MPP数据库（Massively Parallel Processing Database）是一种用于处理大规模数据的数据库系统。它采用了并行处理的方式，将数据分布在多个节点上进行处理，以实现高性能和高可扩展性。
MPP数据库的特点是能够处理海量数据，并提供快速的查询和分析能力。它可以在多个节点上同时进行数据处理，将任务分配给各个节点并行执行，大大加快了数据处理的速度。MPP数据库通常采用共享存储架构，将数据存储在共享的存储系统中，多个节点可以共享数据，并且可以通过网络进行通信和协调。
下面是一些常见的MPP数据库：
Greenplum：Greenplum是一种开源的MPP数据库系统，它基于PostgreSQL开发而成。Greenplum具有高度并行的处理能力，可以在数千个核心上运行，并处理PB级的数据。
Vertica：Vertica是一种高性能的MPP数据库系统，适用于大规模数据分析和查询。Vertica采用了列存储的方式来存储数据，以提高查询性能。它还支持实时数据加载和查询，并提供了灵活的数据压缩和分区功能。
Teradata：Teradata是一种传统的MPP数据库系统，广泛应用于企业级数据仓库和分析应用。Teradata具有良好的扩展性和并行处理能力，可以处理大规模的数据集。
Snowflake：Snowflake是一种云原生的MPP数据库系统，专为云环境下的数据分析和查询而设计。Snowflake具有弹性扩展和自动调优的特性，可以根据需求自动增加或减少计算资源。
Amazon Redshift：Amazon Redshift是亚马逊的云数据仓库服务，基于MPP架构。它具有高性能和弹性扩展的特点，适用于大规模数据分析和查询。
IBM Netezza：IBM Netezza是一种高性能的MPP数据库系统，用于大规模数据仓库和分析应用。它具有高度并行的处理能力和优化的查询执行引擎。
以上是一些常见的MPP数据库，它们都具有高性能、高扩展性和并行处理的特点，适用于大规模数据的处理和分析。根据具体的需求和场景，可以选择合适的MPP数据库来支持数据处理工作。