MPP（Massively Parallel Processing）数据库，即大规模并行处理数据库，是一种支持高性能查询和数据分析的数据库系统。以下是一些常见的MPP数据库：

  1. Greenplum：由PostgreSQL原班人马创建，是高度可扩展、高可靠性的分布式OLAP（在线分析处理）系统。

  2. Vertica：专为快速分析工作负载而设计的分布式SQL数据库，具有高性能、高扩展性和高容错性。

  3. Amazon Redshift：基于云的分布式数据仓库服务，提供快速、可靠且成本效益高的数据仓库解决方案。

  4. Snowflake：另一个基于云的分布式数据仓库服务，支持跨多个数据中心的数据存储和查询。

  5. Google BigQuery：基于云的全球分布式数据仓库服务，提供快速、安全且成本效益高的数据分析和机器学习功能。

  6. Databricks：虽然不是一个传统的数据库管理系统，但Databricks提供了一个基于MPP架构的数据处理平台，支持大数据分析、机器学习和实时数据处理。

  7. TimescaleDB：基于PostgreSQL的时间序列数据库扩展，专为时间序列数据的高性能查询和分析而设计。

  8. InfluxDB：专为时间序列数据而设计的开源数据库，具有高性能、高可扩展性和低延迟的特点。

这些数据库系统都采用了MPP架构，通过分布式处理和并行计算来提高查询性能和处理能力。在选择MPP数据库时，需要根据具体的业务需求、数据类型、性能要求和预算等因素进行综合考虑。