mpp数据库是什么时候开发的

MPP数据库（Massively Parallel Processing Database）是在20世纪80年代末和90年代初开始开发的。以下是关于MPP数据库开发的五个要点：

1. 起源：MPP数据库的起源可以追溯到并行计算和分布式数据库的发展。在过去的几十年中，随着数据量的增加和计算需求的增加，传统的单节点数据库系统无法满足处理大规模数据的需求。为了克服这个问题，研究人员开始探索将计算和存储分布在多个节点上的新型数据库架构。

2. 架构：MPP数据库采用分布式计算和存储的架构。它将数据分成多个片段，并将这些片段分布在多个节点上，每个节点都有自己的处理能力和存储资源。这种架构允许并行处理大规模数据，并提供更高的吞吐量和更短的查询响应时间。

3. 并行处理：MPP数据库的核心理念是并行处理。它利用多个节点上的多个处理器来同时执行查询和分析任务。每个节点上的处理器可以独立地处理自己的数据片段，然后将结果合并在一起。这种并行处理方式大大提高了查询性能和数据处理能力。

4. 数据分布和复制：为了实现高性能和高可用性，MPP数据库采用了数据分布和复制的策略。数据被分成多个片段并分布在多个节点上，以实现并行查询。此外，每个数据片段通常会有多个副本存储在不同的节点上，以提供故障容错和数据冗余。

5. 发展和应用：MPP数据库的发展经历了几个阶段。最初，MPP数据库主要用于科学计算和大规模数据分析。随着互联网和大数据时代的到来，MPP数据库的应用范围逐渐扩大，包括在线交易处理（OLTP）、数据仓库、商业智能等领域。目前，许多大型企业和互联网公司都在使用MPP数据库来处理和分析他们的大规模数据。

mpp数据库（Massively Parallel Processing Database）是一种针对大规模数据处理和分析的数据库系统。它是在2000年左右开发出来的。

在过去的几十年中，数据量的爆炸性增长使得传统的数据库系统面临着巨大的挑战。传统的数据库系统采用的是共享内存架构，即所有的数据都存储在一个中央服务器上，而查询和分析任务则由该服务器进行处理。然而，随着数据量的不断增加，这种集中式的架构很快就无法满足数据处理的需求。因此，研究人员开始探索一种新的数据库架构，即mpp数据库。

mpp数据库采用的是分布式架构，即将数据分散存储在多个节点上，并通过并行处理来提高数据处理的速度和效率。每个节点都有自己的存储和计算资源，并且可以独立地处理查询和分析任务。这种分布式的架构使得mpp数据库能够处理大规模的数据，并且能够快速地完成复杂的查询和分析任务。

mpp数据库的开发可以追溯到20世纪90年代末。当时，研究人员开始尝试将并行计算技术应用于数据库系统中。他们提出了一种新的架构，即将数据库分割成多个分片，并将每个分片存储在不同的节点上。每个节点都有自己的计算资源和存储空间，并且可以独立地处理查询和分析任务。这种分布式的架构使得mpp数据库能够以并行的方式处理大规模的数据。

随着计算机硬件和网络技术的不断进步，mpp数据库的发展也取得了长足的进步。现在，mpp数据库已经成为大数据处理和分析的重要工具，被广泛应用于各个领域，如金融、电信、医疗等。它能够处理大规模的数据，并且能够在短时间内完成复杂的查询和分析任务，为用户提供准确、及时的数据支持。

MPP数据库（Massively Parallel Processing Database）是一种分布式数据库系统，它通过将数据和计算任务分布到多个节点上，实现高性能的数据处理和查询。MPP数据库的开发可以追溯到20世纪80年代末和90年代初。在这个时期，随着数据量的不断增长和计算需求的提高，传统的单机数据库已经无法满足大规模数据处理的要求，因此MPP数据库应运而生。

在MPP数据库的早期阶段，一些公司和研究机构开始研究和开发MPP数据库系统。其中一些重要的里程碑包括：

1. Teradata：Teradata是MPP数据库的先驱之一，它于1979年成立，早在1984年就推出了第一款MPP数据库产品。Teradata的MPP数据库系统采用了共享存储架构，将数据存储在一个共享的磁盘阵列中，通过多个处理节点来并行处理数据。Teradata的MPP数据库系统在商业领域取得了成功，并成为了MPP数据库技术的代表之一。

2. Greenplum：Greenplum是另一个重要的MPP数据库厂商，成立于2003年。Greenplum的MPP数据库系统采用了共享-无共享存储架构，将数据分片存储在多个节点上，并通过查询优化和并行执行来实现高性能的数据处理。Greenplum的MPP数据库系统在大数据领域取得了广泛应用，并于2010年被EMC收购。

3. Google Spanner：Google Spanner是Google在2012年发布的一种分布式数据库系统，它也可以被视为MPP数据库的一种。Google Spanner采用了全球分布的架构，将数据分布在多个数据中心中，并通过全球时钟和分布式事务来保证数据的一致性和可靠性。Google Spanner的发布标志着MPP数据库技术在互联网领域的应用进入了一个新的阶段。

随着大数据和云计算的发展，MPP数据库的研究和开发也在不断推进。目前，市场上有许多MPP数据库产品可供选择，如Vertica、Redshift、Snowflake等。这些产品在数据处理和分析方面提供了丰富的功能和性能，并被广泛应用于各个行业和领域。