GreatSQL用户手册

§ TPC-H性能测试

本文主要介绍采用 TPC-H 工具对 GreatSQL 进行性能测试的方法。

§ 关于TPC-H

TPC-H是TPC(Transaction Processing Performance Council)组织提供的工具包。主要用于进行OLAP业务场景测试，以评估商业分析中决策支持系统（DSS）的性能。它包含了一整套面向商业的ad-hoc查询和并发数据修改，强调测试的是数据库、平台和I/O性能，关注查询能力。

官网：http://www.tpc.org/tpch (opens new window)

§ 编译安装TPC-H

1. 下载TPC-H

访问TPC-H下载页面 (opens new window)，下载源码包。

2. 下载完后，解压缩，并复制 makefile.suite 文件

unzip 41aa248b-48a5-11ee-8bef-d08e7908bcb1-tpc-h-tool.zip
cd TPC-H_Tools_v3.0.1
cd dbgen
cp makefile.suite Makefile
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3. 修改Makefile以适配

参考下方内容，修改 Makefile 文件：

CC      = gcc
# Current values for DATABASE are: INFORMIX, DB2, TDAT (Teradata)
#                                  SQLSERVER, SYBASE, ORACLE, VECTORWISE
# Current values for MACHINE are:  ATT, DOS, HP, IBM, ICL, MVS,
#                                  SGI, SUN, U2200, VMS, LINUX, WIN32
# Current values for WORKLOAD are:  TPCH
DATABASE= MYSQL
MACHINE = LINUX
WORKLOAD = TPCH
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4. 修改tpcd.h文件，在文件末尾新增几行MYSQL宏定义

参考下方内容，修改 tpcd.h 文件：

#ifdef MYSQL
#define GEN_QUERY_PLAN ""
#define START_TRAN "START TRANSACTION"
#define END_TRAN "COMMIT"
#define SET_OUTPUT ""
#define SET_ROWCOUNT "limit %d;\n"
#define SET_DBASE "use %s;\n"
#endif
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5. 编译

执行make编译，编译完毕后会生成两个可执行文件：

  • dbgen：数据生成工具。在使用InfiniDB官方测试脚本进行测试时，需要用该工具生成tpch相关表数据。
  • qgen：SQL生成工具

§ 生成测试数据

可根据实际情况，生成 1、10、100、1000 等不同数据集比例因子（Scale Factor）级别的测试数据，例如 30：

./dbgen -vf -s 30
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最后会生成数个 .tbl 文件：

$ ls -lh

-rw-r--r-- 1 root root 703M Jul 19 15:36 customer.tbl
-rw-r--r-- 1 root root  23G Jul 19 15:36 lineitem.tbl
-rw-r--r-- 1 root root 2.2K Jul 19 15:36 nation.tbl
-rw-r--r-- 1 root root 5.0G Jul 19 15:36 orders.tbl
-rw-r--r-- 1 root root 3.4G Jul 19 15:36 partsupp.tbl
-rw-r--r-- 1 root root 699M Jul 19 15:36 part.tbl
-rw-r--r-- 1 root root  389 Jul 19 15:36 region.tbl
-rw-r--r-- 1 root root  41M Jul 19 15:36 supplier.tbl
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还可以利用 pdbgen.sh脚本 (opens new window) 来生成测试数据集，它采用并行的方法，每个大表生成多个文件切片，其效率相比直接调用 dbgen 至少可以提升一倍。这种多文件切片的方式，也更有利于后续采用 pload.sh脚本 (opens new window)) 实现更高效并发导入。

§ 生成TPC-H测试查询SQL

可直接访问gitee仓库获取相应的SQL (opens new window)，这些 SQL 脚本文件可直接用于测试 GreatSQL 的 Rapid 引擎，已经加上了相应的 HINT，例如：

-- tpch_queries_1.sql
SELECT /*+ SET_VAR(use_secondary_engine=1) SET_VAR(secondary_engine_cost_threshold=0) */ /*+ Q1 */
    l_returnflag,
    l_linestatus,
...
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也可参考下面的方法手动生成22个TPC-H测试查询SQL：

# 生成22个SQL文件
for i in $(seq 1 22); do ./qgen -d $i -s 1000 > tpch_queries_"$i".sql; done

# 转换文件格式
dos2unix *.sql
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参数 -s 1000 表示测试数据集比例因子是 1000，不同比例因子的区别在于第 11 个查询SQL中的条件因子，在 tpch_queries_11.sql 中也已注明：

-- cat tpch_queries_11.sql
...
        SELECT
            sum(ps_supplycost * ps_availqty) * 0.0001000000 /* SF1 */
            /* sum(ps_supplycost * ps_availqty) * 0.0000100000 /* SF10 */
            /* sum(ps_supplycost * ps_availqty) * 0.0000010000 /* SF100 */
            /* sum(ps_supplycost * ps_availqty) * 0.0000001000 /* SF1000 */
        FROM
...
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§ 新建TPC-H测试数据库，导入测试数据

§ 初始化TPC-H测试库表

  1. 下载 tpch-create-table.sql文件 (opens new window)，导入数据库，完成TPC-H测试库表初始化。

文件内容如下：

-- DROP DATABASE IF EXISTS tpch;
-- CREATE DATABASE IF NOT EXISTS tpch DEFAULT CHARACTER SET latin1;
-- USE tpch;

drop table if exists nation;
create table nation  ( n_nationkey  bigint not null,
                n_name       char(25) not null,
                n_regionkey  bigint not null,
                n_comment    varchar(152),
                primary key(n_nationkey),
                key nation_fk1 (n_regionkey) ) secondary_engine = rapid;

drop table if exists region;
create table region  ( r_regionkey  bigint not null,
                r_name       char(25) not null,
                r_comment    varchar(152),
                primary key(r_regionkey) ) secondary_engine = rapid;

drop table if exists part;
create table part  ( p_partkey     bigint 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,
                primary key(p_partkey) ) secondary_engine = rapid;

drop table if exists supplier;
create table supplier ( s_suppkey     bigint not null,
                s_name        char(25) not null,
                s_address     varchar(40) not null,
                s_nationkey   bigint not null,
                s_phone       char(15) not null,
                s_acctbal     decimal(15,2) not null,
                s_comment     varchar(101) not null,
                primary key(s_suppkey),
                key supplier_fk1 (s_nationkey) ) secondary_engine = rapid;

drop table if exists partsupp;
create table partsupp ( ps_partkey     bigint not null,
                ps_suppkey     bigint not null,
                ps_availqty    integer not null,
                ps_supplycost  decimal(15,2)  not null,
                ps_comment     varchar(199) not null,
                primary key(ps_partkey,ps_suppkey),
                key partsupp_fk1 (ps_suppkey),
                key partsupp_fk2 (ps_partkey) ) secondary_engine = rapid;


drop table if exists customer;
create table customer ( c_custkey     bigint not null,
                c_name        varchar(25) not null,
                c_address     varchar(40) not null,
                c_nationkey   bigint 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,
                primary key(c_custkey),
                key customer_fk1 (c_nationkey) ) secondary_engine = rapid;

drop table if exists orders;
create table orders  ( o_orderkey       bigint not null,
                o_custkey        bigint not null,
                o_orderstatus    char(1) 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,
                primary key(o_orderkey),
                key orders_fk1 (o_custkey) ) secondary_engine = rapid;

drop table if exists lineitem;
create table lineitem ( l_orderkey    bigint not null,
                l_partkey     bigint not null,
                l_suppkey     bigint not null,
                l_linenumber  bigint 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(1) not null,
                l_linestatus  char(1) 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,
                primary key(l_orderkey,l_linenumber),
                key lineitem_fk1 (l_orderkey) ,
                key lineitem_fk2 (l_partkey,l_suppkey) ) secondary_engine = rapid;
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上述 SQL 脚本在建表时，同时指定了辅助引擎为 Rapid，便于后续进行 TPC-H 性能测试。

  1. 并行导入数据

可以利用GreatSQL提供的 并行 LOAD DATA 特性并行导入测试数据，提高导入效率：

mysql -f -e "load /*+ SET_VAR(gdb_parallel_load=ON) */ data infile '/data/tpch/region.tbl' into table region FIELDS TERMINATED BY '|'; analyze table region;" tpch

mysql -f -e "load /*+ SET_VAR(gdb_parallel_load=ON) */ data infile '/data/tpch/data/nation.tbl' into table nation FIELDS TERMINATED BY '|'; analyze table nation;" tpch

mysql -f -e "load /*+ SET_VAR(gdb_parallel_load=ON) */ data infile '/data/tpch/data/supplier.tbl' into table supplier FIELDS TERMINATED BY '|'; analyze table supplier;" tpch

mysql -f -e "load /*+ SET_VAR(gdb_parallel_load=ON) */ data infile '/data/tpch/data/part.tbl' into table part FIELDS TERMINATED BY '|'; analyze table part;" tpch

mysql -f -e "load /*+ SET_VAR(gdb_parallel_load=ON) */ data infile '/data/tpch/data/customer.tbl' into table customer FIELDS TERMINATED BY '|'; analyze table customer;" tpch

mysql -f -e "load /*+ SET_VAR(gdb_parallel_load=ON) */ data infile '/data/tpch/data/partsupp.tbl' into table partsupp FIELDS TERMINATED BY '|'; analyze table partsupp;" tpch

mysql -f -e "load /*+ SET_VAR(gdb_parallel_load=ON) */ data infile '/data/tpch/data/orders.tbl' into table orders FIELDS TERMINATED BY '|'; analyze table orders;" tpch

mysql -f -e "load /*+ SET_VAR(gdb_parallel_load=ON) */ data infile '/data/tpch/data/lineitem.tbl' into table lineitem FIELDS TERMINATED BY '|'; analyze table lineitem;" tpch
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还可以进一步设置并行 LOAD DATA 的并行线程数以及分片大小，详情参考文档：并行 LOAD DATA。

前面提到，可以使用 pdbgen.sh脚本 (opens new window) 生成（多文件多切片式的）测试数据集，因此可以相应地使用 pload.sh脚本 (opens new window) 在已经开启 并行LOAD DATA 的基础上，实现双重并行导入，其效率相对原生的 LOAD DATA 至少可提升数倍。

§ 开始TPC-H测试

在开始测试前，先调低 long_query_time 的值（甚至可以设置为0），使得可以记录所有TPC-H查询测试请求：

-- 设置 long_query_time = 1ms
SET GLOBAL long_query_time = 0.001;

-- 甚至设置为 0，即记录所有请求
SET GLOBAL long_query_time = 0;
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在前面 4. 生成TPC-H测试查询SQL 中已经生成了测试22个测试查询SQL文件，逐一执行这些查询文件，也可以写个脚本来执行，并分别记录运行耗时：

编辑脚本 run-tpch.sh，内容如下所示：

#!/bin/bash
workdir=/data/tpch
tpchdb="tpch"
host="172.16.16.10"
port="3306"
user="tpch"
passwd="tpch"
logdir="tpch-runlog-`date +%Y%m%d`"
sleeptime=5

cd ${workdir}
mkdir -p ${logdir}
MYSQL_CLI="mysql -h"${host}" -P"${port}" -u"${user}" -p"${passwd}" -f ${tpchdb}"

# 每个查询SQL执行5遍，其中前2遍是预热
for i in $(seq 1 22)
do
 for j in $(seq 1 5)
 do
   if [ ${j} -le 2 ] ; then
     time_1=`date +%s%N`

     $MYSQL_CLI < ./queries/tpch_queries_$i.sql > /dev/null 2>&1

     time_2=`date +%s%N`
     durtime=`echo $time_2 $time_1 | awk '{printf "%0.3f\n", ($1 - $2) / 1000000000}'`

     echo "tpch_queries_$i.sql warmup ${j} times END, COST: ${durtime}s"
   else
     time_1=`date +%s%N`
     echo `date  '+[%Y-%m-%d %H:%M:%S]'` "BEGIN RUN TPC-H Q${i} ${j} times" >> ./${logdir}/run-tpch-queries.log 2>&1

     $MYSQL_CLI < ./queries/tpch_queries_$i.sql >> ./${logdir}/tpch_queries_${i}_${j}.res 2>&1

     time_2=`date +%s%N`
     durtime=`echo $time_2 $time_1 | awk '{printf "%0.3f\n", ($1 - $2) / 1000000000}'`
     echo `date  '+[%Y-%m-%d %H:%M:%S]'` "TPC-H Q${i} END, COST: ${durtime}s" >> ./${logdir}/run-tpch-queries.log 2>&1
     echo "RUN TPC-H Q${i} ${j} times END, COST: ${durtime}s"
     echo "" >> ./${logdir}/run-tpch-queries.log 2>&1
     echo "" >> ./${logdir}/run-tpch-queries.log 2>&1
   fi

   echo "sleeping for ${sleeptime} seconds"
   sleep ${sleeptime}
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这个脚本最新版本可以看这里 TPC-H 自动测试脚本 run-tpch.sh (opens new window)。

在运行查询SQL时，也要观察相关指标：

greatsql> SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Secondary_engine_execution_count';
+----------------------------------+-------+
| Variable_name                    | Value |
+----------------------------------+-------+
| Secondary_engine_execution_count | 41    |
+----------------------------------+-------+
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上述结果中的 Secondary_engine_execution_count 状态指标值为 41，表示共发生了 41 次辅助引擎（Rapid）的读取请求。

§ 测试结果

在 GreatSQL 8.0.32-25 中引入了 Rapid 辅助引擎，对 TB 数据量级的 OLAP 复杂数据分析类型查询有很好的优化效果，其查询效率也在不断提升中。

在最近的测试中，利用 Rapid 引擎运行 TPC-H SF100/SF1000 数据量级测试时，总耗时分别为：39.399 和 642.652 秒。

测试数据量 Q1 Q2 Q3 Q4 Q5 Q6 Q7 Q8 Q9 Q10 Q11 Q12 Q13 Q14 Q15 Q16 Q17 Q18 Q19 Q20 Q21 Q22 总耗时
TPC-H SF100 3.218 0.305 1.036 0.868 1.011 0.219 4.469 0.886 3.030 2.597 0.164 0.588 2.760 0.729 0.986 0.654 0.739 9.557 1.422 0.624 3.006 0.531 39.399
TPC-H SF1000 17.713 2.221 6.710 6.297 6.783 1.373 63.600 5.589 37.384 38.240 1.299 5.039 29.492 5.269 8.209 4.748 4.910 358.120 7.938 3.788 23.485 4.445 642.652

上述数据的测试机配置为 32C64G、NVMe PCIe SSD 3.8T。

更多关于 GreatSQL 的 TPC-H 测试的详细信息可参考：GreatSQL TPC-H 性能测试报告。

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