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GreatSQL TPC-H 性能测试报告正式发布!

GreatSQL社区 已有 281 次阅读2024-2-28 09:55 |系统分类:原理&产品解读

GreatSQL TPC-H 性能测试报告 - (2024 年 2 月28日)

完整性能测试报告:https://greatsql.cn/docs/8032-25/user-manual/10-optimze/3-3-benchmark-greatsql-tpch-report.html

1、概述

本次测试针对GreatSQL数据库基于标准 TPC-H 场景的测试。

TPC-H(商业智能计算测试)是美国交易处理效能委员会(TPC,TransactionProcessing Performance Council)组织制定的用来模拟决策支持类应用的一个测试集。目前,学术界和工业界普遍采用 TPC-H 来评价决策支持技术方面应用的性能。这种商业测试可以全方位评测系统的整体商业计算综合能力,对厂商的要求更高,同时也具有普遍的商业实用意义,目前在银行信贷分析和信用卡分析、电信运营分析、税收分析、烟草行业决策分析中都有广泛的应用,TPC-H 查询包含八张数据表和 22 条复杂 SQL 查询,大多数查询包含多表联接(JOIN)、子查询和聚合查询等。

GreatSQL数据库是一款开源免费数据库,可在普通硬件上满足金融级应用场景,具有高可用高性能高兼容高安全等特性,可作为MySQL或Percona Server for MySQL的理想可选替换。

2、测试环境

配置备注
操作系统OS:CentOS Linux release 7.9.2009 (Core)
内核:3.10.0-1160.el7.x86_64
CPUIntel(R) Xeon(R) Gold 6238 CPU @ 2.10GHz * 4
内存251G
磁盘INTEL SSDPE2KE032T8
数据库GreatSQL 8.0.32-25, Release 25, Revision 79f57097e3f

提示:在下面运行TPC-H测试时,设置了Rapid引擎最大可使用的内存及线程数。

greatsql> SET GLOBAL rapid_memory_limit = 68719476736;
greatsql> SET GLOBAL rapid_worker_threads = 32;

3、测试表结构和数据量

各表数据量对比:

表名TPC-H SF100数据量TPC-H SF300数据量备注
region55地区信息
nation2525国家表
supplier10000003000000供应商信息
part2000000060000000零件表
customer1500000045000000消费者表
partsupp80000000240000000配件供应表
orders150000000450000000订单表
lineitem6000379021799989091订单明细表

Rapid引擎表空间压缩率:

库名InnoDB表空间文件总大小Rapid引擎表空间总大小压缩率
TPC-H SF100184570593436287283732486.42
TPC-H SF300591644573888743348644437.96

各表结构关系如下图所示:

4、测试结果

GreatSQL 8.0.32-25中,采用全新的Rapid存储引擎,使得其在TPC-H性能测试中表现大大优于此前的其他版本,也大大优于MySQL社区版、Percona Server MySQL、MariaDB等数据库。

在TPC-H SF100场景下,运行完全部22个TPC-H查询SQL总耗时为79.28秒。在TPC-H SF300场景下,运行完全部22个TPC-H查询SQL总耗时为386.195秒

每条SQL详细耗时如下:

TPC-H QueryGreatSQL TPC-H SF100(32C64G)耗时(秒)GreatSQL TPC-H SF300(32C64G)耗时(秒)
Q11.1843.537
Q20.9243.865
Q31.3244.167
Q43.67822.712
Q51.2874.119
Q60.3440.959
Q75.4850.217
Q81.133.534
Q97.31131.872
Q102.88515.301
Q110.4770.921
Q120.7992.294
Q133.75810.997
Q140.9662.471
Q152.83111.898
Q161.1943.487
Q178.53727.523
Q1813.007108.237
Q191.8924.046
Q204.2110.668
Q2111.96560.084
Q222.5133.286
总耗时77.696386.195

GreatSQL SF100 vs SF300(32C64G)对比示意图如下

5、测试步骤

5.1 安装 GreatSQL

请参考GreatSQL手册内容:安装指南https://greatsql.cn/docs/8032-25/user-manual/4-install-guide/0-install-guide.html 完成GreatSQL安装。

5.2 生成 TPC-H 测试数据

请参考GreatSQL手册内容:TPC-H性能测试https://greatsql.cn/docs/8032-25/user-manual/10-optimze/3-2-benchmark-tpch.html 完成TPC-H工具编译安装。

运行 TPC-H dbgen 工具,生成数据文件,一共会生成 8 个表对应的 tbl 数据文件,例如:

$ ./dbgen -vf -s 100
...

$ ls -l *tbl
-rw-r--r-- 1 root root  2463490271 Sep 26 09:20 customer.tbl
-rw-r--r-- 1 root root 79579694556 Sep 26 09:20 lineitem.tbl
-rw-r--r-- 1 root root        2224 Sep 26 09:20 nation.tbl
-rw-r--r-- 1 root root 17793116301 Sep 26 09:20 orders.tbl
-rw-r--r-- 1 root root 12209211160 Sep 26 09:20 partsupp.tbl
-rw-r--r-- 1 root root  2453234158 Sep 26 09:20 part.tbl
-rw-r--r-- 1 root root         389 Sep 26 09:20 region.tbl
-rw-r--r-- 1 root root   142869803 Sep 26 09:20 supplier.tbl

也可以参考 duckdb_dbgen.pyhttps://gitee.com/GreatSQL/GreatSQL-Doc/blob/master/tpch/3.0.1/duckdb_dbgen.py 脚本做法,利用duckdb并行生成测试数据。

5.3 创建 TPC-H 测试数据库表并导入数据

参考GreatSQL社区提供的TPC-H数据库表初始化脚本:tpch-create-table.sqlhttps://gitee.com/GreatSQL/GreatSQL-Doc/blob/master/tpch/3.0.1/tpch-create-table.sql 完成TPC-H测试数据库表创建。

$ mysql -f < tpch-create-table.sql
$ mysqlshow tpch100
Database: tpch100
+----------+
|  Tables  |
+----------+
| customer |
| lineitem |
| nation   |
| orders   |
| part     |
| partsupp |
| region   |
| revenue0 |
| supplier |
+----------+

利用GreatSQL的 parallel load data特性https://greatsql.cn/docs/8032-25/user-manual/5-enhance/5-1-highperf-parallel-load.html 并行导入TPC-H测试数据。

需要先修改GreatSQL选项secure_file_priv设置,指向上述 workdir 所在目录,重启GreatSQL使之生效。

参考GreatSQL社区提供的并发导入脚本:load-data-parallel.shhttps://gitee.com/GreatSQL/GreatSQL-Doc/blob/master/tpch/3.0.1/load-data-parallel.sh 完成数据导入。

提示:运行LOAD DATA导入数据时,可能会在 tmpdir 产生临时文件,因此要保证 tmpdir 有足够的剩余可用磁盘空间。

5.4 确认Rapid引擎设置,并加载数据到secondary engine

数据导入完成后,在开始运行TPC-H测试前,需要先将测试数据加载到secondary engine引擎中。

先执行下面命令,动态修改Rapid引擎最大可使用内存,其余相关选项均为默认值:

greatsql> SET GLOBAL rapid_memory_limit = 68719476736;
greatsql> SET GLOBAL rapid_worker_threads = 32;

之后,执行以下命令加载测试数据到secondary engine:

greatsql> alter table customer secondary_load;
alter table lineitem secondary_load;
alter table nation secondary_load;
alter table orders secondary_load;
alter table part secondary_load;
alter table partsupp secondary_load;
alter table region secondary_load;
alter table supplier secondary_load;

这个过程需要一定时间,请耐心等待。

5.5 执行 TPC-H 测试

参考GreatSQL社区提供的TPC-H性能测试脚本,完成测试,并记录各个SQL的耗时。

该测试脚本大概工作模式如下:

  1. 先执行22个查询SQL,进行数据预热,每条SQL各执行2次。
  2. 再分别执行22个查询SQL,每个SQL各执行3次。
  3. 每次执行SQL都会记录其起止时间,及其耗时,如下面例所示:
[2023-09-27 01:38:45] BEGIN RUN TPC-H Q1 1 times
[2023-09-27 01:38:46] TPC-H Q1 END, COST: 1.301s


[2023-09-27 01:38:46] BEGIN RUN TPC-H Q1 2 times
[2023-09-27 01:38:47] TPC-H Q1 END, COST: 0.787s

上述结果中的 COST: 1.301s ,即为本SQL的运行耗时:1.301秒。

完整性能测试报告:https://greatsql.cn/docs/8032-25/user-manual/10-optimze/3-3-benchmark-greatsql-tpch-report.html


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