操作（如果Greenplum支持）。
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资源管理：合理配置Greenplum的资源队列，确保关键查询有足够的资源执行。通过调整
work_mem等参数，可以提高内存密集型操作的性能。 -
使用物化视图：对于频繁执行且计算成本高的查询，可以考虑创建物化视图，预先计算并存储结果，从而减少实时计算负担。
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社区和专业支持：Greenplum拥有活跃的社区和专业的技术支持团队。在Greenplum的官方论坛、邮件列表或GitHub页面上分享您的具体问题和挑战，可能会得到更针对性的建议和解决方案。
记得在调整策略前，先在测试环境中进行充分的性能测试，以验证改动是否真的带来了性能提升。
