测试结果参考

测试所用的数据量及相关集群规格说明如下：

• 测试数据量说明：

  表名称	表中包含的数据行数
  LINEITEM	600,037,902
  ORDERS	150,000,000
  PARTSUPP	80,000,000
  PART	15,000,000
  CUSTOMER	20,000,000
  SUPPLIER	1,000,000
  NATION	25
  REGION	5

• 集群规则说明如下：

  计算资源	存储容量	软件版本	备注
  64 CU （CPU：64 Core，内存：256 GB）	100 GB	r0.10.20 r1.3.45 r2.0.2	使用集群默认配置，Shard数量为40。
  128 CU （CPU：128 Core，内存：512 GB）	100 GB	r0.10.20 r1.3.45 r2.0.2	使用集群默认配置，Shard数量为80。

测试结果

• 导入时间数据

  导入时间指将数据导入Hologres内表的时间，数据导入时间以秒（s）为单位。下表以64 CU计算资源为例，为您展示各类导入时间的具体数值。

  说明

  在使用COPY方法导入数据时，一张表对应一个数据文件，并未使用并发导入方式。

  表名	数据行数	数据量	在公共网络下使用COPY方式导入	在VPC网络下使用COPY方式导入	使用MaxCompute外表导入
  LINEITEM	600,037,902	73.6 GB	3,070.453	694.364	148.165
  ORDERS	150,000,000	16.4 GB	691.060	172.529	37.741
  PARTSUPP	80,000,000	2.3 GB	468.560	107.092	18.488
  PART	20,000,000	11.3 GB	96.342	24.020	8.083
  CUSTOMER	15,000,000	2.3 GB	95.190	22.937	10.363
  SUPPLIER	1,000,000	132 MB	5.057	1.803	1.503
  NATION	25	2 KB	0.580	0.584	0.747
  REGION	5	0.375 KB	0.168	0.153	0.430
  ORDERS_ROW	150,000,000	16.4 GB	717,653	143.800	25.676
  Total		122.4 GB	722,080.410	1,167.282	251.196

  导入时间图示如下图所示，图中蓝色为使用COPY方式在公网条件下导入数据的时间，绿色为使用COPY方式在VPC网络条件下导入数据的时间，灰色为使用MaxCompute外表方式导入的时间。其中纵坐标数值越低，表示导入速度越快。

  说明

  横轴：表名。纵轴：数据导入时间（s）。

  结合下图内容可以看出：

  • 使用COPY方式导入本地文件数据时，由于网络带宽影响，使用VPC网络的导入数据时间明显短于使用公共网络的导入数据时间。

  • 使用MaxCompute导入数据时间明显短于使用COPY方式导入本地文件数据时间。

  

• OLAP场景

  查询执行时间以秒（s）为单位，结果均基于Hologres内部表，具体数值如下所示。

  TPCH Query编号	Hologres 64CU V0.10.20	Hologres 64CU V1.3.45	Hologres 64CU V2.0.2	Hologres 128CU V0.10.20	Hologres 128CU V1.3.45	Hologres 128CU V2.0.2
  1	1.99	0.81	0.77	1.23	0.46	0.47
  2	0.61	0.29	0.30	0.43	0.26	0.29
  3	1.58	1.17	1.12	0.72	0.74	0.78
  4	1.18	1.62	1.55	0.51	0.42	0.36
  5	2.65	1.63	1.66	1.95	1.20	1.16
  6	0.17	0.10	0.10	0.11	0.08	0.08
  7	1.65	1.30	1.28	0.77	0.99	0.96
  8	2.43	1.06	0.95	1.29	0.83	0.80
  9	5.49	3.38	2.97	2.66	2.38	2.09
  10	1.65	1.28	1.20	0.62	0.90	0.78
  11	0.36	0.51	0.37	0.32	0.46	0.37
  12	1.15	1.32	1.16	0.63	0.50	0.51
  13	1.55	1.59	1.56	0.75	1.23	1.09
  14	0.27	0.24	0.26	0.19	0.19	0.18
  15	0.26	0.43	0.43	0.20	0.28	0.33
  16	1.05	0.63	1.00	0.89	0.81	0.58
  17	1.18	0.71	0.68	0.52	0.41	0.30
  18	11.52	3.34	2.93	1.83	1.90	1.83
  19	1.00	0.65	0.63	0.70	0.40	0.33
  20	1.10	0.78	0.92	1.08	0.81	0.63
  21	3.83	2.84	2.24	2.37	1.66	1.37
  22	0.94	0.75	0.73	0.46	0.62	0.56
  Total	43.58	26.44	24.79	20.23	17.52	15.85

  查询时间图示如下图所示，图中蓝色数据为64 CU的实例查询结果，绿色为128 CU实例的查询结果，均为r2.0.2版本的结果。其中纵坐标数值越低，表示TPC-H的性能越好。随着实例规模的成本增长，查询时间也在成线性下降趋势。

  说明

  横轴：query在文档中的编号。纵轴：query执行时间（s）。

  

• Key/Value点查场景

  结果均基于Hologres内部表，软件版本为 r1.1.42，每类查询均连续运行5分钟，Hologres具体数值如下所示。

  具体场景	样例SQL	实例规格	并发客户端数量	QPS（包含连接时间）	QPS（不包含连接时间）	平均查询延迟
  1	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 = {parameter} ;	64CU	500	112,435	112,443	4.447 ms
  		128CU	1,000	242,755	242,772	4.119 ms
  2	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 ( {parameter1}, {parameter2}, {parameter3}, {parameter4}, {parameter5}, {parameter6}, {parameter7}, {parameter8}, {parameter9} );	64CU	500	27,632	27,634	18.094 ms
  		128CU	1,000	90,086	90,092	11.100 ms

  由测试结果可以看出：随着实例规模的增长，QPS基本呈线性增长趋势。

• 数据更新场景

  结果均基于Hologres内部表，软件版本 r1.1.42，每类查询均连续运行5分钟，Hologres具体数值如下所示。

  样例SQL	实例规格	并发客户端数量	QPS（包含连接时间）	QPS（不包含连接时间）	平均查询延迟
  INSERT INTO public.orders_row( o_orderkey ,o_custkey ,o_orderstatus ,o_totalprice ,o_orderdate ,o_orderpriority ,o_clerk ,o_shippriority ,o_comment ) VALUES ( {parameter} ,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.*);	64CU	500	92,006	92,000	5.435 ms
  	128CU	1,000	191,761	191,771	5.215 ms

  由测试结果可以看出：随着实例规模的增长，QPS基本呈线性增长趋势。

测试所用的数据量及相关集群规格说明如下：

• 测试数据量说明：

  表名称	表中包含的数据行数	数据量
  LINEITEM	5,999,989,709	752.27 GB
  ORDERS	1,500,000,000	167.11 GB
  PARTSUPP	800,000,000	114.45 GB
  PART	150,000,000	22.94 GB
  CUSTOMER	200,000,000	22.85 GB
  SUPPLIER	10,000,000	1.33 GB
  NATION	25	2.15 KB
  REGION	5	0.38 KB

• 集群规则说明如下：

  计算资源	存储容量	备注
  96 CU （CPU：96 Core，内存：384 GB）	1000 GB	使用集群默认配置，Shard数量为60。

测试结果：查询时间数据

查询执行时间以秒（s）为单位，结果均基于Hologres内表，具体数值如下所示。

数据集基本信息

• Hologres实例规格

  计算资源	软件版本	备注
  64 CU（CPU：64 Core，内存：256 GB）	r1.1.53	使用集群默认配置，Shard数量为40。

• Flink全托管规格

  引擎版本	vvr-4.0.12-flink-1.13
  配置模式	基础模式
  并发度	15
  Job Manager CPU	1
  Job Manager Memory	1 Gi
  Task Manager CPU	1
  Task Manager Memory	6 Gi

测试结果