查询场景_云原生数据仓库AnalyticDB(AnalyticDB)-阿里云帮助中心

本文介绍不同查询场景的测试方法与结果。

场景：在线报表查询

说明

本测试并未完全依照TPC-H基准测试规范，而是基于该测试规范进行了修改。本测试结果不能等同于完全遵守TPC-H测试规范所获得的测试结果，因此不能与完全遵守该测试规范获得的测试结果进行对比。

业务背景
在线报表场景中，面向单表或者多表关联后的TopN，谓词过滤以及聚合计算是典型的分析计算需求。本示例通过一个面向零售行业的决策分析系统来展示AnalyticDB for MySQL的性能。数据模型是基于TPC-H实现的，更多信息可参见TPC-H测试集。
测试环境
AnalyticDB for MySQL弹性模式集群版，版本 3.1.3.4。

本次测试数据量为1TB。

测试结果

1、统计指定时间内，有成交记录的活跃用户数。

select
  count(*)   -- 聚合：统计
from
  (
    select
      c_name,
      c_phone,
      o_totalprice
    from
      customer,
      orders
    where
      c_custkey = o_custkey
  -- 谓词过滤：指定时间
    and o_orderdate < date '1993-09-23'  
    and o_orderdate > date '1993-03-23'
  ) a;

测试结果如下：

产品	查询耗时
AnalyticDB for MySQL	0.7s

2、统计未派送订单明细，按照优先级（比如，订单客单价）排序。该报表数据可以用来跟踪订单派送的服务状态。

select  
    l_orderkey,  
    sum(l_extendedprice*(1-l_discount)) as revenue,  -- 聚合：潜在的收入 
    o_orderdate,  
    o_shippriority  
from  
    customer, orders, lineitem
where  
    c_mktsegment = 'MACHINERY'     -- 谓词过滤
    and c_custkey = o_custkey  
    and l_orderkey = o_orderkey  
    and o_orderdate < date '1995-03-23'
    and o_orderdate > date '1995-02-23' -- 谓词过滤,指定时间
    and l_shipdate > date '1995-03-23'  
    and l_shipdate < date '1996-03-23'
group by --分组操作  
    l_orderkey, --订单标识  
    o_orderdate, --订单日期  
    o_shippriority --运输优先级  
order by 
    revenue desc, --TopN：降序排序，把潜在最大收入列在前面  
    o_orderdate;
limit 
    100;

测试结果如下：

产品	查询耗时
AnalyticDB for MySQL	1.2s

3、统计某个地区零件供货商收入。该报表数据可以用于决策在给定的区域是否需要建立一个当地分配中心。

select
        n_name,
        sum(l_extendedprice * (1 - l_discount)) as revenue  -- 聚合：潜在的收入 
from
        customer,
        orders,
        lineitem,
        supplier,
        nation,
        region   -- 六表连接  
where
        c_custkey = o_custkey
        and l_orderkey = o_orderkey
        and l_suppkey = s_suppkey
        and c_nationkey = s_nationkey
        and s_nationkey = n_nationkey
        and n_regionkey = r_regionkey
        and r_name = 'EUROPE'  --  谓词过滤：指定地区
        and o_orderdate >= date '1996-01-01'  -- 谓词过滤：指定时间
        and o_orderdate < date '1996-01-01' + interval '1' year
        and l_shipdate > date '1996-02-23'  
          and l_shipdate < date '1996-03-23'
group by
        n_name
order by   -- TopN：按收入降序排序，注意分组和排序子句不同  
        revenue desc
limit 10

测试结果如下：

产品	查询耗时
AnalyticDB for MySQL	1.3s

场景：交互式分析

说明

业务背景
交互式分析指的是业务人员通过BI工具或自助式查询平台进行自由的数据探索性查询场景，查询语句的主要特点是支持多维度组合、支持多表Join、包含聚合查询、包含子查询、包含过滤条件。交互式分析性能测试标准为TPC-H测试集，更多信息可参见TPC-H测试集。
测试环境
- AnalyticDB for MySQL弹性模式集群版
- 高性能集群，C8 x 4（96核, 768G）
- 弹性（96Core）集群，6节点（96核，384G）
- 弹性（8Core）集群，1节点（8核，32G）

测试结果（单位：秒，测试数据量为：1TB）

TPC-H查询	高性能查询耗时	弹性（96Core）查询耗时
Q1	81.59	106.43
Q2	6.57	12.83
Q3	47.87	44.1
Q4	60.13	63
Q5	45.48	59.23
Q6	11.33	2.05
Q7	55.98	38.65
Q8	56.4	77.29
Q9	147.62	132.96
Q10	48.06	41.99
Q11	11.19	15
Q12	40.53	20.71
Q13	59.79	62.93
Q14	37.67	5.33
Q15	28.53	12.68
Q16	10.18	9.89
Q17	48.63	73.22
Q18	54.88	82.86
Q19	32.07	60.67
Q20	29.53	39.87
Q21	123.89	143.43
Q22	17.41	21.96
总计	1055.33	1127.07

测试结果（单位：秒，测试数据量为：10GB）

TPC-H查询	弹性（8core）查询耗时
Q1	12.916
Q2	0.905
Q3	3.693
Q4	5.589
Q5	5.156
Q6	0.169
Q7	2.910
Q8	4.815
Q9	14.284
Q10	3.747
Q11	0.892
Q12	1.347
Q13	3.613
Q14	0.404
Q15	0.967
Q16	0.927
Q17	9.932
Q18	9.215
Q19	1.428
Q20	1.798
Q21	11.708
Q22	1.147
总计	97.562

场景：数据仓库ETL

说明

本测试并未完全依照TPC-DS基准测试规范，而是基于该测试规范进行了修改。本测试结果不能等同于完全遵守TPC-DS测试规范所获得的测试结果，因此不能与完全遵守该测试规范获得的测试结果进行对比。

业务背景
- ETL场景指的是数据仓库中进行批量的数据清洗、转换和加工计算，通常扫描数据量比较大、计算逻辑复杂、关联表数量较多，计算时间比较长。ETL场景性能测试标准为TPC-DS测试集，更多信息可参见TPC-DS测试集。
测试环境
- AnalyticDB for MySQL，弹性模式集群版
- 弹性（192Core）集群，12节点（192核，768G）

测试结果（单位：毫秒）

TPC-DS查询	弹性（192Core）查询耗时
1	3,389
2	23,697
3	9,162
4	137,346
5	27,759
6	8,957
7	17,755
8	9,952
9	12,759
10	16,026
11	87,537
12	2,036
13	28,970
14	145,158
15	6,865
16	15,636
17	21,550
18	12,039
19	13,438
20	4,007
21	2,513
22	5,733
23	418,050
24	28,407
25	20,617
26	8,835
27	17,002
28	18,918
29	19,380
30	2,016
31	26,526
32	4,541
33	14,992
34	11,627
35	15,882
36	11,007
37	4,589
38	29,910
39	7,924
40	14,371
41	367
42	6,814
43	9,072
44	5,766
45	2,691
46	18,635
47	46,180
48	19,307
49	54,883
50	13,762
51	26,672
52	6,768
53	8,524
54	12,323
55	6,680
56	15,015
57	22,917
58	11,187
59	35,661
60	14,910
61	24,657
62	4,923
63	9,444
64	144,757
65	22,203
66	15,136
67	138,622
68	23,379
69	15,156
70	18,614
71	17,067
72	18,801
73	11,977
74	54,000
75	37,597
76	31,804
77	17,376
78	78,188
79	18,075
80	55,100
81	2,958
82	4,531
83	2,000
84	1,554
85	11,139
86	3,221
87	29,937
88	52,394
89	8,704
90	2,971
91	1,800
92	1,969
93	29,375
94	7,822
95	11,929
96	7,935
97	17,152
98	7,351
99	9,159
总计	2595.79（秒）