clickhouse-client -h 192.168.30.118 --port 9000 -u default --password""-d tpch_single --format_csv_delimiter="|"--query="insert into tpch_single.part format CSV"< /data8/tpcH/data/10g/part.tbl; echo"part---end test run at"`date"+%Y-%m-%d %H:%M:%S"` echo"customer---start tes...
clickhouse-client -h 192.168.30.118 --port 9000 -u default --password "" -d tpch_single --format_csv_delimiter="|" --query="insert into tpch_single.customer format CSV" < /data8/tpcH/data/10g/customer.tbl; echo "customer---end test run at" `date "+%Y-%m-%d %H:%M:%S"` echo ...
在内存模型上，ClickHouse 采用的是列存、PG11 采用行存、Spark 采用行存、ADB PG 采用行列混存。行列混存主要应用在类似于join、AGG 的场景，我们可以将多列group by、hashtable 数据拼成一列数据，可以充分发挥顺序访问的效率。在即时编译上，ClickHouse 采用表达式级LLVM、PG11 采用表达式级LLVM，Spark 采用Stage ...
create table lineitem ( l_orderkey bigint, l_partkey bigint, l_suppkey bigint, l_linenumber bigint, l_quantity decimal(15,2) , l_extendedprice decimal(15,2) , l_discount decimal(15,2) , l_tax decimal(15,2) , l_returnflag char(1) , l_linestatus char(1) , l_shipdate dat...
(Compressed sizes in ClickHouse are taken from system.tables.total_bytes and based on below table definitions.)Now create tables in ClickHouse.We stick as closely as possible to the rules of the TPC-H specification:Primary keys are created only for the columns mentioned in section 1.4.2.2 of ...
本次性能测试分别在同等硬件配置、同等数据规模、同等测试方法、同等测试工具下,对比AtomData、开源ClickHouse基于标准TPC-H的测试结果,针对TPC-H提供的不同应用场景进行不同的测试结果。本次性能测试时间为2022年 6月。 TPC-H由TPC委员会制定发布,用于评测数据库的分析查询能力。TPC-H查询包含八张数据表和二十二条复...
随着数据量爆炸性的增长,数据库类产品创新层出不穷,为了更好的做技术选型参考,笔者对国内主流 8 种数据库进行了 TPC-H(数据分析)性能评测,被测试的数据库包括:MySQL、PostgreSQL、Oracle、达梦、ClickHouse、Doris、Starrocks、DuckDB。 测试方法 TPC-H:国际数据库标准测试组织 TPC 推出的面向决策支持系统的数据库方...
实时数仓Hologres是阿里云自研一站式实时数仓引擎,提供统一、实时、弹性、易用的一站式实时数仓引擎,分析性能打破TPC-H世界记录,一份数据可同时支持多维分析(OLAP)、即席分析(Ad Hoc)、点查(Servering)、向量计算等多种场景,替换各类OLAP 引擎(ClickHouse/Doris/Greenplum/Presto/Impala等)、KV 数据库(HBase/Redis等...
实时数仓Hologres是阿里云自研一站式实时数仓引擎,提供统一、实时、弹性、易用的一站式实时数仓引擎,分析性能打破TPC-H世界记录,一份数据可同时支持多维分析(OLAP)、即席分析(Ad Hoc)、点查(Servering)、向量计算等多种场景,替换各类OLAP 引擎(ClickHouse/Doris/Greenplum/Presto/Impala等)、KV 数据库(HBase/Redis等...
而AP(分析)型系统则由于是列存,更适合于使用向量化的计算(Vectorwise/HANA/ClickHouse ...)。当然还有像CMU Peleton这样的系统,尝试将二者结合起来 。 在这方面,PolarDB列存已经支持了向量化的数据列计算,并有了完备的基于SIMD instruction的计算原语,不过编译执行目前还没有尝试。