GreatSQL TPC-H 性能测试报告正式发布！
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 |
| CPU | Intel(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 |
|---|---|---|---|
| region | 5 | 5 | 地区信息 |
| nation | 25 | 25 | 国家表 |
| supplier | 1000000 | 3000000 | 供应商信息 |
| part | 20000000 | 60000000 | 零件表 |
| customer | 15000000 | 45000000 | 消费者表 |
| partsupp | 80000000 | 240000000 | 配件供应表 |
| orders | 150000000 | 450000000 | 订单表 |
| lineitem | 600037902 | 1799989091 | 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 SF100 | 184570593436 | 28728373248 | 6.42 |
| TPC-H SF300 | 591644573888 | 74334864443 | 7.96 |
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 Query | GreatSQL TPC-H SF100（32C64G）耗时（秒） | GreatSQL TPC-H SF300（32C64G）耗时（秒） |
|---|---|---|
| Q1 | 1.184 | 3.537 |
| Q2 | 0.924 | 3.865 |
| Q3 | 1.324 | 4.167 |
| Q4 | 3.678 | 22.712 |
| Q5 | 1.287 | 4.119 |
| Q6 | 0.344 | 0.959 |
| Q7 | 5.48 | 50.217 |
| Q8 | 1.13 | 3.534 |
| Q9 | 7.311 | 31.872 |
| Q10 | 2.885 | 15.301 |
| Q11 | 0.477 | 0.921 |
| Q12 | 0.799 | 2.294 |
| Q13 | 3.758 | 10.997 |
| Q14 | 0.966 | 2.471 |
| Q15 | 2.831 | 11.898 |
| Q16 | 1.194 | 3.487 |
| Q17 | 8.537 | 27.523 |
| Q18 | 13.007 | 108.237 |
| Q19 | 1.892 | 4.046 |
| Q20 | 4.21 | 10.668 |
| Q21 | 11.965 | 60.084 |
| Q22 | 2.513 | 3.286 |
| 总耗时 | 77.696 | 386.195 |
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.py ➥ https://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.sql ➥ https://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.sh ➥ https://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：
先执行22个查询SQL，进行数据预热，每条SQL各执行2次。
再分别执行22个查询SQL，每个SQL各执行3次。
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
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。
⏩GitHub : https://github.com/GreatSQL/
🆙BiliBili : https://space.bilibili.com/1363850082
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