目前，随着大型决策支持系统的发展，其支撑数据库的执行效率已经成为制约整个企业信息系统性能和效率提升的瓶颈。[1]尤其在电子商务领域，联机事务分析（OLAP）应用越来越广泛，对性能的要求也越发紧迫。联机事务分析是以多维度的方式分析数据，能弹性地提供积存、下钻和枢纽分析等操作，呈现集成性决策信息的方法。其目前主要处理兆兆（T）字节的数据，满足复杂的查询需求，尤其是对多张表中的千万条记录的数据进行数据分析和信息综合。而目前上述需求在关系数据库中已经不能完全的得到满足。[2]同时，商业应用领域对性能、可靠性和性价比的苛刻要求，催生了数据库集群的广泛应用[3]。数据库集群分为共享集群和非共享集群，而针对决策支持系统的业务处理，非共享集群有其固有的优势。[4]
通过TPC-H基准测试，可获得数据库单位时间内的性能处理能力，为评估数据库系统的现有性能服务水平提供有效依据。
简介：本文部分 TPC 观点，使用 ChatGPT 生成。拉到最后，可扫码入群体验与 ChatGPT 机器人对话
阿里巴巴的 OceanBase 数据库，性能超过 Oracle 100倍，号称世界第一。大家可还记得今年的 OB 打榜赛？
坊间传来消息，OceanBase又一次打榜TPC全球第一。自从有过两次TPC-C第一之后，这第三次打榜也有点不新鲜了。不过这次可不是TPC-C，而是TPC-H。OceanBase以1526万QphH的性能总分创造了新的世界纪录，成绩是现在榜单第二名的10倍多！
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
近期因工作原因，对多种数据库进行了数据库基准测试。工作之余，特意关于了一下数据库基准测试内容，特分享出来。
PostgreSQL从小白到专家，是从入门逐渐能力提升的一个系列教程，内容包括对PG基础的认知、包括安装使用、包括角色权限、包括维护管理、、等内容，希望对热爱PG、学习PG的同学们有帮助，欢迎持续关注CUUG PG技术大讲堂。
从GreatSQL 8.0.32-25版本开始，新增Rapid存储引擎，该引擎使得GreatSQL能满足联机分析（OLAP）查询请求。
对制造业、银行业、通讯业了解多一点，关心专注国产数据库技术布道以及数据资产建设的应用实践。
基于业内对大数据技术的需求，各种基于开源技术的商业产品得到了长足的发展。然而对于用户来说，如何才能客观地比较不同的数据管理系统，基准测试的研究也被提了出来。本文中，谭磊讲解了大数据测试基准应该具有的要素，并以此为基础对比了现有的大数据测试基准，然后重点讨论TPC-DS测试基准。 以下为原文： 随着开源Hapdoop、Map/Reduce、Spark、HDFS、HBASE等技术的商用化，大数据管理技术得到了突飞猛进的发展。一般来说，大数据具有3V特性，即Volume(海量)、Velocity(高速)和Vari
随着开源Hapdoop、Map/Reduce、Spark、HDFS、HBASE等技术的商用化，大数据管理技术得到了突飞猛进的发展。一般来说，大数据具有3V特性，即Volume（海量）、Velocity（高速）和Variety（多样）。TPC联合主席、Cisco高级工程师Raghunath Nambiar进一步认为大数据还面临Value（价值）和Veracity（精确）的挑战。如何客观地比较不同数据管理系统，即大数据测试基准的选择，成为一个重要的研究课题。 事务性能管理委员会(TPC)是目前最知名的数据管理系
其中Tρ表示不使用改进组件时完成整个任务的时间，Ti表示使用改进组件时完成整 个任务的时间。加速比主要取决于两个因素： （1）在原有的系统上，能被改进的部分在总执行时间中所占的比例。这个值称为改 进比例，记为Fe，它总是小于1。 （2）通过改进的执行方式所取得的性能提高，即如果整个系统使用了改进的执行方 式，那么，系统的执行速度会有多少提高，这个值等于在原来的条件下系统的执行 时间与改进组件后系统的执行时间之比，记为Se，它总大于1。
TPC-H 基准测试是由 TPC-D(由 TPC 组织于 1994 年指定的标准,用于决策支持系统方面的测试基准)发展而来的.TPC-H 用 3NF 实现了一个数据仓库,共包含 8 个基本关系,其数据量可以设定从 1G~3T 不等。TPC-H 基准测试包括 22 个查询(Q1~Q22),其主要评价指标是各个查询的响应时间,即从提交查询到结果返回所需时间.TPC-H 基准测试的度量单位是每小时执行的查询数( QphH@size)，其中 H 表示每小时系统执行复杂查询的平均次数，size 表示数据库规模的大小,它能够反映出系统在处理查询时的能力.TPC-H 是根据真实的生产运行环境来建模的,这使得它可以评估一些其他测试所不能评估的关键性能参数.总而言之,TPC 组织颁布的TPC-H 标准满足了数据仓库领域的测试需求,并且促使各个厂商以及研究机构将该项技术推向极限。
PostgreSQL 11正在酝酿之中，即将发布。同时，使用您自己的应用程序对其进行测试是确保社区在零点发行之前捕获所有剩余错误的好方法。
最近随着Snowflake上市后市值的暴增（目前700亿美金左右），整个市场对原生云数仓都关注起来。近日，一家第三方叫GigaOM的公司对主流的几个云数仓进行了性能的对比，包括Actian Avalanche、Amazon Redshift、Microsoft Azure Synapse、Google BigQuery、Snowflake，基本涵盖了目前市场上主流的云数仓服务。
11 月 3 日，2022 年云栖大会现场，OceanBase 社区版 4.0 正式上线（代号：小鱼），定位为 Beta 版本，兼容 MySQL 能力全面开放，与企业版同等性能。
MySQL推出了新功能—— MySQL Autopilot。MySQL Autopilot 使用先进的机器学习技术来自动化 HeatWave，使其更易于使用并进一步提高性能和可扩展性。目前还没有其他云供应商提供如此先进的自动化功能。MySQL HeatWave 客户可以免费使用 Autopilot。关于HeatWave，请阅读MySQL Database Service with Analytics Engine。
原文标题：The Art of Balance: A RateupDB（TM） Experience of Building a CPU/GPU Hybrid Database Product
GaussDB(for MySQL)发布了计算下推框架。针对数据密集型查询，将提取列、条件过滤、聚合运算等操作向下推送给GaussDB(for MySQL)的分布式存储层的多个节点并行执行。通过计算下推，提升并行处理能力，减少网络流量和计算节点的压力，提升查询处理执行效率。
商业版下载地址:https://network.pivotal.io/products/pivotal-gpdb
https://www.citusdata.com/blog/2022/03/12/how-to-benchmark-performance-of-citus-and-postgres-with-hammerdb/
开源分析数据库ClickHouse以快著称，真的如此吗？我们通过对比测试来验证一下。
去IOE是这些年来一个很重要的口号。IOE是IBM, Oracle和EMC，代表了大型机/小型机， 数据库，以及存储。实话实说, IBM好去，EMC的话，只要不是太在乎解决方案，国产的华为浪潮也都能用。唯独这个Oracle，是个难搞的东西。
http://www-900.ibm.com/cn/products/servers/pseries/tech/tpcc.shtml
本次测试主要是MatrixDB和Hive进行使用国际标准TPCH工具测试，并分别查看22条SQL的耗时。对比MatrixDB与Hive在1204GB数据量下查询性能差异。
1.问题的提出 不管你实施怎样的一个系统，你可能都考虑过这样的一系列问题: 我应该采购怎样的设备? 我的系统性能如何? 我的系统能够承受多少用户? 我的系统能够承受多少并发? 性能问题会在何时出现?
前面Fayson介绍了《如何编译及使用TPC-DS生成测试数据》，在本篇文章Fayson主要介绍GitHub上的一个开源的项目hive-testbench，该项目主要基于TPC-DS进行封装利用MapReduce的方式快速的生成Hive基准测试数据，本篇文章主要介绍如何编译及使用hive-testbench生成指定数据量的Hive基准测试数据。
我刚发完文章说去IOE和跑分的事情，有朋友就给我转了一则重大新闻：上海星环最近在TPC跑分TPC-DS成功，成为全球首个官方承认的TPC-DS 10TB数据的发布者。
1 引文 ---- 最近国产数据库领域内，OceanBase数据库连续两年刷新了TPC-C的世界纪录，引起业内的关注和兴趣。很多人可能还不了解什么是TPC-C，那么今天我们就在这里介绍一下TPC-C以及相关的一些历史。 2 来历 ---- 很多人喜欢把TPC-C写成TPCC，事实上正确的写法应该是TPC-C。为什么要这样强调呢？因为TPC本身就是一个概念，其全称是Transaction process performance Council，翻译成中文也就是事务处理性能委员会。这是一个非盈利性质的组织，其
GreatSQL马上正式开源了，这次又新增了两个重磅特性：InnoDB事务锁优化 以及 InnoDB引擎的并行查询优化，这两个特性是由华为鲲鹏计算团队贡献的Patch合并而来。
在上篇文章中，我司 CTO 黄东旭分享了 我们对“未来数据库”的展望，很高兴我们一直走在「写一个更好的数据库」的初心之路上。4 月 8 日是 PingCAP 成立五周年的日子，我们也在这一天发布了具有里程碑意义的 TiDB 4.0 首个 RC 版本。
对于前四种类型的交易，要求响应时间在5秒以内；对于库存状况查询交易，要求响应时间在20秒以内。 逻辑结构图： 流程图： 3.2．评测指标 TPC-C测试规范经过两年的研制，于1992年7月发布。几乎所有在OLTP市场提供软硬件平台的厂商都发布了相应的TPC-C测试结果，随着计算 机技术的不断发展，这些测试结果也在不断刷新。 TPC-C的测试结果主要有两个指标： ● 流量指标(Throughput，简称tpmC) 按照TPC的定义，流量指标描述了系统在执行Payment、Order-status、Delivery、Stock-Level这四种交易的同时，每分钟可以处理多少个 New-Order交易。所有交易的响应时间必须满足TPC-C测试规范的要求。 流量指标值越大越好！ ● 性价比(Price/Performance，简称Price/tpmC) 即测试系统价格（指在美国的报价）与流量指标的比值。 性价比越小越好！ 关于这部分内容,在TPC-C的官方文档中可以找到详细的说明，你可以在以下链接获得TPC组织的官方文档: http://www.tpc.org/tpcc/spec/tpcc_current.pdf 在IBM的官方网站上，你也可以找到部分说明: http://www-900.ibm.com/cn/products/servers/pseries/tech/tpcc.shtml 目前TPC-C的版本是5.2. 本文作者: eygle,Oracle技术关注者,来自中国最大的Oracle技术论坛itpub. www.eygle.com是作者的个人站点.你可通过Guoqiang.Gai@gmail.com来联系作者.欢迎技术探讨交流以及链接交换. 原文出处: http://www.eygle.com/special/How.To.implement.Benchmark.Test.01.htm
点击▲关注 腾讯云数据库 数据存储和处理是一个古老而重要的技术，从远古时期的结绳记事到古人的文本记事，再到计算机诞生后的各种系统，直到E.F.Codd提出关系模型，人类终于有了一种相对高效而统一的数据处理系统——关系数据库。 在传统的关系数据处理系统中，习惯把系统按照业务特点分为在线事务处理系统(OLTP)和在线分析处理(OLAP)，一般意义上OLTP关注实时在线业务，要求低延时，高吞吐量，总体数据量一般不会特别大；而OLAP系统用来处理大规模数据的报表分析，要求低响应时间。两者因为数据量，查询请求，业
TPC-B是由TPC(Transaction Processing Performance Council，事务处理性能委员会)提供的benchmark，主要用于衡量一个系统每秒能够处理的并发事务数。TPC-B不像TPC-C那样模拟了现实生活中一个具体的交易场景，其中的事务都是由简单SQL构成的没有语义的事务（事务中混杂了大表与小表的插入、更新与查询操作），而且每个client的请求间也不会像TPC-C那样会有一个human think time的间隔时间，而是一旦前一个事务执行完成，立马会有下一个事务请求发出。因此，TPC-B经常用于对数据库系统的事务性能压测。TPC-B性能的衡量指标是每秒处理的事务数量，即TPS（Transactions per Second）。
随着 2021 年春天的来临和 PingCAP 年满 6 周岁纪念日的到来，TiDB 5.0 迎来正式 GA。经过近一年紧锣密鼓的开发和打磨，TiDB 5.0 成为迈向企业级核心场景的里程碑版本：TiDB 5.0 的性能和稳定性得到显著提升，从而具备更强大的 OLTP 金融级核心场景的服务能力；在原有 HTAP 引擎 TiFlash 的基础上引入 MPP 架构，TiDB 使得众多企业的实时/交互式 BI 成为现实，为高成长企业和数字化创新场景提供了一栈式的数据服务底座，加速带动 HTAP 进入更多大型企业的数字化场景。
数据存储和处理是一个古老而重要的技术，从远古时期的结绳记事到古人的文本记事，再到计算机诞生后的各种系统，直到E.F.Codd提出关系模型，人类终于有了一种相对高效而统一的数据处理系统——关系数据库。
数据存储和处理是一个古老而重要的技术，从远古时期的结绳记事到古人的文本记事，再到计算机诞生后的各种系统，直到E.F.Codd提出关系模型，人类终于有了一种相对高效而统一的数据处理系统——关系数据库。 在传统的关系数据处理系统中，习惯把系统按照业务特点分为在线事务处理系统(OLTP)和在线分析处理(OLAP)，一般意义上OLTP关注实时在线业务，要求低延时，高吞吐量，总体数据量一般不会特别大；而OLAP系统用来处理大规模数据的报表分析，要求低响应时间。两者因为数据量，查询请求，业务要求的不用，加上之前
在【rainbowzhou 面试3/101】技术提问--大数据测试是什么，你如何测？中，如果细看的小伙伴会发现通篇仅在基准测试的时候，提到过性能，那么是否在大数据领域基准测试即性能测试呢？本篇带着这个疑问，我将和大家聊聊大数据中的性能测试，性能测试的步骤，以及分享一个大数据性能测试案例，希望对大家有所帮助。
TiDB 在使用过程中，随着用户数据量的持续增长，存储成本在数据库总成本中的占比将会越来越高。如何有效降低数据库存储成本摆在了许多用户面前。
作者介绍：黄辉，16年毕业于电子科技大学并加入腾讯。目前在腾讯云存储产品团队从事云数据库开发工作，喜欢研究分布式数据库相关技术（如：分布式事务，高可用性等）。 之前对 GreenPlum 与 Mysql 进行了 TPC-H 类的对比测试，发现同等资源配比条件下，GreenPlum 的性能远好于 Mysql ，有部分原因是得益于 GreenPlum 本身采用了更高效的算法，比如说做多表 join 时，采用的是 hash join 方式。如果采用同样高效的算法，两者的性能又如何？由于 GreenPlum 是由
本文介绍了 PostgreSQL 9.6 在 OLTP 场景下的性能提升，包括大表 join、大索引扫描、排序、聚合、多版本并发控制、无锁架构、wal写入优化等。通过测试和对比，表明 PostgreSQL 9.6 在 TPC-C 和 TPC-H 场景下性能都有了显著提升，甚至可以满足大部分 OLTP 业务需求。
性能评价方法是一系列用来衡量系统、组件或服务效能的技术和流程。在计算机科学和信息技术领域中，性能评价通常关注于诸如响应时间、吞吐量、可用性、可靠性和伸缩性等关键性能指标。性能评价的目的是为了确定系统是否满足既定的性能需求，以及识别系统的性能瓶颈和改进的机会。
数据存储和处理是一个古老而重要的技术，从远古时期的结绳记事到古人的文本记事，再到计算机诞生后的各种系统，直到E.F.Codd提出关系模型，人类终于有了一种相对高效而统一的数据处理系统——关系数据库。 在传统的关系数据处理系统中，习惯把系统按照业务特点分为在线事务处理系统(OLTP)和在线分析处理(OLAP)，一般意义上OLTP关注实时在线业务，要求低延时，高吞吐量，总体数据量一般不会特别大；而OLAP系统用来处理大规模数据的报表分析，要求低响应时间。两者因为数据量，查询请求，业务要求的不用，加上之前技
在数据库系统中，提高性能的最有效方法之一是避免执行不必要的工作，例如网络传输和从磁盘读取数据。Apache Kudu实现此目的的方法之一是通过使用扫描器支持列谓词。将列谓词过滤器下推到Kudu可以通过跳过读取已过滤行的列值并减少客户端（例如分布式查询引擎Apache Impala和Kudu）之间的网络IO来优化执行。有关详细信息，请参见Impala中有关运行时筛选的文档。
IN 和 EXISTS 是 SQL 中常见的复杂条件，在将 SQL（存储过程）转换成库外计算获取高性能时也会面对这些问题。本文将以 TPC-H 定义的模型为基础，介绍如何用集算器的语法实现 IN、EXISTS 并做优化。
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