Tüm Ürünler
Search
Belge Merkezi

Hologres:Test plan overview

Son Güncelleme:Oct 06, 2026

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.

Not

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:

TPC-H veri oluşturma aracı, veri kümesi boyutunu kontrol etmek için ölçek faktörünü (SF) kullanır. SF değeri 1, 1 GB veri üretir.

Not

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

  1. Ortamı hazırlayın.

    1. 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.

    2. 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.

  2. Hologres Benchmark araç setini indirin ve yapılandırın.

    1. ECS örneğine bağlanın. Connect to an instance.

    2. psql istemcisini yükleyin.

      yum update -y
      yum install postgresql-server -y
      yum install postgresql-contrib -y
    3. 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
    4. hologres_benchmark dizinine gidin.

      cd hologres_benchmark
    5. Kıyaslama parametrelerini yapılandırmak için vim group_vars/all komutunu 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/datasets

      Parametre 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.

      Not

      Bu uç nokta bağlantı noktası numarasını içermez. Örnek: hgpostcn-cn-nwy364b5v009-cn-shanghai-vpc-st.hologres.aliyuncs.com

      login_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/workdirs şeklindedir.

      dataset_generate_root_path

      Oluşturulan test veri kümesi için depolama yolu. Varsayılan değer /your/working_dir/benchmark/datasets şeklindedir.

  3. 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.sh

    Alternatif olarak, yalnızca TPC-H sorgu testini çalıştırmak için aşağıdaki komutu kullanabilirsiniz.

    bin/run_tpch.sh query
  4. 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.sh komutu 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>/logs komutunu 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.

  1. Tablo oluşturma

    Anahtar/değer nokta sorguları satır yönelimli bir tablo gerektirir. Bir psql istemcisi ile Hologres'e bağlanın ve orders_row tablosunu oluşturmak için aşağıdaki deyimleri çalıştırın.

    Not

    Bir 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;
  2. Veri içeri aktarma

    TPC-H veri kümesindeki orders tablosundan orders_row tablosuna veri aktarmak için aşağıdaki INSERT INTO deyimini kullanın.

    Not

    Hologres 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;
  3. Sorguları yürütme

    1. 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, WHERE yan 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, WHERE yan 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.sql

      Betik 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.

    2. Sorgu istatistiklerini toplamak için pgbench aracını kullanın. Aşağıdaki komutu çalıştırarak yükleyin.

      yum install postgresql-contrib -y

      pgbench 13 veya sonraki bir sürümü yükleyin. pgbench zaten yüklüyse, sürümünün 9.6 veya üzeri olduğundan emin olun. Sürümü kontrol etmek için:

      pgbench --version
    3. Test deyimlerini çalıştırın.

      Not

      Aşağıdaki 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 postgres adlı bir veritabanı oluşturur.

      • Varsayılan postgres veritabanını 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 key sütunu 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
    ;

    Hologres sink table.

  • 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

Q2

Q3

Q4

Q5

Q6

Q7

Q8

Q9

Q10

Q11

Q12

Q13

Q14

Q15

Q16

Q17

Q18

Q19

Q20

Q21

Q22

-

-

  • 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;