Este tema describe paso a paso una prueba de rendimiento TPC-H completa en AnalyticDB for PostgreSQL V6.0. El proceso abarca desde la generación de un conjunto de datos de 1 TB y la creación de tablas, hasta la carga de datos desde OSS y la ejecución de las 22 consultas. Al finalizar, obtendrá resultados de referencia reproducibles en un clúster MPP de 32 nodos de cómputo.
Las pruebas descritas en este tema se basan en el benchmark TPC-H, pero no cumplen con todos sus requisitos. Por lo tanto, los resultados no se pueden comparar con los publicados oficialmente por TPC-H.
Acerca de TPC-H
A continuación se muestra la descripción extraída de la especificación TPC Benchmark™ H (TPC-H):
"TPC-H es un benchmark de soporte de decisiones. Consiste en un conjunto de consultas ad hoc orientadas al negocio y modificaciones concurrentes de datos. Las consultas y los datos que pueblan la base de datos se eligieron por su amplia relevancia en toda la industria. Este benchmark ilustra sistemas de soporte de decisiones que examinan grandes volúmenes de datos, ejecutan consultas con un alto grado de complejidad y dan respuesta a preguntas críticas del negocio."
Requisitos previos
Antes de empezar, asegúrese de contar con lo siguiente:
Una instancia de AnalyticDB for PostgreSQL. Para más información, consulte Create an instance.
Una instancia de Elastic Compute Service (ECS). Para más información, consulte Creation methods.
Object Storage Service (OSS) activado y un bucket creado. Para más información, consulte Create buckets.
La dirección IP de la instancia ECS agregada a la lista blanca de direcciones IP de la instancia de AnalyticDB for PostgreSQL. Para más información, consulte Configure an IP address whitelist.
psql instalado en la instancia ECS. Para más información, consulte la sección psql del tema sobre conexión de clientes.
Entorno de prueba utilizado en este tema
La instancia de AnalyticDB for PostgreSQL tiene las siguientes especificaciones:
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Parameter |
Value |
|
Versión del motor |
6.0 Standard Edition |
|
Especificaciones del nodo de cómputo |
2 núcleos, 16 GB |
|
Número de nodos de cómputo |
32 |
|
Tipo de disco |
Enhanced SSD (ESSD) |
|
Capacidad de almacenamiento por nodo de cómputo |
200 GB |
La instancia ECS tiene las siguientes especificaciones:
|
Parameter |
Value |
|
Tipo de instancia |
ecs.g6e.4xlarge |
|
Sistema operativo |
CentOS 7.x |
|
Disco del sistema |
PL1 ESSD, 40 GiB |
|
Disco de datos |
PL3 ESSD, 2,048 GiB |
Inicialice el disco de datos de la instancia ECS antes de usarlo. Para más información, consulte Initialize a data disk whose size does not exceed 2 TiB on a Linux instance.
Descripción general del esquema
El benchmark TPC-H utiliza 8 tablas que modelan una cadena de suministro de productos. Dos tablas de dimensiones pequeñas (NATION y REGION) se replican en todos los nodos de cómputo. Las otras seis tablas se distribuyen mediante una clave primaria para repartir los datos entre los nodos.
Las tablas se relacionan de la siguiente manera: LINEITEM es la tabla de hechos central, vinculada a ORDERS mediante la clave de pedido, y a PART y SUPPLIER mediante la clave de pieza y la clave de proveedor. ORDERS se vincula a CUSTOMER por la clave de cliente. PARTSUPP representa las relaciones de muchos a muchos entre PART y SUPPLIER. Tanto SUPPLIER como CUSTOMER se vinculan a NATION, que a su vez se conecta con REGION.
|
Table |
Distribution |
Role |
|
LINEITEM |
DISTRIBUTED BY (L_ORDERKEY) |
Tabla de hechos más grande; una fila por cada línea de pedido |
|
ORDERS |
DISTRIBUTED BY (O_ORDERKEY) |
Registros de encabezado de pedido |
|
CUSTOMER |
DISTRIBUTED BY (C_CUSTKEY) |
Registros de clientes |
|
PART |
DISTRIBUTED BY (P_PARTKEY) |
Catálogo de piezas |
|
SUPPLIER |
DISTRIBUTED BY (S_SUPPKEY) |
Registros de proveedores |
|
PARTSUPP |
DISTRIBUTED BY (PS_PARTKEY) |
Relaciones y costos entre piezas y proveedores |
|
NATION |
DISTRIBUTED Replicated |
Tabla de dimensiones de 25 filas |
|
REGION |
DISTRIBUTED Replicated |
Tabla de dimensiones de 5 filas |
Todas las tablas usan almacenamiento columnar de solo anexión con compresión LZ4 (APPENDONLY=TRUE, ORIENTATION=COLUMN, COMPRESSTYPE=LZ4, COMPRESSLEVEL=9). Además, ORDERS y LINEITEM definen columnas de clave de ordenamiento para acelerar las consultas por rango en la fecha de pedido y la fecha de envío.
Generar datos de prueba
Inicie sesión en la instancia ECS.
-
Descargue el código fuente de TPC-H DBGEN en el disco de datos y compílelo. En este ejemplo, el disco de datos está montado en
/mnt.wget https://github.com/electrum/tpch-dbgen/archive/refs/heads/master.zip yum install -y unzip zip unzip master.zip cd tpch-dbgen-master/ echo "#define EOL_HANDLING 1" >> config.h # Removes trailing | from each row make ./dbgen --help -
Genere un conjunto de datos de 1 TB (factor de escala 1000). Divida los datos en 32 archivos, uno por cada nodo de cómputo, para que cada nodo importe su propio archivo en paralelo.
NotaEn TPC-H, el factor de escala (SF) corresponde directamente al volumen de datos: 1 SF = 1 GB, por lo que SF 1000 = 1 TB. Cada SF cubre 8 tablas, sin incluir el almacenamiento de índices. Reserve como mínimo 1 SF adicional de espacio en disco.
La generación toma bastante tiempo. Compruebe el progreso con
ps -fHU $USER | grep dbgen.
for((i=1;i<=32;i++)); do ./dbgen -s 1000 -S $i -C 32 -f & done
Crear tablas de prueba
Conéctese a la instancia de AnalyticDB for PostgreSQL mediante psql. Para más información, consulte la sección psql del tema sobre conexión de clientes.
-
Cree las 8 tablas de TPC-H:
CREATE TABLE NATION ( N_NATIONKEY INTEGER NOT NULL, N_NAME CHAR(25) NOT NULL, N_REGIONKEY INTEGER NOT NULL, N_COMMENT VARCHAR(152) ) WITH (APPENDONLY=TRUE, ORIENTATION=COLUMN, COMPRESSTYPE=LZ4, COMPRESSLEVEL=9) DISTRIBUTED Replicated ; CREATE TABLE REGION ( R_REGIONKEY INTEGER NOT NULL, R_NAME CHAR(25) NOT NULL, R_COMMENT VARCHAR(152) ) WITH (APPENDONLY=TRUE, ORIENTATION=COLUMN, COMPRESSTYPE=LZ4, COMPRESSLEVEL=9) DISTRIBUTED Replicated ; CREATE TABLE PART ( P_PARTKEY INTEGER NOT NULL, P_NAME VARCHAR(55) NOT NULL, P_MFGR CHAR(25) NOT NULL, P_BRAND CHAR(10) NOT NULL, P_TYPE VARCHAR(25) NOT NULL, P_SIZE INTEGER NOT NULL, P_CONTAINER CHAR(10) NOT NULL, P_RETAILPRICE DECIMAL(15,2) NOT NULL, P_COMMENT VARCHAR(23) NOT NULL ) WITH (APPENDONLY=TRUE, ORIENTATION=COLUMN, COMPRESSTYPE=LZ4, COMPRESSLEVEL=9) DISTRIBUTED BY (P_PARTKEY) ; CREATE TABLE SUPPLIER ( S_SUPPKEY INTEGER NOT NULL, S_NAME CHAR(25) NOT NULL, S_ADDRESS VARCHAR(40) NOT NULL, S_NATIONKEY INTEGER NOT NULL, S_PHONE CHAR(15) NOT NULL, S_ACCTBAL DECIMAL(15,2) NOT NULL, S_COMMENT VARCHAR(101) NOT NULL ) WITH (APPENDONLY=TRUE, ORIENTATION=COLUMN, COMPRESSTYPE=LZ4, COMPRESSLEVEL=9) DISTRIBUTED BY (S_SUPPKEY) ; CREATE TABLE PARTSUPP ( PS_PARTKEY INTEGER NOT NULL, PS_SUPPKEY INTEGER NOT NULL, PS_AVAILQTY INTEGER NOT NULL, PS_SUPPLYCOST DECIMAL(15,2) NOT NULL, PS_COMMENT VARCHAR(199) NOT NULL ) WITH (APPENDONLY=TRUE, ORIENTATION=COLUMN, COMPRESSTYPE=LZ4, COMPRESSLEVEL=9) DISTRIBUTED BY (PS_PARTKEY) ; CREATE TABLE CUSTOMER ( C_CUSTKEY INTEGER NOT NULL, C_NAME VARCHAR(25) NOT NULL, C_ADDRESS VARCHAR(40) NOT NULL, C_NATIONKEY INTEGER NOT NULL, C_PHONE CHAR(15) NOT NULL, C_ACCTBAL DECIMAL(15,2) NOT NULL, C_MKTSEGMENT CHAR(10) NOT NULL, C_COMMENT VARCHAR(117) NOT NULL ) WITH (APPENDONLY=TRUE, ORIENTATION=COLUMN, COMPRESSTYPE=LZ4, COMPRESSLEVEL=9) DISTRIBUTED BY (C_CUSTKEY) ; CREATE TABLE ORDERS ( O_ORDERKEY BIGINT NOT NULL, O_CUSTKEY INTEGER NOT NULL, O_ORDERSTATUS "char" NOT NULL, O_TOTALPRICE DECIMAL(15,2) NOT NULL, O_ORDERDATE DATE NOT NULL, O_ORDERPRIORITY CHAR(15) NOT NULL, O_CLERK CHAR(15) NOT NULL, O_SHIPPRIORITY INTEGER NOT NULL, O_COMMENT VARCHAR(79) NOT NULL ) WITH (APPENDONLY=TRUE, ORIENTATION=COLUMN, COMPRESSTYPE=LZ4, COMPRESSLEVEL=9) DISTRIBUTED BY (O_ORDERKEY) ORDER BY(O_ORDERDATE) ; CREATE TABLE LINEITEM ( L_ORDERKEY BIGINT NOT NULL, L_PARTKEY INTEGER NOT NULL, L_SUPPKEY INTEGER NOT NULL, L_LINENUMBER INTEGER NOT NULL, L_QUANTITY DECIMAL(15,2) NOT NULL, L_EXTENDEDPRICE DECIMAL(15,2) NOT NULL, L_DISCOUNT DECIMAL(15,2) NOT NULL, L_TAX DECIMAL(15,2) NOT NULL, L_RETURNFLAG "char" NOT NULL, L_LINESTATUS "char" NOT NULL, L_SHIPDATE DATE NOT NULL, L_COMMITDATE DATE NOT NULL, L_RECEIPTDATE DATE NOT NULL, L_SHIPINSTRUCT CHAR(25) NOT NULL, L_SHIPMODE CHAR(10) NOT NULL, L_COMMENT VARCHAR(44) NOT NULL ) WITH (APPENDONLY=TRUE, ORIENTATION=COLUMN, COMPRESSTYPE=LZ4, COMPRESSLEVEL=9) DISTRIBUTED BY (L_ORDERKEY) ORDER BY(L_SHIPDATE) ;
Importar datos
Las tablas NATION y REGION son lo suficientemente pequeñas para importarlas directamente desde la instancia ECS. Las otras seis tablas, al ser más grandes, deben pasar por OSS. Esto se debe a que la instrucción COPY escribe los datos de forma serializada a través del nodo coordinador y no permite paralelizar importaciones grandes. Usar OSS permite que todos los nodos de cómputo carguen los datos en paralelo.
Importar NATION y REGION
Ejecute las siguientes instrucciones en psql:
\copy nation from '/mnt/tpch-dbgen-master/nation.tbl' DELIMITER '|';
\copy region from '/mnt/tpch-dbgen-master/region.tbl' DELIMITER '|';
Reemplace /mnt/tpch-dbgen-master con la ruta real de sus archivos .tbl.
Importar las seis tablas restantes mediante OSS
-
Descargue ossutil en la instancia ECS:
wget http://gosspublic.alicdn.com/ossutil/1.7.3/ossutil64 -
Otorgue permisos de ejecución:
chmod 755 ossutil64 -
Cargue los archivos
.tblde cada una de las seis tablas en su bucket de OSS mediante ossutil. Para más información sobre cómo usar ossutil, consulte Overview. Reemplace los marcadores de posición con su endpoint, AccessKey ID, Access Key Secret y nombre de bucket reales:ls <table_name>.tbl* | while read line; do ~/ossutil64 -e <EndPoint> -i <AccessKey ID> -k <Access Key Secret> cp $line oss://<OSS Bucket>/<Directory>/ & done -
Una vez que se hayan cargado todos los archivos, impórtelos a la base de datos de AnalyticDB for PostgreSQL. Para más información sobre la sintaxis de la instrucción COPY, consulte Use the COPY or UNLOAD statement to import or export data between OSS foreign tables and AnalyticDB for PostgreSQL tables. Reemplace
<OSS Bucket>,<Directory>,<AccessKey ID>,<Access Key Secret>y<EndPoint>con sus valores reales.COPY customer FROM 'oss://<OSS Bucket>/<Directory>/customer.tbl' ACCESS_KEY_ID '<AccessKey ID>' SECRET_ACCESS_KEY '<Access Key Secret>' FORMAT AS text "delimiter" '|' "null" '' ENDPOINT '<EndPoint>' FDW 'oss_fdw' ; COPY lineitem FROM 'oss://<OSS Bucket>/<Directory>/lineitem.tbl' ACCESS_KEY_ID '<AccessKey ID>' SECRET_ACCESS_KEY '<Access Key Secret>' FORMAT AS text "delimiter" '|' "null" '' ENDPOINT '<EndPoint>' FDW 'oss_fdw' ; -- Sort lineitem by its sort key column after import. sort lineitem; COPY orders FROM 'oss://<OSS Bucket>/<Directory>/orders.tbl' ACCESS_KEY_ID '<AccessKey ID>' SECRET_ACCESS_KEY '<Access Key Secret>' FORMAT AS text "delimiter" '|' "null" '' ENDPOINT '<EndPoint>' FDW 'oss_fdw' ; -- Sort orders by its sort key column after import. sort orders; COPY part FROM 'oss://<OSS Bucket>/<Directory>/part.tbl' ACCESS_KEY_ID '<AccessKey ID>' SECRET_ACCESS_KEY '<Access Key Secret>' FORMAT AS text "delimiter" '|' "null" '' ENDPOINT '<EndPoint>' FDW 'oss_fdw' ; COPY supplier FROM 'oss://<OSS Bucket>/<Directory>/supplier.tbl' ACCESS_KEY_ID '<AccessKey ID>' SECRET_ACCESS_KEY '<Access Key Secret>' FORMAT AS text "delimiter" '|' "null" '' ENDPOINT '<EndPoint>' FDW 'oss_fdw' ; COPY partsupp FROM 'oss://<OSS Bucket>/<Directory>/partsupp.tbl' ACCESS_KEY_ID '<AccessKey ID>' SECRET_ACCESS_KEY '<Access Key Secret>' FORMAT AS text "delimiter" '|' ENDPOINT '<EndPoint>' FDW 'oss_fdw' ;
Ejecutar consultas
Las 22 consultas utilizan la extensión laser (Odyssey), el motor de aceleración de cómputo vectorial de AnalyticDB for PostgreSQL. Habilítela con set laser.enable = on; antes de cada consulta, o bien créela una sola vez al inicio de la sesión con create extension if not exists laser;.
Existen dos métodos disponibles: un script de shell que mide automáticamente el tiempo de las 22 consultas, o la ejecución manual de cada consulta en psql.
Ejecutar todas las consultas con un script de shell
Descargue el paquete tpch_query.tar.gz y extráigalo en el directorio
/tpch_query.-
Cree un archivo llamado
query.shcon el siguiente contenido. El script ejecuta de Q1 a Q22 en secuencia y registra el tiempo de ejecución de cada consulta junto con el total acumulado.#!/bin/bash total_cost=0 for i in {1..22} do echo "begin run Q${i}, tpch_query/q$i.sql , `date`" begin_time=`date +%s.%N` ./psql ${Instance endpoint} -p ${Port number} -U ${Database username} -f ~/tpch_query/q${i}.sql > ~/log/log_q${i}.out rc=$? end_time=`date +%s.%N` cost=`echo "$end_time-$begin_time"|bc` total_cost=`echo "$total_cost+$cost"|bc` if [ $rc -ne 0 ] ; then printf "run Q%s fail, cost: %.2f, totalCost: %.2f, `date`\n" $i $cost $total_cost else printf "run Q%s succ, cost: %.2f, totalCost: %.2f, `date`\n" $i $cost $total_cost fi done -
Ejecute el script en segundo plano:
nohup bash ~/query.sh > /tmp/tpch.log & -
Consulte los resultados:
cat /tmp/tpch.log
Ejecutar consultas de forma individual en psql
La siguiente tabla enumera la pregunta de negocio que responde cada consulta de TPC-H. Úsela para identificar cuáles son más relevantes para su evaluación.
|
Query |
Business question |
|
Q1 |
¿Cuál es el resumen de precios agregados de todas las líneas de pedido enviadas hasta una fecha determinada? |
|
Q2 |
¿Qué proveedor conviene seleccionar para una pieza específica en una región dada con el fin de minimizar costos? |
|
Q3 |
¿Cuáles son los principales pedidos no enviados con mayores ingresos para un segmento de mercado y fecha determinados? |
|
Q4 |
¿Qué tan bien se priorizan los pedidos dentro de un trimestre específico? |
|
Q5 |
¿Cuántos ingresos generaron los proveedores de cada país dentro de una región y año determinados? |
|
Q6 |
¿Cuántos ingresos se dejaron de percibir debido a las decisiones de descuento en un año específico? |
|
Q7 |
¿Qué volumen de ingresos fluye entre un par de países mediante envíos durante un periodo determinado? |
|
Q8 |
¿Cómo cambia la participación de mercado de un país proveedor a lo largo del tiempo dentro de una región? |
|
Q9 |
¿Cuál es el desglose de ganancias por país y año para un color de producto específico? |
|
Q10 |
¿Qué clientes devolvieron artículos y cuántos ingresos generaron en un trimestre determinado? |
|
Q11 |
¿Qué piezas representan una parte significativa del valor total de suministro para un país específico? |
|
Q12 |
¿Cómo afectan los modos de envío al recuento de prioridades de pedido en un año determinado? |
|
Q13 |
¿Cómo se distribuye el recuento de pedidos entre todos los clientes? |
|
Q14 |
¿Qué porcentaje de los ingresos de un mes proviene de piezas en promoción? |
|
Q15 |
¿Qué proveedor aportó más ingresos en un trimestre determinado? |
|
Q16 |
¿Cuántos proveedores pueden suministrar piezas que cumplan con criterios específicos de marca, tipo y tamaño? |
|
Q17 |
¿Cuál es la pérdida anual estimada de ingresos por vender por debajo del umbral de cantidad promedio de una pieza? |
|
Q18 |
¿Qué clientes realizaron pedidos de gran volumen que superan un umbral de cantidad determinado? |
|
Q19 |
¿Cuál es el ingreso total con descuento de las piezas enviadas por aire que cumplen ciertos criterios de marca y contenedor? |
|
Q20 |
¿Qué proveedores tienen exceso de inventario de una pieza en comparación con un umbral derivado del historial de envíos? |
|
Q21 |
¿Qué proveedores no entregaron los pedidos a tiempo en un país determinado? |
|
Q22 |
¿Cuántos clientes potenciales con códigos de país específicos tienen saldos superiores al promedio, pero nunca han realizado un pedido? |
Después de conectarse a la base de datos, ejecute las siguientes instrucciones. Cada consulta comienza con set laser.enable = on; para activar el motor de cómputo vectorial Odyssey.
-- Create the Laser vector compute engine.
create extension if not exists laser;
-- Q1: Pricing summary report
set laser.enable = on;
select
l_returnflag,
l_linestatus,
sum(l_quantity) as sum_qty,
sum(l_extendedprice) as sum_base_price,
sum(l_extendedprice * (1 - l_discount)) as sum_disc_price,
sum(l_extendedprice * (1 - l_discount) * (1 + l_tax)) as sum_charge,
avg(l_quantity) as avg_qty,
avg(l_extendedprice) as avg_price,
avg(l_discount) as avg_disc,
count(*) as count_order
from
lineitem
where
l_shipdate <= date '1998-12-01' - interval '93 day'
group by
l_returnflag,
l_linestatus
order by
l_returnflag,
l_linestatus;
-- Q2: Minimum cost supplier
set laser.enable = on;
select
s_acctbal,
s_name,
n_name,
p_partkey,
p_mfgr,
s_address,
s_phone,
s_comment
from
part,
supplier,
partsupp,
nation,
region
where
p_partkey = ps_partkey
and s_suppkey = ps_suppkey
and p_size = 23
and p_type like '%STEEL'
and s_nationkey = n_nationkey
and n_regionkey = r_regionkey
and r_name = 'EUROPE'
and ps_supplycost = (
select
min(ps_supplycost)
from
partsupp,
supplier,
nation,
region
where
p_partkey = ps_partkey
and s_suppkey = ps_suppkey
and s_nationkey = n_nationkey
and n_regionkey = r_regionkey
and r_name = 'EUROPE'
)
order by
s_acctbal desc,
n_name,
s_name,
p_partkey
limit 100;
-- Q3: Shipping priority
set laser.enable = on;
select
l_orderkey,
sum(l_extendedprice * (1 - l_discount)) as revenue,
o_orderdate,
o_shippriority
from
customer,
orders,
lineitem
where
c_mktsegment = 'MACHINERY'
and c_custkey = o_custkey
and l_orderkey = o_orderkey
and o_orderdate < date '1995-03-24'
and l_shipdate > date '1995-03-24'
group by
l_orderkey,
o_orderdate,
o_shippriority
order by
revenue desc,
o_orderdate
limit 10;
-- Q4: Order priority checking
set laser.enable = on;
select
o_orderpriority,
count(*) as order_count
from
orders
where
o_orderdate >= date '1996-08-01'
and o_orderdate < date '1996-08-01' + interval '3' month
and exists (
select
*
from
lineitem
where
l_orderkey = o_orderkey
and l_commitdate < l_receiptdate
)
group by
o_orderpriority
order by
o_orderpriority;
-- Q5: Local supplier volume
set laser.enable = on;
select
n_name,
sum(l_extendedprice * (1 - l_discount)) as revenue
from
customer,
orders,
lineitem,
supplier,
nation,
region
where
c_custkey = o_custkey
and l_orderkey = o_orderkey
and l_suppkey = s_suppkey
and c_nationkey = s_nationkey
and s_nationkey = n_nationkey
and n_regionkey = r_regionkey
and r_name = 'MIDDLE EAST'
and o_orderdate >= date '1994-01-01'
and o_orderdate < date '1994-01-01' + interval '1' year
group by
n_name
order by
revenue desc;
-- Q6: Forecasting revenue change
set laser.enable = on;
select
sum(l_extendedprice * l_discount) as revenue
from
lineitem
where
l_shipdate >= date '1994-01-01'
and l_shipdate < date '1994-01-01' + interval '1' year
and l_discount between 0.06 - 0.01 and 0.06 + 0.01
and l_quantity < 24;
-- Q7: Volume shipping
set laser.enable = on;
select
supp_nation,
cust_nation,
l_year,
sum(volume) as revenue
from
(
select
n1.n_name as supp_nation,
n2.n_name as cust_nation,
extract(year from l_shipdate) as l_year,
l_extendedprice * (1 - l_discount) as volume
from
supplier,
lineitem,
orders,
customer,
nation n1,
nation n2
where
s_suppkey = l_suppkey
and o_orderkey = l_orderkey
and c_custkey = o_custkey
and s_nationkey = n1.n_nationkey
and c_nationkey = n2.n_nationkey
and (
(n1.n_name = 'JORDAN' and n2.n_name = 'INDONESIA')
or (n1.n_name = 'INDONESIA' and n2.n_name = 'JORDAN')
)
and l_shipdate between date '1995-01-01' and date '1996-12-31'
) as shipping
group by
supp_nation,
cust_nation,
l_year
order by
supp_nation,
cust_nation,
l_year;
-- Q8: National market share
set laser.enable = on;
select
o_year,
sum(case
when nation = 'INDONESIA' then volume
else 0
end) / sum(volume) as mkt_share
from
(
select
extract(year from o_orderdate) as o_year,
l_extendedprice * (1 - l_discount) as volume,
n2.n_name as nation
from
part,
supplier,
lineitem,
orders,
customer,
nation n1,
nation n2,
region
where
p_partkey = l_partkey
and s_suppkey = l_suppkey
and l_orderkey = o_orderkey
and o_custkey = c_custkey
and c_nationkey = n1.n_nationkey
and n1.n_regionkey = r_regionkey
and r_name = 'ASIA'
and s_nationkey = n2.n_nationkey
and o_orderdate between date '1995-01-01' and date '1996-12-31'
and p_type = 'STANDARD BRUSHED BRASS'
) as all_nations
group by
o_year
order by
o_year;
-- Q9: Product type profit measure
set laser.enable = on;
select
nation,
o_year,
sum(amount) as sum_profit
from
(
select
n_name as nation,
extract(year from o_orderdate) as o_year,
l_extendedprice * (1 - l_discount) - ps_supplycost * l_quantity as amount
from
part,
supplier,
lineitem,
partsupp,
orders,
nation
where
s_suppkey = l_suppkey
and ps_suppkey = l_suppkey
and ps_partkey = l_partkey
and p_partkey = l_partkey
and o_orderkey = l_orderkey
and s_nationkey = n_nationkey
and p_name like '%chartreuse%'
) as profit
group by
nation,
o_year
order by
nation,
o_year desc;
-- Q10: Returned item reporting
set laser.enable = on;
select
c_custkey,
c_name,
sum(l_extendedprice * (1 - l_discount)) as revenue,
c_acctbal,
n_name,
c_address,
c_phone,
c_comment
from
customer,
orders,
lineitem,
nation
where
c_custkey = o_custkey
and l_orderkey = o_orderkey
and o_orderdate >= date '1994-08-01'
and o_orderdate < date '1994-08-01' + interval '3' month
and l_returnflag = 'R'
and c_nationkey = n_nationkey
group by
c_custkey,
c_name,
c_acctbal,
c_phone,
n_name,
c_address,
c_comment
order by
revenue desc
limit 20;
-- Q11: Important stock identification
set laser.enable = on;
select
ps_partkey,
sum(ps_supplycost * ps_availqty) as value
from
partsupp,
supplier,
nation
where
ps_suppkey = s_suppkey
and s_nationkey = n_nationkey
and n_name = 'INDONESIA'
group by
ps_partkey having
sum(ps_supplycost * ps_availqty) > (
select
sum(ps_supplycost * ps_availqty) * 0.0001000000
from
partsupp,
supplier,
nation
where
ps_suppkey = s_suppkey
and s_nationkey = n_nationkey
and n_name = 'INDONESIA'
)
order by
value desc;
-- Q12: Shipping modes and order priority
set laser.enable = on;
select
l_shipmode,
sum(case
when o_orderpriority = '1-URGENT'
or o_orderpriority = '2-HIGH'
then 1
else 0
end) as high_line_count,
sum(case
when o_orderpriority <> '1-URGENT'
and o_orderpriority <> '2-HIGH'
then 1
else 0
end) as low_line_count
from
orders,
lineitem
where
o_orderkey = l_orderkey
and l_shipmode in ('REG AIR', 'TRUCK')
and l_commitdate < l_receiptdate
and l_shipdate < l_commitdate
and l_receiptdate >= date '1994-01-01'
and l_receiptdate < date '1994-01-01' + interval '1' year
group by
l_shipmode
order by
l_shipmode;
-- Q13: Customer distribution
set laser.enable = on;
select
c_count,
count(*) as custdist
from
(
select
c_custkey,
count(o_orderkey)
from
customer left outer join orders on
c_custkey = o_custkey
and o_comment not like '%pending%requests%'
group by
c_custkey
) as c_orders (c_custkey, c_count)
group by
c_count
order by
custdist desc,
c_count desc;
-- Q14: Promotion effect
set laser.enable = on;
select
100.00 * sum(case
when p_type like 'PROMO%'
then l_extendedprice * (1 - l_discount)
else 0
end) / sum(l_extendedprice * (1 - l_discount)) as promo_revenue
from
lineitem,
part
where
l_partkey = p_partkey
and l_shipdate >= date '1994-11-01'
and l_shipdate < date '1994-11-01' + interval '1' month;
-- Q15: Top supplier
set laser.enable = on;
create view revenue0 (supplier_no, total_revenue) as
select
l_suppkey,
sum(l_extendedprice * (1 - l_discount))
from
lineitem
where
l_shipdate >= date '1997-10-01'
and l_shipdate < date '1997-10-01' + interval '3' month
group by
l_suppkey;
select
s_suppkey,
s_name,
s_address,
s_phone,
total_revenue
from
supplier,
revenue0
where
s_suppkey = supplier_no
and total_revenue = (
select
max(total_revenue)
from
revenue0
)
order by
s_suppkey;
drop view revenue0;
-- Q16: Parts/supplier relationship
set laser.enable = on;
select
p_brand,
p_type,
p_size,
count(distinct ps_suppkey) as supplier_cnt
from
partsupp,
part
where
p_partkey = ps_partkey
and p_brand <> 'Brand#44'
and p_type not like 'SMALL BURNISHED%'
and p_size in (36, 27, 34, 45, 11, 6, 25, 16)
and ps_suppkey not in (
select
s_suppkey
from
supplier
where
s_comment like '%Customer%Complaints%'
)
group by
p_brand,
p_type,
p_size
order by
supplier_cnt desc,
p_brand,
p_type,
p_size;
-- Q17: Small-quantity order revenue
set laser.enable = on;
select
sum(l_extendedprice) / 7.0 as avg_yearly
from
lineitem,
part
where
p_partkey = l_partkey
and p_brand = 'Brand#42'
and p_container = 'JUMBO PACK'
and l_quantity < (
select
0.2 * avg(l_quantity)
from
lineitem
where
l_partkey = p_partkey
);
-- Q18: Large volume customer
set laser.enable = on;
select
c_name,
c_custkey,
o_orderkey,
o_orderdate,
o_totalprice,
sum(l_quantity)
from
customer,
orders,
lineitem
where
o_orderkey in (
select
l_orderkey
from
lineitem
group by
l_orderkey having
sum(l_quantity) > 312
)
and c_custkey = o_custkey
and o_orderkey = l_orderkey
group by
c_name,
c_custkey,
o_orderkey,
o_orderdate,
o_totalprice
order by
o_totalprice desc,
o_orderdate
limit 100;
-- Q19: Discounted revenue
set laser.enable = on;
select
sum(l_extendedprice* (1 - l_discount)) as revenue
from
lineitem,
part
where
(
p_partkey = l_partkey
and p_brand = 'Brand#43'
and p_container in ('SM CASE', 'SM BOX', 'SM PACK', 'SM PKG')
and l_quantity >= 5 and l_quantity <= 5 + 10
and p_size between 1 and 5
and l_shipmode in ('AIR', 'AIR REG')
and l_shipinstruct = 'DELIVER IN PERSON'
)
or
(
p_partkey = l_partkey
and p_brand = 'Brand#45'
and p_container in ('MED BAG', 'MED BOX', 'MED PKG', 'MED PACK')
and l_quantity >= 12 and l_quantity <= 12 + 10
and p_size between 1 and 10
and l_shipmode in ('AIR', 'AIR REG')
and l_shipinstruct = 'DELIVER IN PERSON'
)
or
(
p_partkey = l_partkey
and p_brand = 'Brand#11'
and p_container in ('LG CASE', 'LG BOX', 'LG PACK', 'LG PKG')
and l_quantity >= 24 and l_quantity <= 24 + 10
and p_size between 1 and 15
and l_shipmode in ('AIR', 'AIR REG')
and l_shipinstruct = 'DELIVER IN PERSON'
);
-- Q20: Potential part promotion
set laser.enable = on;
select
s_name,
s_address
from
supplier,
nation
where
s_suppkey in (
select
ps_suppkey
from
partsupp
where
ps_partkey in (
select
p_partkey
from
part
where
p_name like 'magenta%'
)
and ps_availqty > (
select
0.5 * sum(l_quantity)
from
lineitem
where
l_partkey = ps_partkey
and l_suppkey = ps_suppkey
and l_shipdate >= date '1996-01-01'
and l_shipdate < date '1996-01-01' + interval '1' year
)
)
and s_nationkey = n_nationkey
and n_name = 'RUSSIA'
order by
s_name;
-- Q21: Suppliers who kept orders waiting
set laser.enable = on;
select
s_name,
count(*) as numwait
from
supplier,
lineitem l1,
orders,
nation
where
s_suppkey = l1.l_suppkey
and o_orderkey = l1.l_orderkey
and o_orderstatus = 'F'
and l1.l_receiptdate > l1.l_commitdate
and exists (
select
*
from
lineitem l2
where
l2.l_orderkey = l1.l_orderkey
and l2.l_suppkey <> l1.l_suppkey
)
and not exists (
select
*
from
lineitem l3
where
l3.l_orderkey = l1.l_orderkey
and l3.l_suppkey <> l1.l_suppkey
and l3.l_receiptdate > l3.l_commitdate
)
and s_nationkey = n_nationkey
and n_name = 'MOZAMBIQUE'
group by
s_name
order by
numwait desc,
s_name
limit 100;
-- Q22: Global sales opportunity
set laser.enable = on;
select
cntrycode,
count(*) as numcust,
sum(c_acctbal) as totacctbal
from
(
select
substring(c_phone from 1 for 2) as cntrycode,
c_acctbal
from
customer
where
substring(c_phone from 1 for 2) in
('13', '31', '23', '29', '30', '18', '17')
and c_acctbal > (
select
avg(c_acctbal)
from
customer
where
c_acctbal > 0.00
and substring(c_phone from 1 for 2) in
('13', '31', '23', '29', '30', '18', '17')
)
and not exists (
select
*
from
orders
where
o_custkey = c_custkey
)
) as custsale
group by
cntrycode
order by
cntrycode;