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TPC-DS Benchmark
TPC-DS（Transaction Processing Performance Council Decision Support Benchmark）是一个以决策支持为重点的基准测试，旨在评估数据仓库和分析系统的性能。它是由 TPC（Transaction Processing Performance Council）组织开发的，用于比较不同系统在处理复杂查询和大规模数据分析方面的能力。
TPC-DS 的设计目标是模拟现实世界中的复杂决策支持工作负载。它通过一系列复杂的查询和数据操作来测试系统的性能，包括联接、聚合、排序、过滤、子查询等。这些查询模式涵盖了从简单到复杂的各种场景，如报表生成、数据挖掘、OLAP（联机分析处理）等。
本文档主要介绍 Doris 在 TPC-DS 1000G 测试集上的性能表现。
在 TPC-DS 标准测试数据集上的 99 个查询上，我们基于 Apache Doris 2.1.1-rc03 和 Apache Doris 2.0.6 版本进行了对比测试。
1. 硬件环境
| 硬件 | 配置说明 |
|---|---|
| 机器数量 | 4 台腾讯云主机（1 个 FE，3 个 BE） |
| CPU | AMD EPYC™ Milan(2.55GHz/3.5GHz) 48 核 |
| 内存 | 192G |
| 网络带宽 | 21Gbps |
| 磁盘 | 高性能云硬盘 |
2. 软件环境
- Doris 部署 3BE 1FE
- 内核版本：Linux version 5.4.0-96-generic (buildd@lgw01-amd64-051)
- 操作系统版本：Ubuntu 20.04 LTS (Focal Fossa)
- Doris 软件版本：Apache Doris 2.1.1-rc03、Apache Doris 2.0.6
- JDK：openjdk version “1.8.0_131”
3. 测试数据量
整个测试模拟生成 TPC-DS 1000G 的数据分别导入到 Apache Doris 2.1.1-rc03 和 Apache Doris 2.0.6 版本进行测试，下面是表的相关说明及数据量。
| TPC-DS 表名 | 行数 |
|---|---|
| customer_demographics | 1,920,800 |
| reason | 65 |
| warehouse | 20 |
| date_dim | 73,049 |
| catalog_sales | 1,439,980,416 |
| call_center | 42 |
| inventory | 783,000,000 |
| catalog_returns | 143,996,756 |
| household_demographics | 7,200 |
| customer_address | 6,000,000 |
| income_band | 20 |
| catalog_page | 30,000 |
| item | 300,000 |
| web_returns | 71,997,522 |
| web_site | 54 |
| promotion | 1,500 |
| web_sales | 720,000,376 |
| store | 1,002 |
| web_page | 3,000 |
| time_dim | 86,400 |
| store_returns | 287,999,764 |
| store_sales | 2,879,987,999 |
| ship_mode | 20 |
| customer | 12,000,000 |
4. 测试 SQL
TPC-DS 99 个测试查询语句： TPC-DS-Query-SQL
5. 测试结果
这里我们使用 Apache Doris 2.1.1-rc03 和 Apache Doris 2.0.6 版本进行对比测试，测试结果如下：
| Query | Apache Doris 2.1.1-rc03 (ms) | Apache Doris 2.0.6 (ms) |
|---|---|---|
| query1 | 729 | 914 |
| query2 | 5120 | 4669 |
| query3 | 286 | 285 |
| query4 | 11633 | 35148 |
| query5 | 641 | 22979 |
| query6 | 267 | 1351 |
| query7 | 468 | 517 |
| query8 | 263 | 591 |
| query9 | 4444 | 5430 |
| query10 | 418 | 3341 |
| query11 | 7246 | 23300 |
| query12 | 115 | 105 |
| query13 | 661 | 1719 |
| query14 | 13955 | 33254 |
| query15 | 474 | 1414 |
| query16 | 366 | 402 |
| query17 | 1097 | 2371 |
| query18 | 581 | 760 |
| query19 | 283 | 308 |
| query20 | 137 | 117 |
| query21 | 110 | 94 |
| query22 | 1996 | 2481 |
| query23 | 44826 | 77381 |
| query24 | 9873 | 23910 |
| query25 | 666 | 1021 |
| query26 | 221 | 213 |
| query27 | 490 | 544 |
| query28 | 4089 | 4593 |
| query29 | 768 | 1024 |
| query30 | 313 | 682 |
| query31 | 1847 | 2252 |
| query32 | 71 | 68 |
| query33 | 460 | 539 |
| query34 | 629 | 638 |
| query35 | 1660 | 10505 |
| query36 | 412 | 441 |
| query37 | 94 | 86 |
| query38 | 8804 | 8379 |
| query39 | 606 | 898 |
| query40 | 164 | 190 |
| query41 | 55 | 30 |
| query42 | 115 | 113 |
| query43 | 804 | 1332 |
| query44 | 1509 | 1520 |
| query45 | 1678 | 1306 |
| query46 | 1196 | 2167 |
| query47 | 2812 | 3859 |
| query48 | 559 | 1419 |
| query49 | 646 | 725 |
| query50 | 757 | 1299 |
| query51 | 6380 | 4954 |
| query52 | 128 | 123 |
| query53 | 396 | 391 |
| query54 | 388 | 8212 |
| query55 | 124 | 124 |
| query56 | 360 | 434 |
| query57 | 1811 | 2494 |
| query58 | 304 | 666 |
| query59 | 5758 | 7432 |
| query60 | 474 | 481 |
| query61 | 486 | 536 |
| query62 | 647 | 1082 |
| query63 | 358 | 303 |
| query64 | 3250 | 4968 |
| query65 | 5410 | 5971 |
| query66 | 484 | 603 |
| query67 | 26347 | 34052 |
| query68 | 1422 | 1428 |
| query69 | 654 | 808 |
| query70 | 2285 | 4462 |
| query71 | 650 | 1006 |
| query72 | 4324 | 4717 |
| query73 | 500 | 558 |
| query74 | 6678 | 14127 |
| query75 | 3734 | 6312 |
| query76 | 1835 | 1870 |
| query77 | 382 | 496 |
| query78 | 19923 | 23091 |
| query79 | 3061 | 4090 |
| query80 | 851 | 1559 |
| query81 | 565 | 960 |
| query82 | 242 | 221 |
| query83 | 254 | 415 |
| query84 | 203 | 131 |
| query85 | 364 | 444 |
| query86 | 651 | 931 |
| query87 | 8972 | 8554 |
| query88 | 4095 | 5202 |
| query89 | 508 | 480 |
| query90 | 233 | 322 |
| query91 | 174 | 159 |
| query92 | 62 | 59 |
| query93 | 1601 | 1618 |
| query94 | 297 | 297 |
| query95 | 1240 | 27354 |
| query96 | 508 | 847 |
| query97 | 5449 | 11528 |
| query98 | 382 | 287 |
| query99 | 1410 | 2147 |
| Total | 264028 | 487990 |
6. 环境准备
请先参照 官方文档 进行 Doris 的安装部署，以获得一个正常运行中的 Doris 集群（至少包含 1 FE 1 BE，推荐 1 FE 3 BE）。
7. 数据准备
7.1 下载安装 TPC-DS 数据生成工具
执行以下脚本下载并编译 tpcds-tools 工具。
sh bin/build-tpcds-tools.sh
7.2 生成 TPC-DS 测试集
执行以下脚本生成 TPC-DS 数据集：
sh bin/gen-tpcds-data.sh -s 1000
注 1：通过
sh gen-tpcds-data.sh -h查看脚本帮助。注 2：数据会以
.dat为后缀生成在tpcds-data/目录下。文件总大小约 1000GB。生成时间可能在数分钟到 1 小时不等。注 3：默认生成 100G 的标准测试数据集
7.3 建表
7.3.1 准备 doris-cluster.conf 文件
在调用导入脚本前，需要将 FE 的 ip 端口等信息写在 doris-cluster.conf 文件中。
文件位置在 ${DORIS_HOME}/tools/tpcds-tools/conf/ 目录下。
文件内容包括 FE 的 ip，HTTP 端口，用户名，密码以及待导入数据的 DB 名称：
# Any of FE host export FE_HOST='127.0.0.1' # http_port in fe.conf export FE_HTTP_PORT=8030 # query_port in fe.conf export FE_QUERY_PORT=9030 # Doris username export USER='root' # Doris password export PASSWORD='' # The database where TPC-DS tables located export DB='tpcds'
7.3.2 执行以下脚本生成创建 TPC-DS 表
sh bin/create-tpcds-tables.sh -s 1000
或者复制 create-tpcds-tables.sql 中的建表语句，在 Doris 中执行。
7.4 导入数据
通过下面的命令执行数据导入：
sh bin/load-tpcds-data.sh
7.5 查询测试
7.5.1 执行查询脚本
单个 SQL 执行 或者 执行下面的命令
sh bin/run-tpcds-queries.sh -s 1000
7.5.2 单个 SQL 执行
你也可以从代码库里获取最新的 SQL。最新测试查询语句地址：TPC-DS 测试查询语句