SQL4 WITH year_total AS ( SELECT c_customer_id AS customer_id, c_first_name AS customer_first_name, c_last_name AS customer_last_name, c_preferred_cust_flag AS customer_preferred_cust_flag, c_birth_country AS customer_birth_country , c_login AS customer_login, c_email_address AS cus...
where sr_returned_date_sk = d_date_sk and d_year =2000 group by sr_customer_sk ,sr_store_sk) select top 100 c_customer_id from customer_total_return ctr1 ,store ,customer where ctr1.ctr_total_return > (select avg(ctr_total_return)*1.2 from customer_total_return ctr2 where ctr1....
/root/trino/trino-server-363/trino --server10.201.0.125:8080--catalog postgresql --schemapublic-f /root/trino/tpcds-kit/TpcdsData/script/sample-queries/query1.sql 【重要】执行到此处,可以看到每条查询的sql都是单独执行,并且不方便直观的去获取到查询的时间,要自己去计算每执行一条SQL执行的时间,比较...
此次测试有99个复杂的SQL查询,涉及数据导入、复杂SQL串行执行、复杂SQL并行执行、数据导入变更4个部分,同时需要对10TB规模数据进行跑分。TDSQL能以高出对手3倍的得分位居榜首,有两个重要原因:1、自研的数据库查询引擎更好地利用了CPU单核性能的利用率;2、凭借分布式数据库系统的特性,采用自研的MPP引擎,有效消除了进...
TPC-DS 2.0，发布于2015年12月17日，是首个基于SQL的大数据系统性能评估基准。此标准建立在TPC-DS之上，特别针对SQL大数据系统设计，保留了用于基准决策的关键特性。过去两年间，Hadoop社区采用TPC-DS 1.0的部分成果来量化性能，该标准具备丰富模式与广泛适用性，能在集群系统中生成100TB仿真数据，支持...
SQL-on-Hadoop系统进行比较 我们比较以下SQL-on-Hadoop系统。请注意,仅在Hadoop 3上正式支持Hive 3.1.0,因此我们修改了源代码,以便也可以在Hadoop 2.7.3上运行它。 在Red和Gold集群(基于Hadoop 2.7.3运行HDP 2.6.4)上: • HDP 2.6.4中包含的Hive-LLAP ...
4.2.1 这些查询必须以商业上可用的SQL语言实现。由于ISO SQL语言不断发展,TPC-DS基准规范允许与TPC提供的查询模板中使用的SQL语句有某些偏差。 4.2.2 允许以下四种类型的偏差: a) 根据第4.2.3节定义的查询小修改。 b) 第4.2.4节定义的限制行数的修改。
首先，你需要准备一个符合TPC-DS规范的数据集，并使用Apache Hive或SparkSQL进行处理。然后，设计一系列基准测试，以评估查询执行时间、内存使用、CPU消耗等关键性能指标。在执行测试时，应确保测试环境与生产环境尽可能相似，包括硬件配置、软件版本、网络状况等，以保证测试结果的可靠性和可比性。通过对比不...
本节介绍将dsdgen生成的数据导入PostgreSQL的方法,PostgreSQL的安装流程可以参考之前的文章。使用psql命令进入到PG后,我们可以通过\i sql_name命令执行建表的查询语句,其存放在tools文件夹中。 ./psql -p your_port CREATE DATABASE tpcds;\ctpcds\i/your_path/tpcds/tpcds.sql ...
【TPC-DS】每条querySql释义,查询SQLSQL意义query1查找退回商品的次数比某一年某一特定州,某一商店的平均退货次数多20%以上的客户query2报告每周网络和目录销售增长的比例,从一年到下一年的每一周。即计算星期一、星期二、…从一年后的周日销售query3报告一个特定制造商