TPC_H分析与测试工具设计
分布式数据库TPC-H测试_XXX
分布式数据库TPC-H测试（GREENPLUM）1、引言如今，多样的交易模式以及大众消费观念的改变使得数据库应用领域不断扩大，现代的大型分布式应用系统的数据膨胀也对数据库的海量数据处理能力和并行处理能力提出了更高的要求，如何在数据呈现海量扩张的同时提高处理速度和应用系统的可用性，使客户能同时得到更高的处理速度、更高的数据可用性和更大的数据集，是数据库系统面临的一个挑战。
通过TPC-H基准测试，可获得数据库单位时间内的性能处理能力，为评估数据库系统的现有性能服务水平提供有效依据，通过横向对比促进数据库系统的整体质量提升，能更好地在重大信息化工程中实现推广。
2、TPC-H原理简介TPC-H是由TPC(Transaction Processing Performance Council)事务处理性能委员会公布的一套针对数据库决策支持能力的测试基准，通过模拟数据库中与业务相关的复杂查询和并行的数据修改操作考察数据库的综合处理能力，获取数据库操作的响应时间和每小时执行的查询数指标(QphH@Size)。
TPC-H基准模型中定义了一个数据库模型，容量可以在1GB~10000GB的8个级别中进行选择。
数据库模型包括CUSTOMER、LINEITEM、NATION、ORDERS、PART、PARTSUPP、REGION和SUPPLIER 8张数据表，涉及22条复杂的select查询流语句和2条带有insert和delete程序段的更新流语句。
测试分为Power测试和Throughout测试两种类型，Power测试是随机执行22条查询流中的一条测试流和2条更新流中的一条测试流，考核指标为QppH@Size;Throughout测试执行的是多条查询流和一条更新流对数据库的混合操作，考核指标是QthH@Size，Power测试和Throughout测试通过数理方式合成的结果为TPC-H基准测试中最关键的一项指标：每小时数据库查询数(QphH@Size)，是QppH@Size和QthH@Size结果的乘积的1/2次方。
关于TPC-H的一点理解
关于TPC-H的一点理解前言：因为有同学问到TPC-H是什么，然后和该同学讨论了下以下将个人对TPC-H的一些理解和大家说说。
TPC-H和大家的考试没关系，也不强制需要去理解，完全没兴趣看下去的同学可以略过这份文档，这份文档仅当是一份知识交流。
另外，不保证理解正确性，仅个人理解O(∩_∩)O——by PearTPC，为Transaction Processing Performance Council的简称，中文为“事务处理性能委员会”，更多理解请google之，这里不深究在TPC提供的基准程序（benchmark）（你可以把基准理解成测量标准）里，有两个比较常用或是在日后你们比较常听到的两个基准，一个是TPC-C，另一个是TPC-H。
对于TPC-C和TPC-H，可以简单地理解成它是一个用于生成模拟商业数据的程序，就如以你们现在所学的数据库知识理解，TPC-C和TPC-H生成的数据其实就是一堆表，表里面有各种各样的数据。
（其实上面的理解还不算详细，详细的可以google之理解）对于TPC-H里面的表，可以查看/tpch/spec/tpch2.14.3.pdf这份文档的第12页，这些表构成了整个商业系统，可以通过去查看各个表名和属性名来理解这些表代表的是哪些实体集和关系集，以及了解表中有什么属性。
另外，TPC-C主要是用于“在线事务处理”（OLTP，On-Line Transaction Processing）研究分析，对于OLTP可以google之了解一下，这里不详细说。
TPC-H主要是用于“联机分析处理”（OLAP，On-Line Analysis Processing），对于OLAP的详细理解也可以google之，这里简单说说所谓的OLAP就是通过大数据来分析数据潜在的知识，就如说通过你过去一段长时间的购买记录能分析出你比较倾向常买哪样产品又或是能分析出在某类商品上你比较倾向的品牌，前段时间淘宝数据盛典/go/act/sale/tbsjsd.php?&ad_id=&am_id=&cm_id=&pm_i d=其实就是就是一个OLAP的结果。
TPC-H
数据库实验-1.TPC-H数据生成和导入
数据库实验-1.TPC-H数据⽣成和导⼊⽬录1. TPC-H 数据⽣成和导⼊实验环境 PostgreSQL 12参数 ScaleFactor = 1G, QuerySeed = 20190909制作完成的数据和查询如下：链接: 提取码: q8sj1.1. ⽣成数据参考编辑dbgen/makefile.suite修改其中各部分如下CC = gccDATABASE = SQLSERVERMACHINE = LINUXWORKLOAD = TPCH$ #make clean$ make$ ./dbgen -s 1 -f # ScaleFactor=1(Gigabytes), Overwrite⽣成如下⽂件dss.ddl # 表定义dss.ri # 主键和外键定义# 数据customer.tbllineitem.tblnation.tblorders.tblpartsupp.tblpart.tblregion.tblsupplier.tbl数据处理sed -i 's/|$//g' `find *.tbl` # 去除末尾的 DELIMITER1.2. 导⼊数据先导⼊表定义，直接运⾏⼀遍dss.ddl\i /home/monkey/Research/DBAcc/TPCH/2.18.0_rc2/dbgen/dss.ddl再导⼊表数据chmod 777 *.tbl # 使 PostgreSQL 可以读⽂件copy nation from '/home/monkey/Research/DBAcc/TPCH/2.18.0_rc2/dbgen/nation.tbl' with DELIMITER as '|';copy part from '/home/monkey/Research/DBAcc/TPCH/2.18.0_rc2/dbgen/part.tbl' with DELIMITER as '|';copy region from '/home/monkey/Research/DBAcc/TPCH/2.18.0_rc2/dbgen/region.tbl' with DELIMITER as '|';copy partsupp from '/home/monkey/Research/DBAcc/TPCH/2.18.0_rc2/dbgen/partsupp.tbl' with DELIMITER as '|';copy customer from '/home/monkey/Research/DBAcc/TPCH/2.18.0_rc2/dbgen/customer.tbl' with DELIMITER as '|';copy supplier from '/home/monkey/Research/DBAcc/TPCH/2.18.0_rc2/dbgen/supplier.tbl' with DELIMITER as '|';copy lineitem from '/home/monkey/Research/DBAcc/TPCH/2.18.0_rc2/dbgen/lineitem.tbl' with DELIMITER as '|';copy orders from '/home/monkey/Research/DBAcc/TPCH/2.18.0_rc2/dbgen/orders.tbl' with DELIMITER as '|';另⼀种导⼊⽅法（上⾯⼀种没 work，下⾯这种可以）：cat nation.tbl | psql -U tpch -d tpch -c "copy nation from stdin with DELIMITER as '|';"cat part.tbl | psql -U tpch -d tpch -c "copy part from stdin with DELIMITER as '|';"cat region.tbl | psql -U tpch -d tpch -c "copy region from stdin with DELIMITER as '|';"cat partsupp.tbl | psql -U tpch -d tpch -c "copy partsupp from stdin with DELIMITER as '|';" cat customer.tbl | psql -U tpch -d tpch -c "copy customer from stdin with DELIMITER as '|';" cat supplier.tbl | psql -U tpch -d tpch -c "copy supplier from stdin with DELIMITER as '|';" cat lineitem.tbl | psql -U tpch -d tpch -c "copy lineitem from stdin with DELIMITER as '|';" cat orders.tbl | psql -U tpch -d tpch -c "copy orders from stdin with DELIMITER as '|';" 1.3. 添加外键对dss.ri做相应修改如下，执⾏。
TPC_H分析与测试工具设计
２．４ ２ 个更新操作
为了逼真地模拟数据仓库的实际应用环境，在 ２２ 个查询 执行的同时，还有一对更新操作 ＲＦ１ 和 ＲＦ２ 并发地执行。ＲＦ１ 向 Ｏｒｄｅｒ 表和 Ｌｉｎｅｉｔｅｍ 表中插入原行数的 ０．１％的新行，模拟 新销售业务的数据加入到数据库中；ＲＦ２ 从 Ｏｒｄｅｒ 表和 Ｌｉｎｅｉｔ－ ｅｍ 表中删除等量与 ＲＦ１ 增加的数据，模拟旧的销售数据被淘 汰。ＲＦ１ 和 ＲＦ２ 的执行必须保证数据库的 ＡＣＩＤ 约束，并保持 测试前后的数据库中的数据量不变。更新操作除输出成功或失 败信息外，不产生其它输出信息。
２．５ ３ 个测试
ＴＰＣ－ Ｈ 测试分解为 ３ 个子测试：数据装载测试、Ｐｏｗｅｒ 测 试和 Ｔｈｒｏｕｇｈｐｕｔ 测试。建立测试数据库的过程被称为装载数 据，装载测试是为测试 ＤＢＭＳ 装载数据的能力。装载测试是第 一项测试，测试装载数据的时间，这项操作非常耗时。Ｐｏｗｅｒ 测 试是在数据装载测试完成后，数据库处于初始状态，未进行其 它任何操作，特别是缓冲区还没有被测试数据库的数据，被称 为 ｒａｗ 查询。Ｐｏｗｅｒ 测试要求 ２２ 个查询顺序执行 １ 遍，同时执 行一对 ＲＦ１ 和 ＲＦ２ 操作。最后进行 Ｔｈｒｏｕｇｈｐｕｔ 测试，也是最核 心和最复杂的测试，它更接近于实际应用环境，与 Ｐｏｗｅｒ 测试 比对 ＳＵＴ 系统的压力有非常大的增加，有多个查询语句组，同 时有一对 ＲＦ１ 和 ＲＦ２ 更新流。
数据库TPC-H测试系统的设计与分析
对数据 库 的复杂查询 能力 的考 察 ， 而用 这个方 面的性 能来 考察 数 据 库 的分 析 处理 能 力是 不够 的。 因此 Ｏ — Ｒ
数据 库 Ｔ Ｃ Ｈ 测 试 系统 的 设 计 与 分析 Ｐ －
宋钦 宇
（ 长春大学 理学 院，吉林 长春 １０ ２ ） ３０ ２
摘
要 ： 出 了在数 据库 管理 系统 Ｏａｌ 提 ｒｃ ｅ上进 行 Ｔ ＣＨ 性 能测试 的模 型 ， Ｐ． 深入 分析 了相 关 的理 论
问题 ， 并针对 Ｔ Ｃ Ｈ 的特 点 ， Ｐ． 讨论 了在 Ｏ ａｌ ｒｃｅ上进 行 大 数据 量复 杂查 询测 试 对提 高 Ｏ ａｌ 能 的 ｒｃ ｅ性
Ａ Ｌ 的 Ｔ Ｃ Ｈ测试 系统在 Ｔ Ｃ Ｈ基准 的基 础上将 做 以下改进 ： Ｃ Ｅ Ｐ． Ｐ．
（） １ 提出评估数据库性能从功率 （ 完成单个事务的时间）吞吐量 （ 、 每分钟处理 的事务数） 响应Ｈ ｌ （ 、 ｔ ，ｑ 用 ￣
户从发 出查 询请 求到 获得显 示结果所 需要 的时问 ） 资源 消耗 （ Ｐ 、 Ｃ Ｕ和 内存 的使 用情 况 ） 来考 虑 。 （ ） 有定 制数据产生 的功能 。 ２具
６ ３
（） ３ 客户 端可 以使用应 用逻 辑控 制器来 定制 事务 类型 和调度 方案 。 测试流 程设计 与优 化方面 的研究 。为 了验 证 系统 的性能指 标 同时也能 够迅 速地 找到数 据库 系统 的性能 瓶颈 ， 我们需 要对数 据库 系统 的测试 流程 进行设 计和 优化 。测试 流程 的设 计 与优 化 应 该 能够 尽 可能 地把 数 据库 系统 的性 能 问题 反 映出来 。 对 测试结 果评估 的研究 是测 试工 作 的 目的所 在 。运行 测试 能够获 得 的参 数 主要有 运行 测试 的事务流 的 个数 、 运行事务流的时问。当获得参数后 ， 将面临两个 问题 ： 首先 ， 采用什么评测标准？其次 ， 这些评测标准 怎么 去衡量 或计算 ？
TPC-H测试(精简)
集算器TPC-H测试本⽂文档描述以TPC-H作为测试标准，以Oracle作为测试基准，对不同高性能数据库、计算中间件、小规模Hadoop集群做测试分析，数据规模从百GB到1TB范围（企业级数据规模），对比各自表现并分析。
TPC-H简介1.TPC是什么？TPC(Transaction Processing Performance Council)事务处理性能委员会，是由数10家会员公司创建的非盈利组织，总部设在美国。
该组织对全世界开放，但迄今为止，绝大多数会员都是美、日、西欧的大公司。
2.TPC-H是什么？TPC-H是TPC委员会制定的主要用于OLAP数据库管理系统的测试标准。
模拟真实商业应用环境，评测商业分析中决策系统的性能。
TPC-H包含一套动态查询和并行修改，关注吞吐量，注重查询能力。
22个基准测试sql可以全方位评测商业决策系统的综合分析计算能力，是业界具有普遍的实用意义。
3.表结构和关系TPC-H 测试结果汇总（PostgreSQL/Hive/Oracle/集算器）PG100G（优化前）PG100G（第一次优化）PG100G（第二次优化）PG100G（第三次优化）Hive100G(新集群15台)ORACLESSD100GORALE100GORALE300G集算器SSD100G集算器300GQ1 1137.56 1075.34 1075 1129 146.19 592 1011.61 3680.55 407 1230 Q2 754.76 11380.05 697 713.56 157.02 43 135.14 801.11 65 240 Q3 1716.54 1774.81 1550.29 1674.32 161.01 370 774.82 3240.22 314 1745 Q4 2495.21 2395.52 1923.7 1745.4 275.12 346 869.43 3396.42 322 1181 Q5 2011.27 2187.65 1962.77 1754.63 229.13 429 963.04 3734.22 356 1453 Q6 959.62 1047.47 1020.28 1139.38 47.61 246 561.35 2406.61 237 854 Q7 1695.29 1746.73 1563.04 1462.71 367.88 385 772.45 3382.86 317 1880 Q8 33912.21 2221.38 2100.01 1829.07 334.55 354 795.91 3269.36 475 1875 Q9 3677.81 3230.06 2486.45 486.24 787 1317.33 4579.85 517 2556 Q10 3224.39 1702.35 1643.85 1591.6 184.57 382 994.04 3593.08 360 1570 Q11 2503.15 304.93 297.79 288.37 104.92 45 122.68 486.93 60 223 Q12 2840.52 1367.23 1419.8 1486.74 97.04 335 781.64 3144.89 296 1298 Q13 24132.01 487 364.09 344.1 123.02 245 177.99 996.55 262 1053 Q14 2254.98 1279.52 1257.57 1163.39 71.1 267 621.88 2561.88 297 3463 Q15 3012.47 2185.1 2211.87 1549.47 195.1 263 573.82 2419.01 252 873Q16 1223.53 600 590.97 580.79 150.67 35 58.94 232.91 94 351 Q17 18516.02 3371.42 3363.24 2598.31 363.96 267 559.66 2449.99 485 1748 Q18 4785.7 2424.07 2389.31 2378.7 272.41 535 1363.26 5380.34 415 1435 Q19 18409.86 919.02 899.64 932.57 141.23 10 573.21 2372.55 267 975 Q20 6029.68 1709.72 1600.16 1573.25 247.67 334 907.15 3213.1 301 1100 Q21 5573.25 5979.57 3549.62 584.77 819 1449.63 6121.47 506 2307 Q22 1220.64 104.66 105.92 103.42 167.05 89 171.3 805.92 88 294 sum 131697.85 49535.03 37245.93 32074.85 4908.26 7178 15556.28 62269.82 6693 2970411.81% ORACLE 31.40% ORACLE 41.76% ORALE 48.49% ORACLETPC-H 测试结果分析100G数据规模下，串行汇总测试结果我们发现，15台Hadoop集群的计算效率只略好于1台SSD硬盘的Oracle，相同条件下的集算器与Oracle计算效率基本是相等的。
数据库性能测试工具推荐
数据库性能测试工具推荐在当今信息时代，数据变得越来越重要，面对海量的数据处理需求，数据库成为了企业不可或缺的重要组成部分。
然而，一个高效、稳定、可靠的数据库系统并不容易构建。
为了确保数据库的性能和稳定性，在开发和部署之前，进行数据库性能测试是必不可少的。
本文将介绍一些常用的数据库性能测试工具，帮助您更好地选择合适的工具来评估和优化数据库系统。
1. Apache JMeterApache JMeter是一个功能强大的Java应用程序，主要用于对Web应用程序进行性能测试。
它可以模拟多个用户并发访问网站，并测量网站的响应时间和吞吐量。
作为一个开源工具，JMeter提供了丰富的测试元件，如HTTP请求、数据库查询、FTP、Web服务等，可以满足大多数的性能测试需求。
此外，JMeter还支持分布式测试，可以在多个机器上同时进行测试，提高测试的负载能力。
2. Apache Bench (ab)Apache Bench是Apache HTTP服务器的一个工具集，旨在测试服务器的性能和负载能力。
它可以发送并发请求到服务器，并测量服务器的响应时间、吞吐量和并发连接数等指标。
虽然Apache Bench主要用于HTTP服务器的性能测试，但也可以用于测试数据库的性能，特别是对于Web应用程序与数据库之间的性能测试。
3. pgbenchpgbench是PostgreSQL数据库系统自带的一个基准测试工具，可用于测试数据库的性能和并发能力。
它模拟了一个简单的负载，并执行一系列的事务操作，如插入、更新和删除等，然后测量数据库的性能指标。
pgbench可以根据自定义的工作负载进行配置，从而更好地模拟实际应用场景，并帮助开发人员和管理员评估数据库系统的性能和稳定性。
4. SysBenchSysBench是一个跨平台的多线程基准测试工具，可用于测试数据库的性能和系统的负载能力。
它支持多种数据库系统，如MySQL、PostgreSQL、Oracle等，并提供了不同类型的基准测试，如CPU、内存、文件IO、数据库事务等。
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矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。