使用PTS压测实时数仓Hologres_性能测试(PTS)-阿里云帮助中心

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。

Hologres简介

Hologres是兼容PostgreSQL协议的实时交互式分析引擎。支持海量数据实时写入、实时更新、实时分析，既支持PB级数据多维分析（OLAP）与即席分析（Ad Hoc），又支持高并发低延迟的在线数据服务（Serving）。

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。
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，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CREATE TABLE。

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PTS服务。
本示例使用RAM用户pts-test来做测试，请确保您已创建RAM用户并授予AliyunHologresReadOnlyAccess权限。且已在HoloWeb授权该用户访问目标DB。

方案概览

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。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。

重要

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。
本文以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，作为本文的测试数据。

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。

1. 配置Hologres测试数据

创建外部表

SQL语句如下所示：

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CREATE TABLE。

SQL语句如下所示：

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

说明

Hologres从V2.1.17版本起支持Serverless Computing能力，针对大数据量离线导入、大型ETL作业、外表大数据量查询等场景，使用Serverless Computing执行该类任务可以直接使用额外的Serverless资源，避免使用实例自身资源，无需为实例预留额外的计算资源，显著提升实例稳定性、减少OOM概率，且仅需为任务单独付费。Serverless Computing详情请参见Serverless Computing概述，Serverless Computing使用方法请参见Serverless Computing使用指南。

SQL语句如下所示：

-- （可选）推荐使用Serverless Computing执行大数据量离线导入和ETL作业
SET hg_computing_resource = 'serverless';

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);

-- 重置配置，保证非必要的SQL不会使用serverless资源。
RESET hg_computing_resource;

2. 配置PTS压测场景

登录PTS控制台，选择性能测试 > 创建场景，然后单击PTS压测。
删除默认HTTP节点。
添加一个JDBC节点并配置，如下所示：
说明
在实际测试过程中，一个业务会话内的压测节点顺序执行，不同业务会话间并行执行。在本文的测试场景中，只需保留一个业务会话，通过配置后续的并发数来模拟并行场景。
基本请求信息页签重要配置项说明：
- 数据库类型：选择PostgreSQL。
- 数据库URL：格式为：{ENDPOINT}:{PORT}/{DBNAME}，您可从实时数仓Hologres > 实例列表 > 实例详情页面获取。
- 用户名：输入RAM用户pts-test的AccessKey ID。
- 密码：输入RAM用户pts-test的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。
连接池配置页签配置项说明：
- 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：这里保持默认即可。
- 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。
根据步骤c，配置其他查询语句，针对此OLAP查询场景测试，TPC-H包含22条查询语句。您可采用API复制功能，在同一条业务会话下创建22个JDBC节点，并依次添加TPC-H 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。

施压配置

本示例选择阿里云VPC内网压测，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
最大虚拟用户数	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	选择手动调速，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60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。

3. 调试并启动压测

调试场景可验证配置是否合理，避免压测失败，建议您先调试场景。
单击保存去压测，在温馨提示页面，选择立即执行并勾选确认本次压测已获得准许并遵守当地法律，然后单击启动压测。

4. 压测报告查询与分析

压测完成后，在压测报告页签单击查看。
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/虚拟用户、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。
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，针对单个业务会话中包含多个压测节点的场景，查看单个压测节点的指标。
在不配置虚拟用户数时，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。
在配置虚拟用户数后的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，随着虚拟用户数的逐步提升，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虚拟用户数下的性能结果。

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。

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。

1. 配置Hologres准备测试数据

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

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。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CREATE TABLE。

SQL语句如下所示：

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

-- （可选）推荐使用Serverless Computing执行大数据量离线导入和ETL作业
SET hg_computing_resource = 'serverless';

INSERT INTO public.orders_row
SELECT * FROM public.orders;

-- 重置配置，保证非必要的SQL不会使用serverless资源。
RESET hg_computing_resource;

2. 配置PTS压测场景

登录PTS控制台，选择性能测试 > 创建场景，然后单击PTS压测。
删除默认HTTP节点。
添加一个JDBC节点并配置，如下所示：
说明
在实际测试过程中，一个业务会话内的压测节点顺序执行，不同业务会话间并行执行。在本文的测试场景中，只需保留一个业务会话，通过配置后续的并发数来模拟并行场景。
基本请求信息页签重要配置项说明：
- 数据库类型：选择PostgreSQL。
- 数据库URL：格式为：{ENDPOINT}:{PORT}/{DBNAME}，您可从实时数仓Hologres > 实例列表 > 实例详情页面获取。
- 用户名：输入RAM用户pts-test的AccessKey ID。
- 密码：输入RAM用户pts-test的AccessKey Secret。
- SQL：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
    SQL语句如下所示：
    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。
    SQL语句如下所示：
    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 (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?);
占位符页签配置项说明：
- 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。
- Value：PTS支持若干系统函数，本示例使用random函数，即Value值为：${sys.random(1,99999999)}。
连接池配置页签配置项说明：
- 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：这里保持默认即可。
- 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。

施压配置

本示例选择阿里云VPC内网压测，其他施压配置参数需要根据测试目的的不同进行调整。

参数	说明
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，即本示例选择手动调速。
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。

3. 调试并启动压测

调试场景可验证配置是否合理，避免压测失败，建议您先调试场景。
单击保存去压测，在温馨提示页面，选择立即执行并勾选确认本次压测已获得准许并遵守当地法律，然后单击启动压测。

4. 压测结果查询与分析

对于单值点查，本实践压测得到的QPS平均值超过100000。
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 。

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。

本文的数据更新场景使用与Key/Value点查场景相同的数据表。

在配置PTS压测场景内容中，仅JDBC压测节点信息中的SQL语句与 Key/Value点查场景单值点查不同（此处忽略多值点查情况），其余配置项均可保持一致。

数据更新场景的SQL语句如下所示：

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.*);

启动压测和报告分析请参考Key/Value点查场景。

常见报错

在调试过程中，可能会遇到如下错误，报错原因可能是数据库URL错误、用户名密码错误等，导致连接失败。调试异常

Hologres简介

前提条件

方案概览

OLAP查询场景

1. 配置Hologres测试数据

2. 配置PTS压测场景

3. 调试并启动压测

4. 压测报告查询与分析

Key/Value点查场景

1. 配置Hologres准备测试数据

2. 配置PTS压测场景

3. 调试并启动压测

4. 压测结果查询与分析

数据更新场景

常见报错

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