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如何发起实时数仓Hologres性能压测

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本文为您介绍如何通过阿里云性能测试PTS对Hologres的性能进行压测，帮助您快速验证Hologres的性能。

背景信息

Hologres是兼容PostgreSQL协议的实时交互式分析引擎，可以使用pgbench工具对其进行性能测试，详情请参见测试方案介绍。但测试过程可能会受到网络、测试参数配置等多方面因素的干扰，导致测试结果受到影响。测试环境的搭建也需要花费较多精力。

阿里云性能测试PTS（Performance Testing Service）是一个具备分布式压测能力的SaaS压测平台，可以模拟复杂的测试场景，并快速精准地调度不同规模的流量，同时提供压测过程中多维度的监控指标和日志记录。您无需准备资源，即可按需发起压测任务、监控压测指标和获取压测报告，进而高效率、全方位地验证产品性能。关于性能测试PTS的详细信息请参见什么是性能测试PTS。

本实践通过性能测试PTS使用TPC-H（商业智能计算测试）对Hologres在OLAP查询场景、Key/Value点查场景和数据更新场景的性能进行测试。
说明 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。

前提条件

  • 已购买并开通Hologres实例，开通方法请参见购买Hologres。
  • 已开通性能测试PTS，详情请参见开通方式。推荐使用按量抵扣（预付费）-内网专享版，使用阿里云VPC内网进行压测，可以提高测试结果准确性、降低测试成本，详情请参见按量抵扣（预付费）。

场景说明

本实践压测场景主要包含如下场景，场景详情请参见测试方案介绍。
  • OLAP查询场景：主要使用列存表，使用TPC-H测试中的22条查询语句进行测试。
  • Key/Value点查场景：主要使用行存表，针对ORDERS使用行存表后，进行主键过滤的点查。
  • 数据更新场景：主要用于测试OLAP引擎在有主键的情况下数据更新的性能。
说明 如果PTS采用按量抵扣模式，费用根据计费项VUM消耗量进行计算。VUM消耗量=施压机数×单机并发数×压测时长（分钟），其中单机并发数为固定值500。以本文的测试场景为例，VUM消耗量分别为：
  • OLAP查询场景：1（使用资源IP数，即施压机数）×500×110（分钟）=55000 （VUM）。
  • Key/Value点查场景：25（使用资源IP数，即施压机数）×500×5（分钟）=62500 （VUM）。
  • 数据更新场景：与Key/Value点查场景一致。
如果选择按量抵扣（预付费）-内网专享版模式，仅需花费58元，购买20万VUM额度，即可完成一轮上述场景测试。

本文中的价格信息仅为示例值，实际使用过程中请以产品购买页价格为准。

准备工作

通过使用PTS进行性能压测，您无需准备测试所需的基础环境，但您仍需针对不同的测试场景准备相应数据及测试语句。
  • OLAP查询场景：需要创建列存表，从数据源中同步数据，设计OLAP查询测试语句。
  • Key/Value点查场景：需要创建行存表，从数据源中同步数据，设计Key/Value点查测试语句。
  • 数据更新场景：需要创建表，写入原始数据，并准备需要进行更新的数据。
    说明
    • Hologres支持多种数据源的数据同步，包括MaxCompute数据同步、OSS数据湖同步、通过Copy命令导入本地文件、通过DataWorks同步MySQL等数据库数据等，详情参见数据同步概述。
    • 创建Hologres内部表的同时，需要为其设置合适的索引，以获得最优的查询性能。关于索引的创建，详情请参见建表概述。
本实践以MaxCompute数据源为例，将MaxCompute公共空间MAXCOMPUTE_PUBLIC_DATA中的TPC-H 100 GB数据写入Hologres，作为本实践的测试数据。

OLAP查询场景

  • 测试数据准备
    Hologres支持连接多种开发工具，您可以使用HoloWeb登录Hologres实例，创建数据库并在SQL编辑器中执行如下语句，完成内部表、外部表的创建和写入测试数据。关于HoloWeb的简介与使用方法，请参见HoloWeb简介。
    • 创建外部表。
      DROP FOREIGN TABLE IF EXISTS odps_customer_100g;
DROP FOREIGN TABLE IF EXISTS odps_lineitem_100g;
DROP FOREIGN TABLE IF EXISTS odps_nation_100g;
DROP FOREIGN TABLE IF EXISTS odps_orders_100g;
DROP FOREIGN TABLE IF EXISTS odps_part_100g;
DROP FOREIGN TABLE IF EXISTS odps_partsupp_100g;
DROP FOREIGN TABLE IF EXISTS odps_region_100g;
DROP FOREIGN TABLE IF EXISTS odps_supplier_100g;

IMPORT FOREIGN SCHEMA "MAXCOMPUTE_PUBLIC_DATA#default" LIMIT to
(
    odps_customer_100g,
    odps_lineitem_100g,
    odps_nation_100g,
    odps_orders_100g,
    odps_part_100g,
    odps_partsupp_100g,
    odps_region_100g,
    odps_supplier_100g
)
FROM SERVER odps_server INTO public OPTIONS(if_table_exist 'error',if_unsupported_type 'error');
    • 创建内部表。
      OLAP场景测试需要使用列存表（默认即为列存），还需要创建合适的索引以达到更优的查询性能。更多关于表属性的信息请参见建表概述。
      DROP TABLE IF EXISTS LINEITEM;

BEGIN;
CREATE TABLE LINEITEM
(
    L_ORDERKEY      BIGINT      NOT NULL,
    L_PARTKEY       INT         NOT NULL,
    L_SUPPKEY       INT         NOT NULL,
    L_LINENUMBER    INT         NOT NULL,
    L_QUANTITY      DECIMAL(15,2) NOT NULL,
    L_EXTENDEDPRICE DECIMAL(15,2) NOT NULL,
    L_DISCOUNT      DECIMAL(15,2) NOT NULL,
    L_TAX           DECIMAL(15,2) NOT NULL,
    L_RETURNFLAG    TEXT        NOT NULL,
    L_LINESTATUS    TEXT        NOT NULL,
    L_SHIPDATE      TIMESTAMPTZ NOT NULL,
    L_COMMITDATE    TIMESTAMPTZ NOT NULL,
    L_RECEIPTDATE   TIMESTAMPTZ NOT NULL,
    L_SHIPINSTRUCT  TEXT        NOT NULL,
    L_SHIPMODE      TEXT        NOT NULL,
    L_COMMENT       TEXT        NOT NULL,
    PRIMARY KEY (L_ORDERKEY,L_LINENUMBER)
);
CALL set_table_property('LINEITEM', 'clustering_key', 'L_SHIPDATE,L_ORDERKEY');
CALL set_table_property('LINEITEM', 'segment_key', 'L_SHIPDATE');
CALL set_table_property('LINEITEM', 'distribution_key', 'L_ORDERKEY');
CALL set_table_property('LINEITEM', 'bitmap_columns', 'L_ORDERKEY,L_PARTKEY,L_SUPPKEY,L_LINENUMBER,L_RETURNFLAG,L_LINESTATUS,L_SHIPINSTRUCT,L_SHIPMODE,L_COMMENT');
CALL set_table_property('LINEITEM', 'dictionary_encoding_columns', 'L_RETURNFLAG,L_LINESTATUS,L_SHIPINSTRUCT,L_SHIPMODE,L_COMMENT');
COMMIT;

DROP TABLE IF EXISTS ORDERS;

BEGIN;
CREATE TABLE ORDERS
(
    O_ORDERKEY      BIGINT      NOT NULL PRIMARY KEY,
    O_CUSTKEY       INT         NOT NULL,
    O_ORDERSTATUS   TEXT        NOT NULL,
    O_TOTALPRICE    DECIMAL(15,2) NOT NULL,
    O_ORDERDATE     timestamptz NOT NULL,
    O_ORDERPRIORITY TEXT        NOT NULL,
    O_CLERK         TEXT        NOT NULL,
    O_SHIPPRIORITY  INT         NOT NULL,
    O_COMMENT       TEXT        NOT NULL
);
CALL set_table_property('ORDERS', 'segment_key', 'O_ORDERDATE');
CALL set_table_property('ORDERS', 'distribution_key', 'O_ORDERKEY');
CALL set_table_property('ORDERS', 'bitmap_columns', 'O_ORDERKEY,O_CUSTKEY,O_ORDERSTATUS,O_ORDERPRIORITY,O_CLERK,O_SHIPPRIORITY,O_COMMENT');
CALL set_table_property('ORDERS', 'dictionary_encoding_columns', 'O_ORDERSTATUS,O_ORDERPRIORITY,O_CLERK,O_COMMENT');
COMMIT;

DROP TABLE IF EXISTS PARTSUPP;

BEGIN;
CREATE TABLE PARTSUPP
(
    PS_PARTKEY    INT    NOT NULL,
    PS_SUPPKEY    INT    NOT NULL,
    PS_AVAILQTY   INT    NOT NULL,
    PS_SUPPLYCOST DECIMAL(15,2) NOT NULL,
    PS_COMMENT    TEXT   NOT NULL,
    PRIMARY KEY(PS_PARTKEY,PS_SUPPKEY)
);
CALL set_table_property('PARTSUPP', 'distribution_key', 'PS_PARTKEY');
CALL set_table_property('PARTSUPP', 'bitmap_columns', 'PS_PARTKEY,PS_SUPPKEY,PS_AVAILQTY,PS_COMMENT');
CALL set_table_property('PARTSUPP', 'dictionary_encoding_columns', 'PS_COMMENT');
COMMIT;

DROP TABLE IF EXISTS PART;

BEGIN;
CREATE TABLE PART
(
    P_PARTKEY     INT    NOT NULL PRIMARY KEY,
    P_NAME        TEXT   NOT NULL,
    P_MFGR        TEXT   NOT NULL,
    P_BRAND       TEXT   NOT NULL,
    P_TYPE        TEXT   NOT NULL,
    P_SIZE        INT    NOT NULL,
    P_CONTAINER   TEXT   NOT NULL,
    P_RETAILPRICE DECIMAL(15,2) NOT NULL,
    P_COMMENT     TEXT   NOT NULL
);
CALL set_table_property('PART', 'distribution_key', 'P_PARTKEY');
CALL set_table_property('PART', 'bitmap_columns', 'P_PARTKEY,P_SIZE,P_NAME,P_MFGR,P_BRAND,P_TYPE,P_CONTAINER,P_COMMENT');
CALL set_table_property('PART', 'dictionary_encoding_columns', 'P_NAME,P_MFGR,P_BRAND,P_TYPE,P_CONTAINER,P_COMMENT');
COMMIT;

DROP TABLE IF EXISTS CUSTOMER;

BEGIN;
CREATE TABLE CUSTOMER
(
    C_CUSTKEY    INT    NOT NULL PRIMARY KEY,
    C_NAME       TEXT   NOT NULL,
    C_ADDRESS    TEXT   NOT NULL,
    C_NATIONKEY  INT    NOT NULL,
    C_PHONE      TEXT   NOT NULL,
    C_ACCTBAL    DECIMAL(15,2) NOT NULL,
    C_MKTSEGMENT TEXT   NOT NULL,
    C_COMMENT    TEXT   NOT NULL
);
CALL set_table_property('CUSTOMER', 'distribution_key', 'C_CUSTKEY');
CALL set_table_property('CUSTOMER', 'bitmap_columns', 'C_CUSTKEY,C_NATIONKEY,C_NAME,C_ADDRESS,C_PHONE,C_MKTSEGMENT,C_COMMENT');
CALL set_table_property('CUSTOMER', 'dictionary_encoding_columns', 'C_NAME,C_ADDRESS,C_PHONE,C_MKTSEGMENT,C_COMMENT');
COMMIT;

DROP TABLE IF EXISTS SUPPLIER;

BEGIN;
CREATE TABLE SUPPLIER
(
    S_SUPPKEY   INT    NOT NULL PRIMARY KEY,
    S_NAME      TEXT   NOT NULL,
    S_ADDRESS   TEXT   NOT NULL,
    S_NATIONKEY INT    NOT NULL,
    S_PHONE     TEXT   NOT NULL,
    S_ACCTBAL   DECIMAL(15,2) NOT NULL,
    S_COMMENT   TEXT   NOT NULL
);
CALL set_table_property('SUPPLIER', 'distribution_key', 'S_SUPPKEY');
CALL set_table_property('SUPPLIER', 'bitmap_columns', 'S_SUPPKEY,S_NAME,S_ADDRESS,S_NATIONKEY,S_PHONE,S_COMMENT');
CALL set_table_property('SUPPLIER', 'dictionary_encoding_columns', 'S_NAME,S_ADDRESS,S_PHONE,S_COMMENT');
COMMIT;

DROP TABLE IF EXISTS NATION;

BEGIN;
CREATE TABLE NATION(
  N_NATIONKEY INT NOT NULL PRIMARY KEY,
  N_NAME text NOT NULL,
  N_REGIONKEY INT NOT NULL,
  N_COMMENT text NOT NULL
);
CALL set_table_property('NATION', 'distribution_key', 'N_NATIONKEY');
CALL set_table_property('NATION', 'bitmap_columns', 'N_NATIONKEY,N_NAME,N_REGIONKEY,N_COMMENT');
CALL set_table_property('NATION', 'dictionary_encoding_columns', 'N_NAME,N_COMMENT');
COMMIT;

DROP TABLE IF EXISTS REGION;

BEGIN;
CREATE TABLE REGION
(
    R_REGIONKEY INT  NOT NULL PRIMARY KEY,
    R_NAME      TEXT NOT NULL,
    R_COMMENT   TEXT
);
CALL set_table_property('REGION', 'distribution_key', 'R_REGIONKEY');
CALL set_table_property('REGION', 'bitmap_columns', 'R_REGIONKEY,R_NAME,R_COMMENT');
CALL set_table_property('REGION', 'dictionary_encoding_columns', 'R_NAME,R_COMMENT');
COMMIT;
    • 测试数据写入并收集统计信息。
      INSERT INTO public.customer SELECT * FROM public.odps_customer_100g ;
INSERT INTO public.lineitem SELECT * FROM public.odps_lineitem_100g ;
INSERT INTO public.nation SELECT * FROM public.odps_nation_100g ;
INSERT INTO public.orders SELECT * FROM public.odps_orders_100g ;
INSERT INTO public.part SELECT * FROM public.odps_part_100g ;
INSERT INTO public.partsupp SELECT * FROM public.odps_partsupp_100g ;
INSERT INTO public.region SELECT * FROM public.odps_region_100g ;
INSERT INTO public.supplier SELECT * FROM public.odps_supplier_100g ;

-- 清理写入文件
vacuum  nation;
vacuum  region;
vacuum  supplier;
vacuum  customer;
vacuum  part;
vacuum  partsupp;
vacuum  orders;
vacuum  lineitem;
-- 收集表的统计信息
analyze nation;
analyze region;
analyze lineitem;
analyze orders;
analyze customer;
analyze part;
analyze partsupp;
analyze supplier;
-- 针对非主键的JOIN KEY收集统计信息
analyze lineitem (l_orderkey,l_partkey,l_suppkey);
analyze orders (o_custkey);
analyze partsupp(ps_partkey,ps_suppkey);
  • 性能测试
    1. 登录PTS控制台，在左侧导航栏选择性能测试 > 创建场景，然后单击PTS压测。
    2. 在场景配置页签单击HTTP压测节点后的删除图标图标删除HTTP压测节点。
      说明 PTS压测场景中的串联链路指一组压测节点的有序集合。在实际测试过程中，一个串联链路内的压测节点顺序执行，不同串联链路间并行执行。在本文的测试场景中，只需保留一个串联链路，通过配置后续的并发数来模拟并行场景。
    3. 在场景配置页签单击添加压测节点右侧的下拉框，并在下拉列表单击JDBC压测节点，然后在目标串联链路右侧单击tyu图标，并在展开区域配置压测API的基本请求信息和连接池配置。
      分类参数说明
      基本请求信息API名称自定义API名称。
      数据库类型选择PostgreSQL。
      数据库URL格式为：{ENDPOINT}:{PORT}/{DBNAME}。

      通过Hologres管理控制台查看实例配置，建议使用VPC网络，详情请参见实例配置。

      示例：hgpostcn-cn-i7**********-cn-hangzhou-vpc.hologres.aliyuncs.com:80/db_name。

      用户名当前账号的AccessKey ID。

      您可以单击AccessKey 管理，获取AccessKey ID。

      密码当前账号的AccessKey Secret。

      您可以单击AccessKey 管理，获取AccessKey Secret。

      SQL待执行的SQL语句，本文使用TPC-H 22条查询语句，SQL语句详情请参见TPC-H 22条查询语句。
      超时时间需要结合待压测接口的情况配置单接口的响应超时时间，本示例取默认值。
      limit结果集最大读取行数（仅针对Select开头的SQL），最大为1000000，本示例取默认值。
      连接池配置初始化连接数初始化时建立物理连接的个数，本示例设置为1。
      获取连接最大等待时间从连接池中获取空闲连接的等待时间，单位毫秒，本示例设置为4000。
      最大连接数最大活跃连接数量，本示例设置为15，以匹配单并发与多并发多种测试场景。
      最小连接数池中最小空闲连接数量，本示例设置为1。
      针对此OLAP查询场景测试，TPC-H包含22条查询语句。可以在同一条串联链路下创建22个JDBC节点，如下图所示代表22条查询语句。在压测过程中，PTS会依次循环执行这22条查询语句。tpc-22
    4. 在施压配置页签，配置如下参数，更多施压配置相关内容请参见压力来源（公网和VPC）。
      参数说明
      压力来源本示例选择阿里云VPC内网，可以提高测试结果准确性。选择阿里云VPC内网后，选择地域。
      VPC信息请您根据实际情况继续选择VPC、安全组、虚拟交换机。
      压力模式本示例选择并发模式。
      其他施压配置参数需要根据测试目的的不同进行调整。
      • 使用TPC-H数据进行OLAP场景测试，主要关注的是单条Query的执行时长，参数配置如下。
        参数说明
        最大并发本示例设置为1，以确保每条query执行时有充足的资源。
        递增模式由于此处不涉及并发数的变化，因此只需保证并发数始终为1即可。
        压测总时长此处涉及22条查询语句，因此测试时长选择110分钟。
        指定IP数指发起压测流量的IP地址数量，即施压机数量。此处只需设置1个施压IP。
      • 关注并发场景下的OLAP查询性能，参数配置如下。

        选择22条查询语句中的5条（Q2、Q6、Q11、Q14、Q15），在测试过程中从3并发开始，阶梯式增加并发数至15。

        递增场景
        参数说明
        最大并发可以设置为您希望达到的最高并发，本示例取值15。
        递增模式选择自动递增。
        递增百分比每次增加并发时的增幅，本示例设为20%。
        单量级持续时长每个并发数的测试时长，本示例设为20分钟。
        压测总时长总测试时长，本示例设为100分钟。
        指定IP数指发起压测流量的IP地址数量，即施压机数量。本示例设置1个施压IP。
    5. 单击下方调试场景，进行场景调试。调试场景详情请参见调试场景。
      • 下图为一个正常示例。调试正常
      • 下图为一个异常示例，错误原因可能是数据库URL错误、用户名密码错误等，导致连接失败。调试异常
    6. 单击下方保存去压测按钮，选择立即执行后单击确定，即可开始压测。

Key/Value点查场景

  • 测试数据准备
    Key/Value点查场景继续使用OLAP场景创建的数据库，使用TPC-H数据集中的ORDERS表进行测试。您在登录Hologres实例后，可以执行如下语句建表并直接从OLAP场景的ORDERS表中写入数据。
    • 创建内部表。
      Key/Value点查场景测试需要设置主键并使用行存表，还需要设置合适的索引以达到更优的查询性能。更多关于表属性的信息请参见建表概述。
      说明 由于点查场景需要使用行存表，所以不能使用OLAP查询场景中创建的内部表，需要重新创建一张内部表。
      DROP TABLE IF EXISTS public.orders_row;

BEGIN;
CREATE TABLE public.orders_row(
    O_ORDERKEY       INT            NOT NULL PRIMARY KEY
    ,O_CUSTKEY       INT            NOT NULL
    ,O_ORDERSTATUS   TEXT           NOT NULL
    ,O_TOTALPRICE    DECIMAL(15,2)  NOT NULL
    ,O_ORDERDATE     TIMESTAMPTZ    NOT NULL
    ,O_ORDERPRIORITY TEXT           NOT NULL
    ,O_CLERK         TEXT           NOT NULL
    ,O_SHIPPRIORITY  INT            NOT NULL
    ,O_COMMENT       TEXT           NOT NULL
);
CALL SET_TABLE_PROPERTY('public.orders_row', 'orientation', 'row');
CALL SET_TABLE_PROPERTY('public.orders_row', 'clustering_key', 'o_orderkey');
CALL SET_TABLE_PROPERTY('public.orders_row', 'distribution_key', 'o_orderkey');
COMMIT;
    • 写入数据
      INSERT INTO public.orders_row
SELECT * FROM public.orders;
  • 性能测试
    1. 登录PTS控制台，在左侧导航栏选择性能测试 > 创建场景，然后单击PTS压测。
    2. 在场景配置页签单击HTTP压测节点后的删除图标图标删除HTTP压测节点。
      说明 PTS压测场景中的串联链路指一组压测节点的有序集合。在实际测试过程中，一个串联链路内的压测节点顺序执行，不同串联链路间并行执行。在本文的测试场景中，只需保留一个串联链路，通过配置后续的并发数来模拟并行场景。
    3. 在场景配置页签单击添加压测节点右侧的下拉框，并在下拉列表单击JDBC压测节点，然后在目标串联链路右侧单击tyu图标，并在展开区域配置压测API的基本请求信息、占位符信息和连接池配置。
      分类参数说明
      基本请求信息API名称自定义API名称。
      数据库类型选择PostgreSQL。
      数据库URL格式为：{ENDPOINT}:{PORT}/{DBNAME}。

      通过Hologres管理控制台查看实例配置，建议使用VPC网络，详情请参见实例配置。

      示例：hgpostcn-cn-i7**********-cn-hangzhou-vpc.hologres.aliyuncs.com:80/db_name。

      用户名当前账号的AccessKey ID。

      您可以单击AccessKey 管理，获取AccessKey ID。

      密码当前账号的AccessKey Secret。

      您可以单击AccessKey 管理，获取AccessKey Secret。

      SQL待执行的SQL语句。
      Key/Value点查场景的SQL与OLAP场景不同，查询方式可以分为单值点查与多值点查，样例SQL如下，详情请参见测试方案介绍。
      • 单值点查。
        SELECT
    O_ORDERKEY,
    O_CUSTKEY,
    O_ORDERSTATUS,
    O_TOTALPRICE,
    O_ORDERDATE,
    O_ORDERPRIORITY,
    O_CLERK,
    O_SHIPPRIORITY,
    O_COMMENT
FROM
    public.orders_row
WHERE
    o_orderkey = ?;
      • 多值点查，此处以9个值为例。
        SELECT
    O_ORDERKEY,
    O_CUSTKEY,
    O_ORDERSTATUS,
    O_TOTALPRICE,
    O_ORDERDATE,
    O_ORDERPRIORITY,
    O_CLERK,
    O_SHIPPRIORITY,
    O_COMMENT
FROM
    public.orders_row
WHERE
    o_orderkey IN (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?);
      超时时间需要结合待压测接口的情况配置单接口的响应超时时间。
      limit结果集最大读取行数（仅针对Select开头的SQL），最大为1,000,000。
      占位符Type本示例占位符Type使用bigint。
      由于Key/Value点查场景需要随机生成待查询的主键值，在PTS中可以通过配置占位符实现。在SQL中使用?作为占位符，并在占位符中依次配置?代表的值。
      重要 SQL中?的数量与占位符的数量需要相等，且二者按顺序一一对应。即本实践中需要为多值点查的SQL示例配置九行占位符。
      ValuePTS支持若干系统函数，本示例使用random函数，即Value值为：${sys.random(1,99999999)}。
      连接池配置初始化连接数初始化时建立物理连接的个数，Key/Value点查场景涉及并发，这里先将压测节点的连接数配置为20，对应后文施压配置中的每一台施压机都会产生20个连接。
      获取连接最大等待时间从连接池中获取空闲连接的等待时间，单位毫秒，本示例设置为4000。
      最大连接数最大活跃连接数量，本示例设置为20。
      最小连接数池中最小空闲连接数量，本示例设置为20。
    4. 在施压配置页签，配置如下参数，更多施压配置相关内容请参见压力来源（公网和VPC）。
      参数说明
      压力来源本示例选择阿里云VPC内网，可以提高测试结果准确性。选择阿里云VPC内网后，选择地域。
      VPC信息请您根据实际情况继续选择VPC、安全组、虚拟交换机。
      压力模式本示例选择并发模式。
      最大并发由于本文Key/Value点查场景针对Hologres 64CU规格实例的测试并发数为500，本示例设为500。因此，上文的连接池配置中，每台机器在压测节点上产生的连接数配置为20，以达到需要测试的500并发数。
      递增模式由于本文的测试场景不涉及并发数的变化，因此该部分只需保证并发数始终为500即可，即本示例选择自动递增。
      递增百分比为了保证并发数始终为500，本示例取值100%。
      单量级持续时长为了保证并发数始终为500，本示例取值1分钟。
      压测总时长结合测试场景需要进行填写。本场景仅涉及1条测试语句，因此测试时长选择5分钟。
      指定IP数指发起压测流量的IP地址数量，即施压机数量。本场景预估达到的QPS为10万，单台施压机可以提供的QPS上限为4000，因此本示例选择25台施压机。
      说明 PTS在并发模式下，单个施压机可以提供的QPS上限为4000，因此在实际测试场景中，需要结合可能达到的QPS值来确定施压机数量，而后确定连接池配置。
    5. 单击下方调试场景，进行场景调试。调试场景详情请参见调试场景。
      • 下图为一个正常示例。调试正常
      • 下图为一个异常示例，错误原因可能是数据库URL错误、用户名密码错误等，导致连接失败。调试异常
    6. 单击下方保存去压测按钮，选择立即执行后单击确定，即可开始压测。

数据更新场景

本文的数据更新场景使用与Key/Value点查场景相同的数据表，主要测试OLAP引擎在有主键情况下进行数据更新的性能。

PTS测试场景配置内容中，仅JDBC压测节点信息中的SQL语句与Key/Value点查场景不同，其余配置项均可保持一致。数据更新场景的SQL语句如下。
INSERT INTO public.orders_row (o_orderkey, o_custkey, o_orderstatus, o_totalprice, o_orderdate, o_orderpriority, o_clerk, o_shippriority, o_comment)
    VALUES (?, 1, 'demo', 1.1, '2021-01-01', 'demo', 'demo', 1, 'demo')
ON CONFLICT (o_orderkey)
    DO UPDATE SET
        (o_orderkey, o_custkey, o_orderstatus, o_totalprice, o_orderdate, o_orderpriority, o_clerk, o_shippriority, o_comment) = ROW (excluded.*);

压测报告查看

  1. 压测完成后，在压测报告页签单击查看。
    查看压测报告
  2. 在报告详情页面的概览页签，可以查看压测场景运行成功与否。
    • 压测运行成功，可以查看成功率、平均RT、TPS/并发、异常数、总请求数等信息。其中，平均RT对应平均查询延迟，TPS指包含连接时间的每秒事务处理量。在本文的性能测试中，TPS与QPS大小一致。
    • 压测运行失败，请求数等指标均为0，可以通过选择查看采样日志 > 点击查看详情 > Error信息查看报错信息，进行问题排查。
  3. （可选）在报告详情页面单击明细，在压测报告明细页签查看每个压测节点（对应每个Query）的相关指标。
    如本文的OLAP查询场景，针对单个串联链路中包含多个压测节点的场景，查看单个压测节点的指标。olap结果

更多关于压测报告的内容查看与分析，详情请参见查看JDBC压测报告。

压测结果

  • OLAP查询场景
    • 在不配置并发时，OLAP查询场景关注的指标为Query的查询时长，即对应下图的平均RT，本文测试得到的TPC-H 22条Query执行时长之和约为25 s。olap结果1
    • 在配置并发后的OLAP场景测试结果如下，此时需要同时关注查询时间及QPS两项指标。可以看出，随着并发数的逐步提升，测试的QPS结果保持在5附近。您也可以前往明细页，选择对应时间段来查看每个并发数下的性能结果。olap结果2
  • Key/Value点查场景
    • 对于单值点查，本实践压测得到的QPS平均值超过100000。key/value点查结果
    • 对于多值点查，以30个值的批量点查为例，本实践得到的测试结果如下，其中QPS平均值为34819。最终的QPS性能为图示平均QPS值乘以批量点查数量30，即34819 * 30 =1044570 。keyvalue点查结果2
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