TPCH数据使用的简要说明

TPCC计算方法

TPCC计算方法TPCC（TPC-C）是一个基准测试，用于评估计算机系统的事务处理性能。

TPCC基准通过模拟一个在线事务处理（OLTP）数据库环境，来测试系统在处理多用户并发事务时的性能表现。

本文将介绍TPCC计算方法，并提供详细的解释。

TPCC基准主要包含了以下几个核心概念和计算方法：1. 事务（Transaction）：TPCC基准中模拟的是一个具有交互式用户的在线订单处理系统。

每个事务代表一个用户在系统中发出的一条命令，比如查询、更新或插入数据等。

每个事务都有一定的权重（Weight），用来表示其在整个基准测试中的重要性。

2. 终端（Terminal）：终端是指模拟的用户终端设备，每个终端可以同时执行多个事务。

终端的数量决定了基准测试中并发用户的数量，因此也会影响测试结果。

3. 仓库（Warehouse）：仓库是模拟的在线订单处理系统的中心数据库。

它包含了所有的数据表，比如顾客信息、订单信息等。

每个仓库有一个唯一的仓库号（Warehouse ID），终端根据仓库号来访问具体的数据。

4. 操作类型（Operation Type）：操作类型定义了终端可以执行的事务类型，比如新订单（New Order）、支付（Payment）、交货（Delivery）等。

每个操作类型通常对应一个或多个SQL查询或更新操作。

5. 事务权重（Transaction Weight）：每个事务都有一个权重值，用来表示其在基准测试中的重要性。

权重值越高，表示该事务在整个测试中占据的比例越大，对性能的影响也越大。

基于以上概念，TPCC基准的计算方法可以分为以下几个步骤：1.初始化数据库：在开始测试之前，需要初始化数据库，包括创建表结构、插入初始数据等。

通常会选择一个合适数量的仓库来模拟具体的系统负载。

2.确定测试参数：在进行基准测试之前，需要确定一些测试参数，比如终端数量、仓库数量、事务数量和持续时间等。

3.模拟用户交互：基于确定的参数，启动终端并模拟用户交互。

数据库TPCC性能测试介绍精品PPT课件

Introduction to TPC_C性能测试- 2
1.TPC-C测试标准简介
TPC 组织
TPC(Transactionprocessing Performance Council，事务处理性能委员会)是由数十家会员公司创建的非盈利组织，总部设在美国。TPC的成员主要是计算机软硬件厂家，而非计算机用户，其功能是制定商务应用基准程序的标准规范、性能和价格度量，并管理测试结果的发布。
数据库TPC_C性能测试介绍
赛普实验室内部交流 2006.11
Copyright@2006, CSIP赛普实验室
Introduction to TPC_C性能测试- 1
TPC-C测试介绍
1. TPCC标准简介 2. TPCC标准模型 3.数据库实体、关系和特征 4.数据库表结构 5.事务
Copyright@2006, CSIP赛普实验室
测试用到的模型是一个大型的批发销售公司，在地理分布的多个区域有业务，并且使用仓库管理。当业务扩展的时候，公司将添加新的仓库。每个仓库负责十个区域的供货，每个区域为3000个客户服务。每个仓库维护公司销售的100,000种商品的库存纪录。下图描述了公司，仓库，地区和客户之间的层次关系。
批发销售公司
Introduction to TPC_C性能测试- 5
TPC-C测试介绍
1. TPCC标准简介 2. TPCC标准模型 3.数据库实体、关系和特征 4.数据库表结构 5.事务
Copyright@2006, CSIP赛普实验室
Introduction to TPC_C性能测试- 6
2.TPC-C测试业务模型
所示：
10
Warehouse W
District W*10

关于TPC-H的一点理解

关于TPC-H的一点理解前言：因为有同学问到TPC-H是什么，然后和该同学讨论了下以下将个人对TPC-H的一些理解和大家说说。

TPC-H和大家的考试没关系，也不强制需要去理解，完全没兴趣看下去的同学可以略过这份文档，这份文档仅当是一份知识交流。

另外，不保证理解正确性，仅个人理解O(∩_∩)O——by PearTPC，为Transaction Processing Performance Council的简称，中文为“事务处理性能委员会”，更多理解请google之，这里不深究在TPC提供的基准程序（benchmark）（你可以把基准理解成测量标准）里，有两个比较常用或是在日后你们比较常听到的两个基准，一个是TPC-C，另一个是TPC-H。

对于TPC-C和TPC-H，可以简单地理解成它是一个用于生成模拟商业数据的程序，就如以你们现在所学的数据库知识理解，TPC-C和TPC-H生成的数据其实就是一堆表，表里面有各种各样的数据。

（其实上面的理解还不算详细，详细的可以google之理解）对于TPC-H里面的表，可以查看/tpch/spec/tpch2.14.3.pdf这份文档的第12页，这些表构成了整个商业系统，可以通过去查看各个表名和属性名来理解这些表代表的是哪些实体集和关系集，以及了解表中有什么属性。

另外，TPC-C主要是用于“在线事务处理”（OLTP，On-Line Transaction Processing）研究分析，对于OLTP可以google之了解一下，这里不详细说。

TPC-H主要是用于“联机分析处理”（OLAP，On-Line Analysis Processing），对于OLAP的详细理解也可以google之，这里简单说说所谓的OLAP就是通过大数据来分析数据潜在的知识，就如说通过你过去一段长时间的购买记录能分析出你比较倾向常买哪样产品又或是能分析出在某类商品上你比较倾向的品牌，前段时间淘宝数据盛典/go/act/sale/tbsjsd.php?&ad_id=&am_id=&cm_id=&pm_i d=其实就是就是一个OLAP的结果。

数据库实验-1.TPC-H数据生成和导入

数据库实验-1.TPC-H数据⽣成和导⼊⽬录1. TPC-H 数据⽣成和导⼊实验环境 PostgreSQL 12参数 ScaleFactor = 1G, QuerySeed = 20190909制作完成的数据和查询如下：链接: 提取码: q8sj1.1. ⽣成数据参考编辑dbgen/makefile.suite修改其中各部分如下CC = gccDATABASE = SQLSERVERMACHINE = LINUXWORKLOAD = TPCH$ #make clean$ make$ ./dbgen -s 1 -f # ScaleFactor=1(Gigabytes), Overwrite⽣成如下⽂件dss.ddl # 表定义dss.ri # 主键和外键定义# 数据customer.tbllineitem.tblnation.tblorders.tblpartsupp.tblpart.tblregion.tblsupplier.tbl数据处理sed -i 's/|$//g' `find *.tbl` # 去除末尾的 DELIMITER1.2. 导⼊数据先导⼊表定义，直接运⾏⼀遍dss.ddl\i /home/monkey/Research/DBAcc/TPCH/2.18.0_rc2/dbgen/dss.ddl再导⼊表数据chmod 777 *.tbl # 使 PostgreSQL 可以读⽂件copy nation from '/home/monkey/Research/DBAcc/TPCH/2.18.0_rc2/dbgen/nation.tbl' with DELIMITER as '|';copy part from '/home/monkey/Research/DBAcc/TPCH/2.18.0_rc2/dbgen/part.tbl' with DELIMITER as '|';copy region from '/home/monkey/Research/DBAcc/TPCH/2.18.0_rc2/dbgen/region.tbl' with DELIMITER as '|';copy partsupp from '/home/monkey/Research/DBAcc/TPCH/2.18.0_rc2/dbgen/partsupp.tbl' with DELIMITER as '|';copy customer from '/home/monkey/Research/DBAcc/TPCH/2.18.0_rc2/dbgen/customer.tbl' with DELIMITER as '|';copy supplier from '/home/monkey/Research/DBAcc/TPCH/2.18.0_rc2/dbgen/supplier.tbl' with DELIMITER as '|';copy lineitem from '/home/monkey/Research/DBAcc/TPCH/2.18.0_rc2/dbgen/lineitem.tbl' with DELIMITER as '|';copy orders from '/home/monkey/Research/DBAcc/TPCH/2.18.0_rc2/dbgen/orders.tbl' with DELIMITER as '|';另⼀种导⼊⽅法（上⾯⼀种没 work，下⾯这种可以）：cat nation.tbl | psql -U tpch -d tpch -c "copy nation from stdin with DELIMITER as '|';"cat part.tbl | psql -U tpch -d tpch -c "copy part from stdin with DELIMITER as '|';"cat region.tbl | psql -U tpch -d tpch -c "copy region from stdin with DELIMITER as '|';"cat partsupp.tbl | psql -U tpch -d tpch -c "copy partsupp from stdin with DELIMITER as '|';" cat customer.tbl | psql -U tpch -d tpch -c "copy customer from stdin with DELIMITER as '|';" cat supplier.tbl | psql -U tpch -d tpch -c "copy supplier from stdin with DELIMITER as '|';" cat lineitem.tbl | psql -U tpch -d tpch -c "copy lineitem from stdin with DELIMITER as '|';" cat orders.tbl | psql -U tpch -d tpch -c "copy orders from stdin with DELIMITER as '|';" 1.3. 添加外键对dss.ri做相应修改如下，执⾏。

从TPCH测试学习性能优化技巧之Q2

从TPCH测试学习性能优化技巧之Q2一、查询要求Q2语句查询获得最小代价的供货商。

得到给定的区域内，对于指定的零件（某一类型和大小的零件），哪个供应商能以最低的价格供应它，就可以选择哪个供应商来订货。

Q2语句的特点是：带有排序、聚集操作、子查询并存的多表查询操作。

查询语句没有从语法上限制返回多少条元组，TPC-H标准规定，查询结果只返回前100行即可（通常依赖于应用程序实现）。

二、 Oracle执行Oracle编写的查询SQL语句如下：select * from (select /*+ parallel(n) */s_acctbal,s_name,n_name,p_partkey,p_mfgr,s_address,s_pho ne,s_commentfrom part,supplier,partsupp,nation,regionwherep_partkey = ps_partkeyand s_suppkey = ps_suppkeyand p_size = 25and p_type like '%COPPER'and s_nationkey = n_nationkeyand n_regionkey = r_regionkeyand r_name = 'ASIA'and ps_supplycost = (selectmin(ps_supplycost)frompartsupp,supplier,nation,regionwherep_partkey = ps_partkeyand s_suppkey = ps_suppkeyand s_nationkey = n_nationkeyand n_regionkey = r_regionkeyand r_name = 'ASIA')order bys_acctbal desc,n_name,s_name,p_partkey)where rownum <= 100;其中/*+ parallel(n) */ 是Oracle的并行查询语法，n是并行数。

TPC-H测试(精简)

集算器TPC-H测试本⽂文档描述以TPC-H作为测试标准，以Oracle作为测试基准，对不同高性能数据库、计算中间件、小规模Hadoop集群做测试分析，数据规模从百GB到1TB范围（企业级数据规模），对比各自表现并分析。

TPC-H简介1.TPC是什么？TPC(Transaction Processing Performance Council)事务处理性能委员会，是由数10家会员公司创建的非盈利组织，总部设在美国。

该组织对全世界开放，但迄今为止，绝大多数会员都是美、日、西欧的大公司。

2.TPC-H是什么？TPC-H是TPC委员会制定的主要用于OLAP数据库管理系统的测试标准。

模拟真实商业应用环境，评测商业分析中决策系统的性能。

TPC-H包含一套动态查询和并行修改，关注吞吐量，注重查询能力。

22个基准测试sql可以全方位评测商业决策系统的综合分析计算能力，是业界具有普遍的实用意义。

3.表结构和关系TPC-H 测试结果汇总（PostgreSQL/Hive/Oracle/集算器）PG100G（优化前）PG100G（第一次优化）PG100G（第二次优化）PG100G（第三次优化）Hive100G(新集群15台)ORACLESSD100GORALE100GORALE300G集算器SSD100G集算器300GQ1 1137.56 1075.34 1075 1129 146.19 592 1011.61 3680.55 407 1230 Q2 754.76 11380.05 697 713.56 157.02 43 135.14 801.11 65 240 Q3 1716.54 1774.81 1550.29 1674.32 161.01 370 774.82 3240.22 314 1745 Q4 2495.21 2395.52 1923.7 1745.4 275.12 346 869.43 3396.42 322 1181 Q5 2011.27 2187.65 1962.77 1754.63 229.13 429 963.04 3734.22 356 1453 Q6 959.62 1047.47 1020.28 1139.38 47.61 246 561.35 2406.61 237 854 Q7 1695.29 1746.73 1563.04 1462.71 367.88 385 772.45 3382.86 317 1880 Q8 33912.21 2221.38 2100.01 1829.07 334.55 354 795.91 3269.36 475 1875 Q9 3677.81 3230.06 2486.45 486.24 787 1317.33 4579.85 517 2556 Q10 3224.39 1702.35 1643.85 1591.6 184.57 382 994.04 3593.08 360 1570 Q11 2503.15 304.93 297.79 288.37 104.92 45 122.68 486.93 60 223 Q12 2840.52 1367.23 1419.8 1486.74 97.04 335 781.64 3144.89 296 1298 Q13 24132.01 487 364.09 344.1 123.02 245 177.99 996.55 262 1053 Q14 2254.98 1279.52 1257.57 1163.39 71.1 267 621.88 2561.88 297 3463 Q15 3012.47 2185.1 2211.87 1549.47 195.1 263 573.82 2419.01 252 873Q16 1223.53 600 590.97 580.79 150.67 35 58.94 232.91 94 351 Q17 18516.02 3371.42 3363.24 2598.31 363.96 267 559.66 2449.99 485 1748 Q18 4785.7 2424.07 2389.31 2378.7 272.41 535 1363.26 5380.34 415 1435 Q19 18409.86 919.02 899.64 932.57 141.23 10 573.21 2372.55 267 975 Q20 6029.68 1709.72 1600.16 1573.25 247.67 334 907.15 3213.1 301 1100 Q21 5573.25 5979.57 3549.62 584.77 819 1449.63 6121.47 506 2307 Q22 1220.64 104.66 105.92 103.42 167.05 89 171.3 805.92 88 294 sum 131697.85 49535.03 37245.93 32074.85 4908.26 7178 15556.28 62269.82 6693 2970411.81% ORACLE 31.40% ORACLE 41.76% ORALE 48.49% ORACLETPC-H 测试结果分析100G数据规模下，串行汇总测试结果我们发现，15台Hadoop集群的计算效率只略好于1台SSD硬盘的Oracle，相同条件下的集算器与Oracle计算效率基本是相等的。

tpch测试方案

tpch测试方案TPC-H测试方案一、简介TPC-H是一个面向决策支持系统（DSS）的基准测试，旨在评估关系数据库管理系统（RDBMS）在处理大规模数据查询时的性能和效率。

该测试主要通过执行一系列查询来模拟不同复杂度和类型的决策支持系统查询。

本文将介绍TPC-H测试的背景和目标，以及设计和执行该测试的方案。

二、背景DSS是一种支持决策制定过程的信息系统，其任务是从大量数据中提取有用的信息以帮助管理层进行决策。

在这种情况下，数据库系统需要能够有效地处理复杂查询，以及对大量数据进行高效的存储和访问。

TPC-H测试正是为了评估数据库系统在这样的场景下的性能而设计的。

三、测试目标TPC-H测试的主要目标是评估数据库系统的性能和吞吐量，包括查询的执行时间、资源利用率等方面的指标。

通过进行标准化的测试，可以对不同数据库系统进行客观的比较，并为用户选择合适的数据库系统提供参考。

四、测试设计1. 数据生成与准备：根据TPC-H测试的规范，需要生成测试数据并将其加载到数据库中。

测试数据量可以根据实际需求进行设置，通常取决于系统的规模和硬件资源。

2. 硬件环境设置：为了保证测试的可比较性，需要在每次测试中使用相同的硬件环境。

包括服务器的配置、存储设备的性能等方面的设置。

3. 软件环境设置：选择一个稳定可靠的数据库管理系统作为测试对象，并安装相应的软件环境。

确保测试过程中不会发生意外的故障或中断。

4. 查询测试：TPC-H测试包含一系列查询，根据测试的需求和目标，可以选择执行所有的查询，或者仅执行部分查询。

测试期间需要记录查询的执行时间、资源消耗等信息。

5. 性能评估：通过对测试结果的分析和比较，评估数据库系统在不同查询场景下的性能表现。

根据测试结果，可以得出结论并为系统的优化和升级提供参考意见。

五、测试执行1. 数据生成与加载：根据TPC-H测试规范，使用相应的工具生成测试数据，并将其加载到数据库中。

2. 硬件环境设置：确保服务器和存储设备的配置和性能符合测试的要求。

TPC-H 标准中文版

TPC-H 标准中文版TPC BENCHMARK H (决策支持) 标准规范修订版2.0.0事务处理性能理事会（TPC）1致谢TPC感谢TPC-D分会成员公司的工作，他们开发的第二版TCP-D规范是第一版TCP-H 的基础。

TPC-D分会包括来自Compaq，Data General，EMC，HP，IBM，Informix，Microsoft，NCR，Oracle，Sequent，SGL，Sun，Sybase，和Unisys各大公司的代表。

另外，TPC还要感谢TCP-D分会的顾问Jack Stephens先生的贡献，感谢他在标准规范和DBGEN开发方面的工作。

TPC成员文档历史日期 1999年2月26 1999年6月24 2002年4月25 2002年7月12 2002年7月15TPC BENCHMARK , TPC-H , QppH和QhpH都是事务处理委员会的标志。

任何团体都可以免费复制本文的全部或部分，或者将本分的全部或部分分发给任何其他团体，只要：1、复制和分发的主要目的是传播TPC的材料；2、 TPC的版权提示，出版物的标题以及发表日期，还有其他提示都出现在复制品中以表明它是得到TPC允许的。

其它想复制或分发本文（包括哪些包含TPC问档内容但非TPC文档、规范或报告）而又不满足以上两个条件的团体必须得到TPC的书面许可。

版本草案1.0.0 修订版1.1.0 修订版1.4.0 修订版1.5.0 修订版2.0.0 描述通过邮件投票得到的标准规范的草案对标准规范的第一个小修改对关键字的说明在8.6节附加了关于硬件EOL的东西通过邮件投票得到的三年维护定价的草案 2目录致谢 (2)TPC成员 .....................................................................2 目录.........................................................................3 条款0：概述 (5)0.1 前言 .................................................................5 0.2 一般系统实现原则 (6)0.3一般测量原则 ......................................................... 7 条款1数据库逻辑设计 (7)1.1 商业和应用环境 .......................................................7 1.2 数据库实体，关系和特性 (8)1.3 数据类型定义 (9)1.4 表的规划 (10)1.5 执行的规则 (13)1.6 数据透明访问的要求 (15)条款2.查询和更新函数 .......................................................152.1 查询的一般要求和定义 ................................................ 15 2.2 查询一致性 ..........................................................17 2.3 查询确认 ............................................................20 2.4 价格摘要报告查询（Q1） ..............................................20 2.5最小代价供应者查询（Q2） (21)2.6运送优先权查询（Q3） (24)2.7订单优先权检查查询（Q4） (25)2.8当地供应者数量查询（Q5） (26)2.9预测收入变化查询（Q6） (27)2.10货运量查询（Q7） (28)2.11国家市场份额查询（Q8） (29)2.12产品类型利润估量查询（Q9） (31)2.13返回项目报告查询（Q10） (32)2.14重要库存标志查询（Q11） (34)2.15货运模式和命令优先查询（Q12） (35)2.16消费者分配查询（Q13） (36)2.17 促进效果查询（Q14） (38)2.18 促进效果查询（Q15） (39)2.19零件/供应商关系查询（Q16） (40)2.20 小量订单收入查询（Q17） (42)2.21 大订单顾客查询（Q18） (42)2.22折扣收入查询(Q19) (44)2.23潜在零件促进查询（Q20） (45)2.24不能按时交货供应商查询（Q21） (47)2.25全球销售机会查询（Q22） (48)2.26更新函数的一般要求 (50)2.27新销售更新函数（RF1） (51)32.28旧销售更新函数（RF2） ..............................................51 2.29数据库处理进程 (51)条款3：数据库系统特性 ......................................................523.1 ACID特性 ...........................................................52 3.2 原子性需求 ..........................................................54 3.3 一致性需求 ..........................................................54 3.4 隔离性需求 ..........................................................54 3.5 持久性需求 ..........................................................57 条款4 缩放和数据生成 (59)4.1 数据库定义和扩展 .................................................... 59 4.2 DBGEN和数据库填充 .. (60)4.3 数据装载时间 (68)条款5. 性能度量和执行规则 ..................................................705.1 术语定义 ............................................................ 70 5.2 配置规则 ............................................................70 5.3 执行规则 ............................................................72 5.4 度量 ................................................................76 条款6．SUT和驱动器 (78)6.1 测试配置模型 ........................................................78 6.2 被测试系统(SUT)定义 .................................................79 6.3 驱动器定义 ..........................................................80 条款7．定价 (81)7.1 被定价的系统 ........................................................ 81 7.2 定价方法 ............................................................83 条款8．完全公开报告 (85)8.1 报告要求 ............................................................ 85 8.2 格式指导 ............................................................85 8.3 完全公开报告的内容 ..................................................86 8.4 执行总结 ............................................................89 8.5 完整的公开报告的可用性 ..............................................92 8.6 完整的公开报告的修订 ................................................92 条款9 审计 (93)9.1一般性规则 ..........................................................93 9.2 审计员的审核表 ......................................................94 附录A：排序集 ..............................................................96 附录B：通过确认的查询变形 ..................................................97 附录C：查询确认 ........................................................... 100 附录D：数据和查询产生程序 ................................................. 100 附录E：简单执行摘要 . (100)4条款0：概述0.1 前言TPC Benchmark H(TPC-H)是一个决策支持的基准，它由一系列面向商务应用的查询和并行数据修改组成。

TPC-H

TPC-H简介以及DBGEN QGEN的使用作者：54dabang联系方式：leixignbang@ 引言：在实验室时候，由于老师需要用到TPC的相关知识，于是让我做一下关于TPC-H 的研究。

通过百度检索以及相关资料查询，发现目前国内做的相关研究特别少，而且介绍的也非常模糊，而TPC-H的英文使用说明多达两百多页，对于其中重要的QGEN DBGEN的使用根本没有介绍。

特此写下此文章，希望能帮助初期研究的同学，也希望做TPC方面研究的同学能少走一些弯路。

Tpc-H中文文档翻译TPC简介事务处理性能委员会（Transaction Processing Performance Council ），是由数10家会员公司创建的非盈利组织，总部设在美国。

该组织对全世界开放，但迄今为止，绝大多数会员都是美、日、西欧的大公司。

TPC的成员主要是计算机软硬件厂家，而非计算机用户，它的功能是制定商务应用基准程序（Benchmark）的标准规范、性能和价格度量，并管理测试结果的发布。

TPC- C 用于测试数据库系统的事务处理能力，TPC- App 用于测试7×24 环境下B2B 的应用服务和Web 服务的能力。

TPC 组织还发布过TPC- S（Server 专门测试基准程序）、TPC- E（大型企业信息服务测试基准程序）和TPC- Client/Server等测试标准，但这3 个标准不被业界接受而被放弃。

TPC不给出基准程序的代码，而只给出基准程序的标准规范（Standard Specification）。

任何厂家或其它测试者都可以根据规范，最优地构造出自己的系统（测试平台和测试程序）。

（需要自己写测试工具，测试完之后提交给ＴＰＣ协会）为保证测试结果的客观性，被测试者（通常是厂家）必须提交给TPC一套完整的报告（Full Disclosure Report），包括被测系统的详细配置、分类价格和包含五年维护费用在内的总价格。

tpch dbgen 参数

tpch dbgen 参数TPC-H是一个常用的决策支持基准测试，用于评估关系数据库管理系统（RDBMS）的性能。

TPC-H基准测试的参数由dbgen程序控制，下面将详细介绍这些参数及其作用。

1. -s参数：用于指定测试数据的规模因子，表示生成的数据量大小。

规模因子的单位是GB，默认为1，可以根据实际需求进行调整。

2. -C参数：用于指定国家/地区的数量。

TPC-H基准测试中，每个国家/地区都有一个唯一的标识符，可以通过该参数设置生成的国家/地区的数量。

3. -l参数：用于指定生成的数据文件的目录。

可以通过该参数设置生成的数据文件的存放位置。

4. -f参数：用于指定生成的数据文件的前缀。

可以通过该参数设置生成的数据文件的前缀名称。

5. -T参数：用于指定生成的数据文件的数量。

可以通过该参数设置生成的数据文件的数量。

6. -s参数：用于指定生成的数据文件的大小。

可以通过该参数设置生成的数据文件的大小。

7. -S参数：用于指定生成的数据文件的分隔符。

可以通过该参数设置生成的数据文件的分隔符，默认为竖线“|”。

8. -z参数：用于指定生成的数据文件的压缩方式。

可以通过该参数设置生成的数据文件的压缩方式，默认为不进行压缩。

通过以上参数的设置，可以灵活地生成符合需求的测试数据。

在进行TPC-H基准测试时，可以根据实际情况调整参数的取值，以达到评估RDBMS性能的目的。

值得注意的是，在进行TPC-H基准测试时，需要保证生成的测试数据具有一定的真实性和多样性。

因此，在设置参数时，需要考虑到测试数据的分布特点、数据之间的关联关系等因素，以保证测试结果的准确性和可靠性。

为了保证测试的公正性和可比性，TPC-H基准测试还规定了一些数据生成和查询执行的规则，如数据生成过程中的随机性、查询执行过程中的并发性等。

总结起来，TPC-H基准测试的参数由dbgen程序控制，通过设置这些参数，可以生成符合需求的测试数据。

在进行测试时，需要根据实际情况灵活调整参数的取值，以保证测试结果的准确性和可靠性。

MySQL tpch测试工具简要手册

MySQLtpch测试工具简要手册tpch是TPC(Transaction Processing Performance Council)组织提供的工具包。

用于进行OLAP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：/tpch下载地址：/tpch/spec/tpch_2_14_3.tgz或/tpch/spec/tpch_2_14_3.zip1、编译安装下载源码包，解压缩，然后：cpmakefile.suitemakefile修改makefile文件中的CC、DATABASE、MACHINE、WORKLOAD等定义：################## CHANGE NAME OF ANSI COMPILER HERE################CC = gcc# Current values for DA TABASE are: INFORMIX, DB2, ORACLE,# SQLSERVER, SYBASE, TDA T (Teradata)# Current values for MACHINE are: A TT, DOS, HP, IBM, ICL, MVS,# SGI, SUN, U2200, VMS, LINUX, WIN32# Current values for WORKLOAD are: TPCHDA TABASE= MYSQLMACHINE = LINUXWORKLOAD = TPCH修改tpcd.h文件，增加几行宏定义：#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然后执行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。

TPCH模型规范及测试说明

TPCH模型规范及测试说明使⽤TPC-H进⾏性能测试，需要有很多⼯作配合才能获得较⾼性能，如建⽴索引，表数据的合理分布（使⽤表空间和聚簇技术）等。

本⽂从查询优化技术的⾓度，对TPC-H的22条查询语句和主流数据库执⾏每条语句对应的查询执⾏计划进⾏分析，⽬的在于了解各个主流数据库的查询优化技术，以TPC-H实例进⼀步掌握查询优化技术，对⽐主流数据库的实现情况对查询优化技术融会贯通。

参考：规范及标准建表语句、SQL参见： TPCH建表语句（是否采⽤分区，多少分区，压缩等⼀般看具体数据库实现，择优）： 1SF实际的数据量⽐例范围如下：所以分布式数据库，模型设计时要跟着orders和lineitem做co-location。

不然重分布都可能会数据偏多。

nation、region、supplier适合做⼴播表。

TPCH测试⼯具可以使⽤官⽅提供的源程序编译（不含建表语句），也可以使⽤（⽀持测试oracle、mysql、pg、gp、sql server等）。

1.Q1：价格统计报告查询 Q1语句是查询lineItems的⼀个定价总结报告。

在单个表lineitem上查询某个时间段内，对已经付款的、已经运送的等各类商品进⾏统计，包括业务量的计费、发货、折扣、税、平均价格等信息。

Q1语句的特点是：带有分组、排序、聚集操作并存的单表查询操作。

这个查询会导致表上的数据有95%到97%⾏被读取到。

Q1的查询语句如下：selectl_returnflag, //返回标志l_linestatus,sum(l_quantity) as sum_qty, //总的数量sum(l_extendedprice) as sum_base_price, //聚集函数操作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 //每个分组所包含的⾏数fromlineitemwherel_shipdate <= date'1998-12-01' - interval '90' day //时间段是随机⽣成的group by //分组操作l_returnflag,l_linestatusorder by //排序操作l_returnflag,l_linestatus;2.Q2: 最⼩代价供货商查询Q2语句查询获得最⼩代价的供货商。

TPC-H数据生成与导入小结续

TPC-H数据生成与导入小结(续)黄一夫qgen使用qgen是产生22个查询语句的生成器，运行的同时需要dbgen\ queries下的22个sql模板和dbgen\dists.dss字典文件。

首先按与dbgen相同的方法组建工程qgen，将得到的dbgen\Debug\qgen.exe，dbgen\queries下的22个sql查询模板和dbgen\dists.dss字典文件移动到新建的文件夹to_query中。

然后打开cmd，cd到to_query目录，执行指令如下qgen –d 1 > d1.sql指令解释：-d代表生成default格式的sql语句，1代表使用dbgen\queries下的第1个模板，> d1.sql代表利用命名管道将控制台的输出重定向到当前目录的d1.sql中。

最后，生成的sql语句还有一定的问题，需要做一些修改。

结尾有set rowcount -1 go语句的将之去掉，将substring函数修改为substr函数，将表别名前面的as关键字去掉,将子查询构成的别名后的列名移动到子查询的select子句。

按照该格式一共需要生成22个default 的sql文件，然后在sqlplus中set timing on开启计时器，@刚才生成的sql文件，进行测试，以下是我的测试结果如果是需要强制并行查询，则在sqlplus中设置alter session force parallel query无论原始表是否开启了并行，设定了什么并行度，查询优化器都采用并行查询。

sqlldr补充首先，sqlldr的加载有2种模式，常规路径和直接路径，前者要将数据转化为INSERT语句，通过SGA区加载，后者将数据在内存中组成数据库的数据块格式，直接写入数据文件，避免了语句解释和记录日志的开销，因此在类似数据仓库的大量数据导入时，一般采用直接路径加载。

然后，加载方式除INSERT外,还可以取值APPEND、REPLACE和TRUNCATE。

tpch dbgen 参数

tpch dbgen 参数TPCH DBGEN 参数介绍TPCH DBGEN 是一个用于生成TPC-H基准测试数据的工具。

TPC-H是一个在决策支持系统领域广泛使用的基准测试，用于测试数据库管理系统（DBMS）的性能。

通过使用TPCH DBGEN，可以生成各种规模和特征的测试数据，以模拟真实生产环境中的数据。

TPCH DBGEN 提供了多个参数选项，以便根据需要定制生成的测试数据。

下面将介绍几个常用的参数及其用途。

1. -s 参数：指定生成的数据规模-s 参数用于指定生成的数据规模，即生成的数据量的大小。

该参数后面可以跟一个正整数，表示生成的数据的规模。

比如，使用-s 1 参数，生成的数据规模为1GB。

可以根据实际需要调整数据规模的大小。

2. -C 参数：指定生成数据的特征-C 参数用于指定生成数据的特征，即生成的数据的一些属性。

该参数后面可以跟一个字符串，表示生成的数据的特征。

比如，使用 -C "ABCDE" 参数，生成的数据中将包含属性A、B、C、D和E。

可以根据测试需求来指定数据的特征。

3. -f 参数：指定生成数据的文件格式-f 参数用于指定生成数据的文件格式，即生成的数据文件的格式。

该参数后面可以跟一个字符串，表示生成数据文件的格式。

比如，使用 -f p 参数，生成的数据文件将以文本文件的形式保存。

可以根据需要选择不同的文件格式。

4. -T 参数：指定生成数据的表-T 参数用于指定生成数据的表，即生成哪些表的数据。

该参数后面可以跟一个字符串，表示生成数据的表。

比如，使用 -T "customer,lineitem" 参数，只生成customer表和lineitem表的数据。

可以根据测试需要选择生成不同的表的数据。

5. -r 参数：指定生成数据的随机种子-r 参数用于指定生成数据的随机种子，即生成数据时所使用的随机数种子。

该参数后面可以跟一个正整数，表示生成数据的随机种子。

【数据库】postgresql和SQL初级使用（TPC-H数据应用）

【数据库】postgresql和SQL初级使⽤（TPC-H数据应⽤）⼯具：postgresql运⾏环境：ubantu 14.0数据来源：TPC-H dbgenTASK1:1.下载postgresql(sudo install postgresql 即可)，成果如下。

TASK2:1.按照教程操作，进⼊dbgen⽂件夹修改makefile⽂件。

2.将tbl格式⽂件转换成json格式⽂件。

1）代码：主要使⽤c++⽂件读写来完成，读取指定tbl⽂件，并按照tpch官⽹介绍的数据模型来转换，写json⽂件，⽰例为转换orders.tbl⽂件。

当然这⾥为了想的快，就直接⼀个⼀个表格转换，也可以直接对所有的⽂件同时进⾏转换操作。

#include<iostream>#include<fstream>#include<string>#include<vector>using namespace std;vector<string> split(string s, string c) {string::size_type pos;vector<string> result;int size = s.size();for (int i = 0; i < size; i++) {pos = s.find(c, i);if(pos < size) {result.push_back(s.substr(i, pos-i));i = pos + c.size() -1;}}return result;}int main() {string s;int i, j;ifstream in;in.open("orders.tbl");ofstream out;out.open("orders.json");string title[9] = { "\"orderkey\"","\"custkey\"","\"orderstatus\"","\"totalprice\"","\"orderdate\"","\"orderpriority\"","\"clerk\"","\"shippriority\"","\"comment\""};if (in.is_open()) {for (i = 1; getline(in, s); i++) {vector<string> result = split(s, "|");/*if (i == 3270184 ){cout << "" << s << endl;break;}*/s = "\t{";if (result.size() == 9) {out << i;for (j = 0; j < 8; j++) {s = s + title[j] + ":\"" + result[j] + "\",";}s = s + title[j] + ":\"" + result[j] + "\"}\n";out << s;}}out.close();}}2)效果：我的电脑就要崩了.jpgTASK3:1.创建数据库和对应的表，并向⾥⾯导⼊转换好的json格式⽂件。

数据库TPC_C性能测试介绍

发售Байду номын сангаас司批销公
库仓 -1
库仓 -W
地 -1 区
地 -2 区
地 -10 区
户客 -1
户客 -2
户客 -3K
户客 -30K
Copyright@2006, CSIP赛普实验室
Introduction to TPC_C性能测试- 7
2.TPC2.TPC-C测试业务模型
客户向公司的系统发出新的订单或者查询其订单状态。每个订单平均由10个订单项（货物种类）组成，所有的订单项中有1%所对应的商品不在当前地区的仓库中，而必须由远程的另外一个仓库提供。公司的系统也用于处理客户的付款，处理发货的订单，检查库存状态以便发现潜在的供货短缺问题。
Copyright@2006, CSIP赛普实验室 Introduction to TPC_C性能测试- 16
5.事务 5.事务
(1)新订单新订单数据生成：数据生成：送货仓库号(OL_SUPPLY_W_ID)： x=random[]1..100] ：送货仓库号若 x>1 则本地供货，OL_SUPPLY_W_ID = W_ID x=1 则需要远程供货， OL_SUPPLY_W_ID为远程W_ID 每种货物订购数量(OL_QUANTITY)：random[1..10] 每种货物订购数量订单日期(O_ENTRY_D)：当前系统日期：订单日期
2.TPC2.TPC-C测试业务模型
测试用到的模型是一个大型的批发销售公司，在地理分布的多个区域有业务，并且使用仓库管理。当业务扩展的时候，公司将添加新的仓库。每个仓库负责十个区域的供货，每个区域为3000个客户服务。每个仓库维护公司销售的100,000种商品的库存纪录。下图描述了公司，仓库，地区和客户之间的层次关系。

tpch 的英文法规

tpch 的英文法规TPC-H（Transaction Processing Performance Council Benchmark H）是一个由TPC（Transaction Processing Performance Council）所提供的标准SQL查询基准测试集。

它包含22个查询语句，以测试一个商业企业的数据仓库运行查询性能。

TPC-H的英文法规是陈述了TPC-H的具体测试规则和标准，以下为详解：1. TPC-H的分类TPC-H分为以下三个类别：“Standard Competitive”、“Standard Non-Competitive”和“Express”。

其中，“Standard Competitive”只能用于理解哪些系统可竞争地有效地执行TPC-H测试。

“Standard Non-Competitive”包括为单用户环境优化的测试，不涉及与其他系统的比较，“Express”用于迅速而准确地评估系统。

2. TPC-H需要满足的要求TPC-H支持数据仓库应用程序价格性能比较，它旨在测试决策支持系统（DSS）和商务智能（BI）系统的查询性能。

而要求就是在进行测试前，必须先向 TPC-H 提交报告并接受审核确认。

3. TPC-H的数据仓库设计TPC-H要求在运行基准测试时使用的数据集是20亿行记录和17个表的仓库。

TPC-H仓库由一组5到300GB的数据文件组成，并且文件被组织为10GB的块，以更好地模拟生产环境的多个表空间的设计。

每个块包含单个表的一部分数据，以便在测试期间可以读取适当数量的块文件。

4. TPC-H测试的流程TPC-H希望测试系统如何在意料之外或“非正常”条件下运行。

所以测试规则通常要求在系统中删除一个或多个设备，将网络连接断开或进行其他未经授权的操作。

测试人员不允许手动运行查询或进行任务管理，并且测试必须在单个系统上运行。

5. TPC-H测试的结果TPC-H将结果分为两种：“Throughput”和“Price/Performance”。

TPCH数据使用的简要说明

TPCC计算方法

数据库TPCC性能测试介绍精品PPT课件

关于TPC-H的一点理解

数据库实验-1.TPC-H数据生成和导入

从TPCH测试学习性能优化技巧之Q2

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tpch测试方案

TPC-H 标准 中文版

TPC-H

tpch dbgen 参数

MySQL tpch测试工具简要手册

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【数据库】postgresql和SQL初级使用（TPC-H数据应用）

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