-- start query 1 in stream 0 using template query1.tpl with customer_total_return as (select sr_customer_sk as ctr_customer_sk ,sr_store_sk as ctr_store_sk ,sum(SR_FEE) as ctr_total_return from store_returns ,date_dim where sr_returned_date_sk = d_date_sk and d_year =2000 gr...
(可左右滑动) 我们需要手动的去修改tempalte_query目录下相应的模板,这里我们已query1.sql为例修改: 其它query.sql默认均已这种方式进行修改。 7.总结 利用TPC-DS工具可以很方便的生成我们指定数据量的测试数据 在使用建表语句时需要根据我们的测试环境对建表语句作相应的修改 同样99条SQL查询语句也需要根据我们的数...
1.4. 执行99条SQL 路径:/hive-testbench-hdp3/sample-queries-tpcds 方法一: 执行hive命令进入数据库执行命令界面,然后执行: hive> use tpcds_bin_partitioned_orc_100; hive> source query12.sql; 方法二: 使用脚本批量执行,通过/tmp/tpcds_bin_partitioned_orc_100.Log查看所有执行SQL结果。 (/tmp/tpcds...
另一方面,TPC-DS基准仍然是衡量SQL-on-Hadoop系统性能的事实上的标准。 我们报告了实验结果,以回答有关SQL-on-Hadoop系统的一些问题。结果绝不是确定的,但应阐明每个系统的位置以及它在SQL-on-Hadoop的动态环境中的发展方向。特别是,结果可能与对Hive、Presto和SparkSQL的一些普遍看法相矛盾。 实验中使用的集群 我们...
在前面Fayson介绍了《如何编译及使用hive-testbench生成Hive基准测试数据》,在生成的Hive基准测试数据的基础上,如何进行Impala的TPC-DS基准测试,本篇文章主要介绍如何准备Impala基准测试数据及使用99条SQL对Impala进行基准测试。 内容概述 1.环境准备 ...
提供99个SQL查询(SQL99或2003),分析数据量大,测试数据与实际商业数据高度相似,同时具有各种业务模型(分析报告型,数据挖掘型等等)。国内目前相关的翻译文章较少。本文尝试对官网的TPC BENCHMARK DS Standard Specification(下称“原文”)进行翻译。翻译主要参照的是2017年发布的2.6.0版本。现在可以在 http://www.tpc...
数据更新维护测试: 生成需要变化的数据, 并将这些数据更新到系统中. 测试流程 查询流 99 条 SQL 语句的一个组合顺序叫做一个查询流, 系统准备了 20 个不同的查询流可以被用来执行顺序测试和吞吐测试. 查询流与语句对应关系如下图所示: 度量指标 指标示例 发布...
DuckDB和StarRocks跑完99个SQL测试的总耗时如下,DuckDB在一部分测试场景下性能会更好: 软件总耗时/s DuckDB 700.4 StarRocks 437.4 99条SQL执行耗时如下所示: SQLStarRocks(单位ms)DuckDB(单位毫秒) Q1 582 1340 Q2 924 5650 Q3 1928 2670 Q4 36953 23340 Q5 5274 4840 Q6 631 970 Q7 3135 2290 Q8 1569 ...
提供99个SQL查询(SQL99或2003),分析数据量大,测试数据与实际商业数据高度相似,同时具有各种业务模型(分析报告型,数据挖掘型等等)。国内目前相关的翻译文章较少。本文尝试对官网的TPC BENCHMARK DS Standard Specification(下称“原文”)进行翻译。翻译主要参照的是2017年发布的2.6.0版本。现在可以在 http://www.tpc...
将以上脚本保存在/data1/script/tpcds-kit/DSGen-software-code-3.2.0rc1/tools/gen_tpcds_thpseq.py,执行如下命令可获得99个SQL语句,其中1000为数据规模,代表TPCDS 1000x,tpcds_query1000x为生成的SQL语句存放的位置: cd /data1/script/tpcds-kit/DSGen-software-code-3.2.0rc1/tools/ python3 gen_tpcds...