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并行查询测试方法

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本文档基于TPC-H基准，测试PolarDB MySQL版8.0版本集群版的OLAP负载性能，您可以按照本文介绍自行测试对比，以快速了解数据库系统的性能。

注意事项

本文的TPC-H的实现基于TPC-H的基准测试，并不能与已发布的TPC-H基准测试结果相比较，本文中的测试并不符合TPC-H基准测试的所有要求。

测试环境

  • 用于测试的ECS实例和PolarDB集群均位于同一地域、同一可用区。

  • 网络类型均为VPC网络。

    说明

    ECS实例和PolarDB集群需保证在同一个VPC中。

  • 测试使用的PolarDB集群如下：

    • 节点规格为polar.mysql.x8.4xlarge（32核256 GB独享规格）。

    • 版本为MySQL 8.0.1和MySQL 8.0.2。

    • 产品系列为集群独享版。

    • 节点数量：2个（一个主节点、一个只读节点）。

    • 并行查询测试使用的链接地址为主地址，如何查看PolarDB主地址请参见管理连接地址。

  • 测试使用的ECS实例信息如下：

    • 实例规格为ecs.c5.4xlarge。

    • 实例挂载1000 GB高效云盘。

    • 实例所使用的镜像为CentOS 7.0 64位。

测试工具

TPC-H是业界常用的一套基准，由TPC委员会制定发布，用于评测数据库的分析型查询能力。TPC-H查询包含8张数据表、22条复杂的SQL查询，大多数查询包含若干表Join、子查询和Group By聚合等。

安装TPC-H

重要

本文档中的命令只能由root权限的用户来执行。

本文使用的TPC-H版本为TPC-H_Tools_v2.18.0，您需要先进行注册，注册完成后才能下载。

在ECS实例上安装TPC-H的操作步骤如下：

  1. 注册并下载TPC-H，并将下载的TPCH-H压缩包上传至ECS实例。上传文件的操作步骤请参见上传本地文件到ECS实例。

  2. 执行以下命令，解压缩上传的TPC-H压缩包。此处以压缩包dbgen.zip为例，执行命令时，请根据实际情况修改压缩包名称。

    unzip dbgen.zip

  3. 进入解压后的目录，此处以dbgen目录为例。执行命令时，请根据实际情况修改目录。

    cd dbgen

  4. 执行以下命令，复制makefile文件。

    cp makefile.suite makefile

  5. 执行以下命令，安装GCC。

    • 如果您安装的是centos系统，请执行以下命令安装GCC。

      sudo yum install gcc

    • 如果您安装的是ubuntu，请执行以下命令安装GCC。

      sudo apt install gcc

  6. 修改makefile文件中的CC、DATABASE、MACHINE、WORKLOAD等参数定义。

    1. 打开makefile文件。

      vim makefile

    2. 按i键，修改CC、DATABASE、MACHINE、WORKLOAD参数的值。

        ################
  ## CHANGE NAME OF ANSI COMPILER HERE
  ################
  CC= gcc
  # Current values for DATABASE are: INFORMIX, DB2, ORACLE,
  #                                  SQLSERVER, SYBASE, TDAT (Teradata)
  # 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

    3. 按Esc键，输入:wq保存并退出。

  7. 修改tpcd.h文件，并添加新的宏定义。

    1. 打开tpcd.h文件。

      vim tpcd.h

    2. 按i键，添加如下宏定义。

      #ifdef MYSQL
#define GEN_QUERY_PLAN "EXPLAIN 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

    3. 按Esc键，然后输入:wq保存并退出。

  8. 对文件进行编译。

    make

    编译完成后该目录下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。生成初始化测试查询，由于不同的seed生成的查询不同，为了结果的可重复性，请使用附件提供的22个查询语句。

  9. 使用TPC-H生成测试数据。

    ./dbgen -s 100

    参数-s的作用是指定生成测试数据的仓库数。

  10. 使用TPC-H生成查询。

    说明

    为了测试结果可重复，您可以忽略下面生成查询的步骤，使用附件的22个查询进行测试。

    1. 将qgen与dists.dss复制到queries目录下。

      cp qgen queries
cp dists.dss queries

    2. 使用以下脚本生成查询。

      #!/usr/bin/bash
for i in {1..22}
do  
  ./qgen -d $i -s 100 > db"$i".sql
done

测试步骤

  1. 在ECS上连接PolarDB数据库，具体操作请参见连接数据库集群。

  2. 创建数据库。

    create database tpch100g

  3. 创建表。

    source ./dss.ddl
    说明

    dss.ddl在TPC-H中dbgen目录下。

  4. 加载数据。

    1. 在ECS上创建load.ddl文件。

      Touch load.ddl

    2. 打开load.ddl文件。

      vim load.ddl

    3. 添加并保存如下脚本内容。

      load data local INFILE 'customer.tbl' INTO TABLE customer FIELDS TERMINATED BY '|';
load data local INFILE 'region.tbl' INTO TABLE region FIELDS TERMINATED BY '|';
load data local INFILE 'nation.tbl' INTO TABLE nation FIELDS TERMINATED BY '|';
load data local INFILE 'supplier.tbl' INTO TABLE supplier FIELDS TERMINATED BY '|';
load data local INFILE 'part.tbl' INTO TABLE part FIELDS TERMINATED BY '|';
load data local INFILE 'partsupp.tbl' INTO TABLE partsupp FIELDS TERMINATED BY '|';
load data local INFILE 'orders.tbl' INTO TABLE orders FIELDS TERMINATED BY '|';
load data local INFILE 'lineitem.tbl' INTO TABLE lineitem FIELDS TERMINATED BY '|';

    4. 连接PolarDB数据库加载load.ddl文件数据。

      source ./load.ddl

  5. 创建主外键。

    source ./dss.ri

    以创建的数据库tpch100g为例，将TPC-H的dss.ri文件中的内容替换并保存为如下内容。

    use TPCH100G;
-- ALTER TABLE REGION DROP PRIMARY KEY;
-- ALTER TABLE NATION DROP PRIMARY KEY;
-- ALTER TABLE PART DROP PRIMARY KEY;
-- ALTER TABLE SUPPLIER DROP PRIMARY KEY;
-- ALTER TABLE PARTSUPP DROP PRIMARY KEY;
-- ALTER TABLE ORDERS DROP PRIMARY KEY;
-- ALTER TABLE LINEITEM DROP PRIMARY KEY;
-- ALTER TABLE CUSTOMER DROP PRIMARY KEY;
-- For table REGION
ALTER TABLE REGION
ADD PRIMARY KEY (R_REGIONKEY);
-- For table NATION
ALTER TABLE NATION
ADD PRIMARY KEY (N_NATIONKEY);
ALTER TABLE NATION
ADD FOREIGN KEY NATION_FK1 (N_REGIONKEY) references REGION(R_REGIONKEY);
COMMIT WORK;
-- For table PART
ALTER TABLE PART
ADD PRIMARY KEY (P_PARTKEY);
COMMIT WORK;
-- For table SUPPLIER
ALTER TABLE SUPPLIER
ADD PRIMARY KEY (S_SUPPKEY);
ALTER TABLE SUPPLIER
ADD FOREIGN KEY SUPPLIER_FK1 (S_NATIONKEY) references NATION(N_NATIONKEY);
COMMIT WORK;
-- For table PARTSUPP
ALTER TABLE PARTSUPP
ADD PRIMARY KEY (PS_PARTKEY,PS_SUPPKEY);
COMMIT WORK;
-- For table CUSTOMER
ALTER TABLE CUSTOMER
ADD PRIMARY KEY (C_CUSTKEY);
ALTER TABLE CUSTOMER
ADD FOREIGN KEY CUSTOMER_FK1 (C_NATIONKEY) references NATION(N_NATIONKEY);
COMMIT WORK;
-- For table LINEITEM
ALTER TABLE LINEITEM
ADD PRIMARY KEY (L_ORDERKEY,L_LINENUMBER);
COMMIT WORK;
-- For table ORDERS
ALTER TABLE ORDERS
ADD PRIMARY KEY (O_ORDERKEY);
COMMIT WORK;
-- For table PARTSUPP
ALTER TABLE PARTSUPP
ADD FOREIGN KEY PARTSUPP_FK1 (PS_SUPPKEY) references SUPPLIER(S_SUPPKEY);
COMMIT WORK;
ALTER TABLE PARTSUPP
ADD FOREIGN KEY PARTSUPP_FK2 (PS_PARTKEY) references PART(P_PARTKEY);
COMMIT WORK;
-- For table ORDERS
ALTER TABLE ORDERS
ADD FOREIGN KEY ORDERS_FK1 (O_CUSTKEY) references CUSTOMER(C_CUSTKEY);
COMMIT WORK;
-- For table LINEITEM
ALTER TABLE LINEITEM
ADD FOREIGN KEY LINEITEM_FK1 (L_ORDERKEY)  references ORDERS(O_ORDERKEY);
COMMIT WORK;
ALTER TABLE LINEITEM
ADD FOREIGN KEY LINEITEM_FK2 (L_PARTKEY,L_SUPPKEY) references 
        PARTSUPP(PS_PARTKEY,PS_SUPPKEY);
COMMIT WORK;

  6. 可选：创建索引。

    #!/usr/bin/bash
host=$1
port=$2
user=$3
password=$4
db=$5
sqls=("create index i_s_nationkey on supplier (s_nationkey);"
"create index i_ps_partkey on partsupp (ps_partkey);"
"create index i_ps_suppkey on partsupp (ps_suppkey);"
"create index i_c_nationkey on customer (c_nationkey);"
"create index i_o_custkey on orders (o_custkey);"
"create index i_o_orderdate on orders (o_orderdate);"
"create index i_l_orderkey on lineitem (l_orderkey);"
"create index i_l_partkey on lineitem (l_partkey);"
"create index i_l_suppkey on lineitem (l_suppkey);"
"create index i_l_partkey_suppkey on lineitem (l_partkey, l_suppkey);"
"create index i_l_shipdate on lineitem (l_shipdate);"
"create index i_l_commitdate on lineitem (l_commitdate);"
"create index i_l_receiptdate on lineitem (l_receiptdate);"
"create index i_n_regionkey on nation (n_regionkey);"
"analyze table supplier"
"analyze table part"
"analyze table partsupp"
"analyze table customer"
"analyze table orders"
"analyze table lineitem"
"analyze table nation"
"analyze table region")
for sql in "${sqls[@]}"
do
    mysql -h$host -P$port -u$user -p$password -D$db  -e "$sql"
done
    说明

    为了更有效地衡量并行查询带来的性能提升，您可以通过如下查询将使用到的索引数据预载到内存池中。

    #!/bin/bash
host=$1
port=$2
user=$3
password=$4
dbname=$5
MYSQL="mysql -h$host -P$port -u$user -p$password -D$dbname"
if [ -z ${dbname} ]; then
    echo "dbname not defined."
    exit 1
fi
table_indexes=(
        "supplier PRIMARY"
        "supplier i_s_nationkey"
        "part PRIMARY"
        "partsupp PRIMARY"
        "partsupp i_ps_partkey"
        "partsupp i_ps_suppkey"
        "customer PRIMARY"
        "customer i_c_nationkey"
        "orders PRIMARY"
        "orders i_o_custkey"
        "orders i_o_orderdate"
        "lineitem PRIMARY"
        "lineitem i_l_orderkey"
        "lineitem i_l_partkey"
        "lineitem i_l_suppkey"
        "lineitem i_l_partkey_suppkey"
        "lineitem i_l_shipdate"
        "lineitem i_l_commitdate"
        "lineitem i_l_receiptdate"
        "nation i_n_regionkey"
        "nation PRIMARY"
        "region PRIMARY"
)
for table_index in "${table_indexes[@]}"
do
    ti=($table_index)
    table=${ti[0]}
    index=${ti[1]}
    SQL="select count(*) from ${table} force index(${index})"
    echo "$MYSQL -e '$SQL'"
    $MYSQL -e "$SQL"
done

  7. 运行查询。

    #!/usr/bin/env bash
host=$1
port=$2
user=$3
password=$4
database=$5
resfile=$6
echo "start test run at"`date "+%Y-%m-%d %H:%M:%S"`|tee -a ${resfile}.out
for (( i=1; i<=22;i=i+1 ))
do
queryfile="Q"${i}".sql"
start_time=`date "+%s.%N"`
echo "run query ${i}"|tee -a ${resfile}.out
mysql -h ${host}  -P${port} -u${user} -p${password} $database -e" source $queryfile;" |tee -a ${resfile}.out
end_time=`date "+%s.%N"`
start_s=${start_time%.*}
start_nanos=${start_time#*.}
end_s=${end_time%.*}
end_nanos=${end_time#*.}
if [ "$end_nanos" -lt "$start_nanos" ];then
        end_s=$(( 10#$end_s -1 ))
        end_nanos=$(( 10#$end_nanos + 10 ** 9))
fi
time=$(( 10#$end_s - 10#$start_s )).`printf "%03d\n" $(( (10#$end_nanos - 10#$start_nanos)/10**6 ))`
echo ${queryfile} "the "${j}" run cost "${time}" second start at"`date -d @$start_time "+%Y-%m-%d %H:%M:%S"`" stop at"`date -d @$end_time "+%Y-%m-%d %H:%M:%S"` >> ${resfile}.time
done

测试结果

并行查询性能测试请参见并行查询性能。

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