Greenplum是一个基于开源数据库PostgreSQL的大规模数据仓库解决方案。它通过在PostgreSQL的基础上添加并行处理和分布式计算功能，实现了对大规模数据的高效存储和处理。
在查询优化方面，Greenplum通过以下几种方式对PostgreSQL进行了改进和优化：
并行查询处理：Greenplum引入了并行查询的概念，可以同时在多个节点上执行查询操作，从而提高查询性能和处理速度。这样可以充分利用集群中的多个节点资源，加速数据处理过程。
数据分区和分片：Greenplum支持数据的水平分区和垂直分片，可以将数据按照不同的规则进行分割和存储，从而提高查询效率。分区和分片可以减少查询的数据量，减少数据传输和加速查询速度。
并行加载和数据导入：Greenplum提供了并行加载和数据导入功能，可以快速将数据加载到数据库中，并行处理大量数据，提高数据导入的效率。
多维度优化器：Greenplum中的优化器针对大规模数据仓库进行了优化，可以根据查询的复杂度和数据分布等因素选择最优的执行计划，提高查询的执行效率。
总的来说，Greenplum通过并行处理、数据分区、并行加载和优化器等多种方式对PostgreSQL查询进行了优化，提高了查询性能和响应速度，适合处理大规模数据的数据仓库场景。