Hologres'te OLAP sorgularını, anahtar/değer nokta sorgularını ve veri güncellemelerini ölçmek için TPC-H kullanın.
TPC-H
Aşağıdaki metin, TPC Benchmark™ H (TPC-H) teknik özelliklerinden bir alıntıdır:
TPC-H, karar destekli bir kıyaslama (benchmark) aracıdır. İş odaklı, özel (ad-hoc) sorgulardan ve eşzamanlı veri değişikliklerinden oluşan bir paketten oluşur. Sorgular ve veritabanını dolduran veriler, endüstri genelinde geniş bir geçerliliğe sahip olacak şekilde seçilmiştir. Bu kıyaslama; büyük hacimli verileri inceleyen, yüksek karmaşıklıkta sorgular çalıştıran ve kritik iş sorularına yanıt veren karar destek sistemlerini gösterir.
Tam TPCH Specification dokümanını indirin.
Burada açıklanan TPC-H uygulaması, TPC-H kıyaslamasına dayanır ancak tam uyumlu değildir. Bu nedenle, bu test sonuçları yayımlanmış TPC-H kıyaslama sonuçlarıyla karşılaştırılamaz.
Veri kümesi
TPC-H, Transaction Processing Performance Council (TPC) tarafından geliştirilen ve analitik sorgu performansını değerlendirmek için yaygın olarak kullanılan bir karar destek kıyaslamasıdır.
TPC-H, gerçek bir üretim ortamına dayalı bir satış sistemi için bir veri ambarını modeler. 8 tablo içerir ve veri hacmi 1 GB ile 3 TB arasında ölçeklenir. Kıyaslama 22 sorgu içerir. Birincil ölçüm, the TPC-H benchmark içinde tanımlandığı gibi sorgu yanıt süresidir.
Kullanım durumları
Bu test planı aşağıdaki senaryoları içerir:
OLAP query scenario test: Sütun yönelimli tablolar üzerinde TPC-H kıyaslamasındaki 22 sorguyu çalıştırır.
Key-value point query scenario test: Satır yönelimli ORDERS tablosunda birincil anahtara göre filtrelenen nokta sorguları gerçekleştirir.
Data update scenario: Birincil anahtarı olan tablolarda OLAP motorunun veri güncelleme performansını değerlendirir.
TPC-H veri oluşturma aracı, veri kümesi boyutunu kontrol etmek için ölçek faktörünü (SF) kullanır. SF değeri 1, 1 GB veri üretir.
Yukarıdaki raw data volume dizinleri hariç tutar. Buna göre ek disk alanı ayırın.
Notlar
Tutarlı test sonuçları elde etmek için her testte yeni bir örnek oluşturun. Boyutu değiştirilmiş bir örnek kullanmayın.
OLAP sorgusu senaryolarını test etme
-
Ortamı hazırlayın.
Create a Hologres instance. Bu test, 96 çekirdekli ve 384 GB belleğe sahip, kullandıkça öde modelinde özel bir örnek kullanır. Hesaplama kaynaklarını gereksinimlerinize göre seçin.
-
Aşağıdaki teknik özelliklere sahip bir Create an ECS instance oluşturun:
Parameter
Specification
Specification
ecs.g6.4xlarge
Image
Alibaba Cloud Linux 3.2104 LTS 64-bit
Data disk
Bir ESSD. Kapasite, test verilerinizin hacmine bağlıdır.
-
Hologres Benchmark araç setini indirin ve yapılandırın.
ECS örneğine bağlanın. Connect to an instance.
-
psql istemcisini yükleyin.
yum update -y yum install postgresql-server -y yum install postgresql-contrib -y -
Hologres Benchmark araç setini indirin ve çıkarın.
wget https://oss-tpch.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/hologres_benchmark.tar.gz tar xvf hologres_benchmark.tar.gz -
hologres_benchmark dizinine gidin.
cd hologres_benchmark -
Kıyaslama parametrelerini yapılandırmak için
vim group_vars/allkomutunu çalıştırın.# db config login_host: "" login_user: "" login_password: "" login_port: "" # benchmark run cluster: hologres cluster: "hologres" RUN_MODE: "HOTRUN" # benchmark config scale_factor: 1 work_dir_root: /your/working_dir/benchmark/workdirs dataset_generate_root_path: /your/working_dir/benchmark/datasetsParametre açıklamaları:
Type
Parameter
Description
Hologres hizmet bağlantı parametreleri
login_host
Hologres örneğinin VPC uç noktası.
Bu değeri bulmak için Hologres console adresine giriş yapın ve örnek ayrıntıları sayfasına gidin. VPC uç noktası, Domain Name sütununun Network Information bölümünde yer alır.
NotBu uç nokta bağlantı noktası numarasını içermez. Örnek:
hgpostcn-cn-nwy364b5v009-cn-shanghai-vpc-st.hologres.aliyuncs.comlogin_port
Hologres örneğinin VPC uç noktası için bağlantı noktası.
Bu değeri bulmak için Hologres console adresine giriş yapın ve örnek ayrıntıları sayfasına gidin. Bağlantı noktası, Domain Name sütununun Network Information bölümünde yer alır.
login_user
AccessKey ID'niz.
AccessKey ID'nizi almak için AccessKey management sayfasına gidin.
login_password
AccessKey secret'ınız.
Kıyaslama yapılandırma parametreleri
scale_factor
Veri kümesinin ölçek faktörü; oluşturulan verinin GB cinsinden boyutunu kontrol eder. Varsayılan değer 1'dir.
work_dir_root
Kök çalışma dizini. Bu dizin, tablo oluşturma deyimleri ve yürütülen SQL deyimleri gibi TPC-H verilerini depolar. Varsayılan değer
/your/working_dir/benchmark/workdirsşeklindedir.dataset_generate_root_path
Oluşturulan test veri kümesi için depolama yolu. Varsayılan değer
/your/working_dir/benchmark/datasetsşeklindedir.
-
Uçtan uca otomatik bir TPC-H testi başlatmak için aşağıdaki komutu çalıştırın.
Bu test; veri oluşturur, bir test veritabanı (örneğin tpc_h_sf1000) oluşturur, tablolar oluşturur ve verileri içeri aktarır.
bin/run_tpch.shAlternatif olarak, yalnızca TPC-H sorgu testini çalıştırmak için aşağıdaki komutu kullanabilirsiniz.
bin/run_tpch.sh query -
Test sonuçlarını görüntüleyin.
-
Test sonucu özeti
bin/run_tpch.sh komutu, aşağıdakine benzer sonuçlar çıktılar:
TASK [tpc_h : debug] ************************************************************************************************** skipping: [worker-1] ok: [master] => { "command_output.stdout_lines": [ "[info] 2024-06-28 14:46:09.768 | Run sql queries started.", "[info] 2024-06-28 14:46:09.947 | Run q10.sql started.", "[info] 2024-06-28 14:46:10.088 | Run q10.sql finished. Time taken: 0:00:00, 138 ms", "[info] 2024-06-28 14:46:10.239 | Run q11.sql started.", "[info] 2024-06-28 14:46:10.396 | Run q11.sql finished. Time taken: 0:00:00, 154 ms", "[info] 2024-06-28 14:46:10.505 | Run q12.sql started.", "[info] 2024-06-28 14:46:10.592 | Run q12.sql finished. Time taken: 0:00:00, 85 ms", "[info] 2024-06-28 14:46:10.703 | Run q13.sql started.", "[info] 2024-06-28 14:46:10.793 | Run q13.sql finished. Time taken: 0:00:00, 88 ms", "[info] 2024-06-28 14:46:10.883 | Run q14.sql started.", "[info] 2024-06-28 14:46:10.981 | Run q14.sql finished. Time taken: 0:00:00, 95 ms", "[info] 2024-06-28 14:46:11.132 | Run q15.sql started.", "[info] 2024-06-28 14:46:11.266 | Run q15.sql finished. Time taken: 0:00:00, 131 ms", "[info] 2024-06-28 14:46:11.441 | Run q16.sql started.", "[info] 2024-06-28 14:46:11.609 | Run q16.sql finished. Time taken: 0:00:00, 165 ms", "[info] 2024-06-28 14:46:11.728 | Run q17.sql started.", "[info] 2024-06-28 14:46:11.818 | Run q17.sql finished. Time taken: 0:00:00, 88 ms", "[info] 2024-06-28 14:46:12.017 | Run q18.sql started.", "[info] 2024-06-28 14:46:12.184 | Run q18.sql finished. Time taken: 0:00:00, 164 ms", "[info] 2024-06-28 14:46:12.287 | Run q19.sql started.", "[info] 2024-06-28 14:46:12.388 | Run q19.sql finished. Time taken: 0:00:00, 98 ms", "[info] 2024-06-28 14:46:12.503 | Run q1.sql started.", "[info] 2024-06-28 14:46:12.597 | Run q1.sql finished. Time taken: 0:00:00, 93 ms", "[info] 2024-06-28 14:46:12.732 | Run q20.sql started.", "[info] 2024-06-28 14:46:12.888 | Run q20.sql finished. Time taken: 0:00:00, 154 ms", "[info] 2024-06-28 14:46:13.184 | Run q21.sql started.", "[info] 2024-06-28 14:46:13.456 | Run q21.sql finished. Time taken: 0:00:00, 269 ms", "[info] 2024-06-28 14:46:13.558 | Run q22.sql started.", "[info] 2024-06-28 14:46:13.657 | Run q22.sql finished. Time taken: 0:00:00, 97 ms", "[info] 2024-06-28 14:46:13.796 | Run q2.sql started.", "[info] 2024-06-28 14:46:13.935 | Run q2.sql finished. Time taken: 0:00:00, 136 ms", "[info] 2024-06-28 14:46:14.051 | Run q3.sql started.", "[info] 2024-06-28 14:46:14.155 | Run q3.sql finished. Time taken: 0:00:00, 101 ms", "[info] 2024-06-28 14:46:14.255 | Run q4.sql started.", "[info] 2024-06-28 14:46:14.341 | Run q4.sql finished. Time taken: 0:00:00, 83 ms", "[info] 2024-06-28 14:46:14.567 | Run q5.sql started.", "[info] 2024-06-28 14:46:14.799 | Run q5.sql finished. Time taken: 0:00:00, 230 ms", "[info] 2024-06-28 14:46:14.881 | Run q6.sql started.", "[info] 2024-06-28 14:46:14.950 | Run q6.sql finished. Time taken: 0:00:00, 67 ms", "[info] 2024-06-28 14:46:15.138 | Run q7.sql started.", "[info] 2024-06-28 14:46:15.320 | Run q7.sql finished. Time taken: 0:00:00, 180 ms", "[info] 2024-06-28 14:46:15.572 | Run q8.sql started.", "[info] 2024-06-28 14:46:15.831 | Run q8.sql finished. Time taken: 0:00:00, 256 ms", "[info] 2024-06-28 14:46:16.081 | Run q9.sql started.", "[info] 2024-06-28 14:46:16.322 | Run q9.sql finished. Time taken: 0:00:00, 238 ms", "[info] 2024-06-28 14:46:16.325 | ----------- HOT RUN finished. Time taken: 3255 mill_sec -----------------" ] } skipping: [worker-2] skipping: [worker-3] skipping: [worker-4] TASK [tpc_h : clear Env] ********************************************************************************************** skipping: [worker-1] skipping: [worker-2] skipping: [worker-3] skipping: [worker-4] ok: [master] TASK [tpc_h : debug] ************************************************************************************************** ok: [master] => { "work_dir": "/your/working_dir/benchmark/workdirs/tpc_h/sf1" } skipping: [worker-1] skipping: [worker-2] skipping: [worker-3] skipping: [worker-4] -
Test sonucu ayrıntıları
bin/run_tpch.shkomutu bir çalışma dizini oluşturur ve yolunu <work_dir> olarak çıktılar. Sorgu deyimlerini, tablo oluşturma deyimlerini ve yürütme günlüklerini görüntülemek için bu dizine gidin.TASK [tpc_h : debug] ************************************************************ ok: [master] => { "work_dir": "/your/working_dir/benchmark/workdirs/tpc_h/sf1" } skipping: [worker-1] skipping: [worker-2] skipping: [worker-3] skipping: [worker-4]Günlükler dizinine geçmek ve test sonuçları ile ayrıntılı SQL çıktısını görüntülemek için
cd <work_dir>/logskomutunu çalıştırın.<work_dir> dizin yapısı aşağıdaki gibidir:
working_dir/ `-- benchmark |-- datasets | `-- tpc_h | `-- sf1 | |-- worker-1 | | |-- customer.tbl | | `-- lineitem.tbl | |-- worker-2 | | |-- orders.tbl | | `-- supplier.tbl | |-- worker-3 | | |-- nation.tbl | | `-- partsupp.tbl | `-- worker-4 | |-- part.tbl | `-- region.tbl `-- workdirs `-- tpc_h `-- sf1 |-- config |-- hologres | |-- logs | | |-- q10.sql.err | | |-- q10.sql.out | | |-- q11.sql.err | | |-- q11.sql.out | | |-- q12.sql.err | | |-- q12.sql.out | | |-- q13.sql.err | | |-- q13.sql.out | | |-- q14.sql.err | | |-- q14.sql.out | | |-- q15.sql.err | | |-- q15.sql.out | | |-- q16.sql.err | | |-- q16.sql.out | | |-- q17.sql.err | | |-- q17.sql.out | | |-- q18.sql.err | | |-- q18.sql.out | | |-- q19.sql.err | | |-- q19.sql.out | | |-- q1.sql.err | | |-- q1.sql.out | | |-- q20.sql.err | | |-- q20.sql.out | | |-- q21.sql.err | | |-- q21.sql.out | | |-- q22.sql.err | | |-- q22.sql.out | | |-- q2.sql.err | | |-- q2.sql.out | | |-- q3.sql.err | | |-- q3.sql.out | | |-- q4.sql.err | | |-- q4.sql.out | | |-- q5.sql.err | | |-- q5.sql.out | | |-- q6.sql.err | | |-- q6.sql.out | | |-- q7.sql.err | | |-- q7.sql.out | | |-- q8.sql.err | | |-- q8.sql.out | | |-- q9.sql.err | | |-- q9.sql.out | | `-- run.log | `-- logs-20240628144609 | |-- q10.sql.err | |-- q10.sql.out | |-- q11.sql.err | |-- q11.sql.out | |-- q12.sql.err | |-- q12.sql.out | |-- q13.sql.err | |-- q13.sql.out | |-- q14.sql.err | |-- q14.sql.out | |-- q15.sql.err | |-- q15.sql.out | |-- q16.sql.err | |-- q16.sql.out | |-- q17.sql.err | |-- q17.sql.out | |-- q18.sql.err | |-- q18.sql.out | |-- q19.sql.err | |-- q19.sql.out | |-- q1.sql.err | |-- q1.sql.out | |-- q20.sql.err | |-- q20.sql.out | |-- q21.sql.err | |-- q21.sql.out | |-- q22.sql.err | |-- q22.sql.out | |-- q2.sql.err | |-- q2.sql.out | |-- q3.sql.err | |-- q3.sql.out | |-- q4.sql.err | |-- q4.sql.out | |-- q5.sql.err | |-- q5.sql.out | |-- q6.sql.err | |-- q6.sql.out | |-- q7.sql.err | |-- q7.sql.out | |-- q8.sql.err | |-- q8.sql.out | |-- q9.sql.err | |-- q9.sql.out | `-- run.log |-- queries | |-- ddl | | |-- hologres_analyze_tables.sql | | `-- hologres_create_tables.sql | |-- q10.sql | |-- q11.sql | |-- q12.sql | |-- q13.sql | |-- q14.sql | |-- q15.sql | |-- q16.sql | |-- q17.sql | |-- q18.sql | |-- q19.sql | |-- q1.sql | |-- q20.sql | |-- q21.sql | |-- q22.sql | |-- q2.sql | |-- q3.sql | |-- q4.sql | |-- q5.sql | |-- q6.sql | |-- q7.sql | |-- q8.sql | `-- q9.sql |-- run_hologres.sh |-- run_mysql.sh |-- run.sh `-- tpch_tools |-- dbgen |-- qgen `-- resouces |-- dists.dss `-- queries |-- 10.sql |-- 11.sql |-- 12.sql |-- 13.sql |-- 14.sql |-- 15.sql |-- 16.sql |-- 17.sql |-- 18.sql |-- 19.sql |-- 1.sql |-- 20.sql |-- 21.sql |-- 22.sql |-- 2.sql |-- 3.sql |-- 4.sql |-- 5.sql |-- 6.sql |-- 7.sql |-- 8.sql `-- 9.sql
-
Anahtar/değer nokta sorgusu testi
Bu test, OLAP query test bölümündeki hologres_tpch veritabanını ve orders tablosunu kullanır.
-
Tablo oluşturma
Anahtar/değer nokta sorguları satır yönelimli bir tablo gerektirir. Bir psql istemcisi ile Hologres'e bağlanın ve
orders_rowtablosunu oluşturmak için aşağıdaki deyimleri çalıştırın.NotBir psql istemcisi ile bağlanmak için Connect to Hologres for Development bölümündeki adımları izleyin.
DROP TABLE IF EXISTS public.orders_row; BEGIN; CREATE TABLE public.orders_row( O_ORDERKEY BIGINT NOT NULL PRIMARY KEY ,O_CUSTKEY INT NOT NULL ,O_ORDERSTATUS TEXT NOT NULL ,O_TOTALPRICE DECIMAL(15,2) NOT NULL ,O_ORDERDATE TIMESTAMPTZ NOT NULL ,O_ORDERPRIORITY TEXT NOT NULL ,O_CLERK TEXT NOT NULL ,O_SHIPPRIORITY INT NOT NULL ,O_COMMENT TEXT NOT NULL ); CALL SET_TABLE_PROPERTY('public.orders_row', 'orientation', 'row'); CALL SET_TABLE_PROPERTY('public.orders_row', 'clustering_key', 'o_orderkey'); CALL SET_TABLE_PROPERTY('public.orders_row', 'distribution_key', 'o_orderkey'); COMMIT; -
Veri içeri aktarma
TPC-H veri kümesindeki
orderstablosundanorders_rowtablosuna veri aktarmak için aşağıdaki INSERT INTO deyimini kullanın.NotHologres V2.1.17 ve sonraki sürümler Serverless Computing'i destekler. Büyük ölçekli çevrimdışı veri içeri aktarma, büyük ETL işleri ve yabancı tablolarda yüksek hacimli sorgular gibi senaryolar için bu görevleri çalıştırmak üzere Serverless Computing'i kullanabilirsiniz. Bu özellik, örnek kaynaklarınız yerine ek sunucusuz kaynaklar kullanarak örnek kararlılığını artırır ve bellek yetersizliği (OOM) hatalarının olasılığını azaltır. Örneğiniz için ekstra hesaplama kaynağı ayırmanız gerekmez ve yalnızca çalıştırdığınız görevler için ücretlendirilirsiniz. Serverless Computing hakkında daha fazla bilgi için bkz. Serverless Computing. Serverless Computing'in nasıl kullanılacağına ilişkin talimatlar için bkz. Use Serverless Computing.
-- (Optional) It's recommended to use Serverless Computing for bulk offline imports and ETL jobs. SET hg_computing_resource = 'serverless'; INSERT INTO public.orders_row SELECT * FROM public.orders; -- Reset the configuration to ensure that subsequent SQL statements do not use serverless resources. RESET hg_computing_resource; -
Sorguları yürütme
-
Sorgu deyimleri oluşturun.
Anahtar/değer nokta sorguları iki türde gelir:
Type
Query statement
Description
tek değerli nokta sorgusu
SELECT column_a ,column_b ,... ,column_x FROM table_x WHERE pk = value_x ;Bu sorgu,
WHEREyan tümcesinde tek bir değere göre filtreleme yapar.çok değerli nokta sorgusu
SELECT column_a ,column_b ,... ,column_x FROM table_x WHERE pk IN ( value_a, value_b,..., value_x ) ;Bu sorgu,
WHEREyan tümcesinde birden çok değere göre filtreleme yapar.Gerekli SQL deyimlerini oluşturmak için aşağıdaki betiği çalıştırın.
rm -rf kv_query mkdir kv_query cd kv_query echo " \set column_values random(1,99999999) select O_ORDERKEY,O_CUSTKEY,O_ORDERSTATUS,O_TOTALPRICE,O_ORDERDATE,O_ORDERPRIORITY,O_CLERK,O_SHIPPRIORITY,O_COMMENT from public.orders_row WHERE o_orderkey =:column_values; " >> kv_query_single.sql echo " \set column_values1 random(1,99999999) \set column_values2 random(1,99999999) \set column_values3 random(1,99999999) \set column_values4 random(1,99999999) \set column_values5 random(1,99999999) \set column_values6 random(1,99999999) \set column_values7 random(1,99999999) \set column_values8 random(1,99999999) \set column_values9 random(1,99999999) select O_ORDERKEY,O_CUSTKEY,O_ORDERSTATUS,O_TOTALPRICE,O_ORDERDATE,O_ORDERPRIORITY,O_CLERK,O_SHIPPRIORITY,O_COMMENT from public.orders_row WHERE o_orderkey in(:column_values1,:column_values2,:column_values3,:column_values4,:column_values5,:column_values6,:column_values7,:column_values8,:column_values9); " >> kv_query_in.sqlBetik iki SQL dosyası oluşturur:
kv_query_single.sql: Tek değerli nokta sorgusu için SQL içerir.kv_query_in.sql: Çok değerli nokta sorgusu için SQL içerir. Bu betik, dokuz rastgele değere göre filtreleme yapan bir SQL deyimi oluşturur.
-
Sorgu istatistiklerini toplamak için pgbench aracını kullanın. Aşağıdaki komutu çalıştırarak yükleyin.
yum install postgresql-contrib -ypgbench 13 veya sonraki bir sürümü yükleyin. pgbench zaten yüklüyse, sürümünün 9.6 veya üzeri olduğundan emin olun. Sürümü kontrol etmek için:
pgbench --version -
Test deyimlerini çalıştırın.
NotAşağıdaki komutları sorgu deyimlerini oluşturduğunuz dizinde çalıştırın.
-
Tek değerli nokta sorgusu senaryosu için pgbench kullanarak bir stres testi çalıştırın.
PGUSER=<AccessKey ID> PGPASSWORD=<AccessKey Secret> PGDATABASE=<database> pgbench -h <endpoint> -p <port> -c <Client_Num> -T <Query_Seconds> -M prepared -n -f kv_query_single.sql -
Çok değerli nokta sorgusu senaryosu için pgbench kullanarak bir stres testi çalıştırın.
PGUSER=<AccessKey ID> PGPASSWORD=<AccessKey Secret> PGDATABASE=<database> pgbench -h <endpoint> -p <port> -c <Client_Num> -T <Query_Seconds> -M prepared -n -f kv_query_in.sql
Parametre açıklamaları:
Parameter
Description
AccessKey ID
Alibaba Cloud hesabınızın AccessKey ID'si.
AccessKey ID'yi almak için AccessKey Management sayfasına gidin.
AccessKey Secret
Alibaba Cloud hesabınızın AccessKey Secret'ı.
AccessKey Secret'ı almak için AccessKey Management sayfasına gidin.
database
-
Hologres veritabanının adı.
-
Bir Hologres örneği oluşturduktan sonra sistem otomatik olarak
postgresadlı bir veritabanı oluşturur. -
Varsayılan
postgresveritabanını kullanabilirsiniz ancak kaynakları sınırlıdır. Üretim iş yükleri için Create a database.
endpoint
Hologres örneğinin uç noktası.
Hologres console içindeki Instance Details sayfasına gidin ve uç noktayı Network Information bölümünden alın.
port
Hologres örneğinin bağlantı noktası.
Hologres console içindeki Instance Details sayfasına giderek bağlantı noktasını alın.
Client_Num
Eşzamanlı istemci sayısı.
Bu test eşzamanlılık yerine sorgu performansını ölçtüğünden bu parametreyi 1 olarak ayarlayın.
Query_Seconds
Saniye cinsinden stres testinin toplam süresi. Örneğin, bu parametreyi 300 olarak ayarlayabilirsiniz.
-
-
Veri güncelleme
Bu senaryo, birincil anahtar çakışmasıyla tetiklenen tam satır güncellemelerinde OLAP motorunun performansını test eder.
-
Sorgu dosyasını oluşturun.
echo " \set O_ORDERKEY random(1,99999999) INSERT INTO public.orders_row(o_orderkey,o_custkey,o_orderstatus,o_totalprice,o_orderdate,o_orderpriority,o_clerk,o_shippriority,o_comment) VALUES (:O_ORDERKEY,1,'demo',1.1,'2021-01-01','demo','demo',1,'demo') on conflict(o_orderkey) do update set (o_orderkey,o_custkey,o_orderstatus,o_totalprice,o_orderdate,o_orderpriority,o_clerk,o_shippriority,o_comment)= ROW(excluded.*); " > /root/insert_on_conflict.sql -
Veri ekleyin ve güncelleyin. Parameters.
PGUSER=<AccessKey_ID> PGPASSWORD=<AccessKey_Secret> PGDATABASE=<Database> pgbench -h <Endpoint> -p <Port> -c <Client_Num> -T <Query_Seconds> -M prepared -n -f /root/insert_on_conflict.sql -
Örnek sonuç:
transaction type: Custom query scaling factor: 1 query mode: prepared number of clients: 249 number of threads: 1 duration: 60 s number of transactions actually processed: 1923038 tps = 32005.850214 (including connections establishing) tps = 36403.145722 (excluding connections establishing)
Flink gerçek zamanlı yazma işlemleri
Bu kullanım durumu, gerçek zamanlı veri yazma performansını değerlendirir.
-
Hologres DDL
Bu durumda kullanılan Hologres tablosu 10 sütuna sahiptir ve
keysütunu birincil anahtar olarak görev yapar.DROP TABLE IF EXISTS flink_insert; BEGIN ; CREATE TABLE IF NOT EXISTS flink_insert( key INT PRIMARY KEY ,value1 TEXT ,value2 TEXT ,value3 TEXT ,value4 TEXT ,value5 TEXT ,value6 TEXT ,value7 TEXT ,value8 TEXT ,value9 TEXT ); CALL SET_TABLE_PROPERTY('flink_insert', 'orientation', 'row'); CALL SET_TABLE_PROPERTY('flink_insert', 'clustering_key', 'key'); CALL SET_TABLE_PROPERTY('flink_insert', 'distribution_key', 'key'); COMMIT; -
Flink job script
Bu betik, Realtime Compute for Apache Flink'in yerleşik rastgele veri oluşturucusunu kullanarak verileri Hologres'e yazar. Birincil anahtar çakışmasında tüm satırı günceller ve her satır 512 B'den büyük olur.
CREATE TEMPORARY TABLE flink_case_1_source ( key INT, value1 VARCHAR, value2 VARCHAR, value3 VARCHAR, value4 VARCHAR, value5 VARCHAR, value6 VARCHAR, value7 VARCHAR, value8 VARCHAR, value9 VARCHAR ) WITH ( 'connector' = 'datagen', -- optional options -- 'rows-per-second' = '1000000000', 'fields.key.min'='1', 'fields.key.max'='2147483647', 'fields.value1.length' = '57', 'fields.value2.length' = '57', 'fields.value3.length' = '57', 'fields.value4.length' = '57', 'fields.value5.length' = '57', 'fields.value6.length' = '57', 'fields.value7.length' = '57', 'fields.value8.length' = '57', 'fields.value9.length' = '57' ); -- Create a Hologres sink table. CREATE TEMPORARY TABLE flink_case_1_sink ( key INT, value1 VARCHAR, value2 VARCHAR, value3 VARCHAR, value4 VARCHAR, value5 VARCHAR, value6 VARCHAR, value7 VARCHAR, value8 VARCHAR, value9 VARCHAR ) WITH ( 'connector' = 'hologres', 'dbname'='<yourDbname>', -- The name of the Hologres database. 'tablename'='<yourTablename>', -- The name of the Hologres table that receives the data. 'username'='<yourUsername>', -- Your AccessKey ID. 'password'='<yourPassword>', -- Your AccessKey Secret. 'endpoint'='<yourEndpoint>', -- The VPC endpoint of your Hologres instance. 'connectionSize' = '10', -- The default value is 3. 'jdbcWriteBatchSize' = '1024', -- The default value is 256. 'jdbcWriteBatchByteSize' = '2147483647', -- The default value is 20971520. 'mutatetype'='insertorreplace' -- Inserts a new row or replaces an existing row on conflict. ); -- Write data from the source to the sink. insert into flink_case_1_sink select key, value1, value2, value3, value4, value5, value6, value7, value8, value9 from flink_case_1_source ; -
Örnek sonuç
Hologres konsolunda Monitoring Information sayfasına gidin. Query Latency (ms) grafiğinde select_avg metriği yaklaşık 400 ms zirve yapar. Real-time Import RPS (records/second) grafiğinde sdk metriği saniyede 200.000 ile 400.000 kayıt arasında dalgalanır.
TPC-H 22 sorgu deyimi
SQL deyimini görüntülemek için tabloda bir sorguya tıklayın.
|
Name |
Query |
|||
|
22 TPC-H sorgu deyimi |
||||
|
- |
- |
|||
-
Q1
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 '120' day group by l_returnflag, l_linestatus order by l_returnflag, l_linestatus; -
Q2
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 = 48 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
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 '1995-03-23' and l_shipdate > date '1995-03-23' group by l_orderkey, o_orderdate, o_shippriority order by revenue desc, o_orderdate limit 10; -
Q4
select o_orderpriority, count(*) as order_count from orders where o_orderdate >= date '1996-07-01' and o_orderdate < date '1996-07-01' + 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
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 = 'EUROPE' and o_orderdate >= date '1996-01-01' and o_orderdate < date '1996-01-01' + interval '1' year group by n_name order by revenue desc; -
Q6
select sum(l_extendedprice * l_discount) as revenue from lineitem where l_shipdate >= date '1996-01-01' and l_shipdate < date '1996-01-01' + interval '1' year and l_discount between 0.02 - 0.01 and 0.02 + 0.01 and l_quantity < 24; -
Q7
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 = 'CANADA' and n2.n_name = 'BRAZIL') or (n1.n_name = 'BRAZIL' and n2.n_name = 'CANADA') ) 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
select o_year, sum(case when nation = 'BRAZIL' 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 = 'AMERICA' and s_nationkey = n2.n_nationkey and o_orderdate between date '1995-01-01' and date '1996-12-31' and p_type = 'LARGE ANODIZED COPPER' ) as all_nations group by o_year order by o_year; -
Q9
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 '%maroon%' ) as profit group by nation, o_year order by nation, o_year desc; -
Q10
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 '1993-02-01' and o_orderdate < date '1993-02-01' + 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
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 = 'EGYPT' 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 = 'EGYPT' ) order by value desc; -
Q12
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 ('FOB', 'AIR') and l_commitdate < l_receiptdate and l_shipdate < l_commitdate and l_receiptdate >= date '1997-01-01' and l_receiptdate < date '1997-01-01' + interval '1' year group by l_shipmode order by l_shipmode; -
Q13
select c_count, count(*) as custdist from ( select c_custkey, count(o_orderkey) as c_count from customer left outer join orders on c_custkey = o_custkey and o_comment not like '%special%deposits%' group by c_custkey ) c_orders group by c_count order by custdist desc, c_count desc; -
Q14
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 '1997-06-01' and l_shipdate < date '1997-06-01' + interval '1' month; -
Q15
with revenue0(SUPPLIER_NO, TOTAL_REVENUE) as ( select l_suppkey, sum(l_extendedprice * (1 - l_discount)) from lineitem where l_shipdate >= date '1995-02-01' and l_shipdate < date '1995-02-01' + 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; -
Q16
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#45' and p_type not like 'SMALL ANODIZED%' and p_size in (47, 15, 37, 30, 46, 16, 18, 6) 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
select sum(l_extendedprice) / 7.0 as avg_yearly from lineitem, part where p_partkey = l_partkey and p_brand = 'Brand#51' and p_container = 'WRAP PACK' and l_quantity < ( select 0.2 * avg(l_quantity) from lineitem where l_partkey = p_partkey ); -
Q18
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
select sum(l_extendedprice* (1 - l_discount)) as revenue from lineitem, part where ( p_partkey = l_partkey and p_brand = 'Brand#52' and p_container in ('SM CASE', 'SM BOX', 'SM PACK', 'SM PKG') and l_quantity >= 3 and l_quantity <= 3 + 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#43' 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#52' and p_container in ('LG CASE', 'LG BOX', 'LG PACK', 'LG PKG') and l_quantity >= 21 and l_quantity <= 21 + 10 and p_size between 1 and 15 and l_shipmode in ('AIR', 'AIR REG') and l_shipinstruct = 'DELIVER IN PERSON' ); -
Q20
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 'drab%' ) 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 = 'KENYA' order by s_name; -
Q21
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 = 'PERU' group by s_name order by numwait desc, s_name limit 100; -
Q22
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 ('24', '32', '17', '18', '12', '14', '22') and c_acctbal > ( select avg(c_acctbal) from customer where c_acctbal > 0.00 and substring(c_phone from 1 for 2) in ('24', '32', '17', '18', '12', '14', '22') ) and not exists ( select * from orders where o_custkey = c_custkey ) ) as custsale group by cntrycode order by cntrycode;