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TPC-H测试结果 DWS测试了使用存算一体和存算分离两种部署架构下，TPC-H 1T规模数据集的开箱查询性能，共22个查询。存算一体查询总耗时为170.08s，存算分离查询总耗时为172.62s。 图1 TPC-H 1000X开箱性能 详细性能数据见下表。 表1 TPC-H测试结果 TPC-H查询
TPC-H测试环境 硬件环境 每个测试环境6个节点，配置如下： CPU 16核：Intel Ice Lake 内存：64GB 网络带宽：9Gbit/s 磁盘：SSD云盘，每块600GB，共2块 软件环境 内核版本：Linux 3.10.0-862.14.1.5.h757.eulerosv2r7
TPC-DS测试环境 硬件环境 每个测试环境6个节点，配置如下： CPU 16核：Intel Ice Lake 内存：64GB 网络带宽：9Gbit/s 磁盘：SSD云盘，每块600GB，共2块 软件环境 内核版本：Linux 3.10.0-862.14.1.5.h757.eulerosv2r7
SFS Turbo性能测试 fio是一个开源的I/O压力测试工具，可以使用fio工具对SFS进行吞吐量和IOPS的性能测试。 前提条件 已在云服务器上安装fio工具。fio可从官网或GitHub下载。 注意和说明 测试性能依赖client和server之间的网络带宽及文件系统的容量大小。
SSB测试数据 表1 SSB测试数据 序号 表名 行数 表大小 1 supplier 200000 - 2 customer 3000000 - 3 part 1400000 - 4 lineorder 60037902 - 5 lineorder_flat 60037902 -
云审计服务支持的性能测试服务操作列表 支持审计的关键操作列表 云审计服务（Cloud Trace Service，简称CTS），是华为云安全解决方案中专业的日志审计服务，提供对各种云资源操作记录的收集、存储和查询功能，可用于支撑安全分析、合规审计、资源跟踪和问题定位等常见应用场景。
测试方法 总体流程 创建弹性云服务器ECS和数据仓库GaussDB(DWS) 构建TPC-H&TPC-DS使用数据 建表与数据导入 执行查询与结果收集
构架新一代混搭架构数据仓库平台，以满足新环境下海量数据、超高并发、实时计算、形式多样的数据处理需求。 数据仓库平台商品可基于混合云服务器进行部署。方案完美兼容客户既有的传统数据仓库体系架构，选用主流的Hadoop和MPP产品，为客户提供一体化混合架构的大数据仓库平台，保护旧有IT
用户都存储的什么信息。 数据仓库 数据仓库：数据仓库系统的主要应用主要是OLAP（On-Line Analytical Processing），支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。 数据仓库汇总有可能有很多维度数据的统计分析结果
TPC-H测试过程 TPC-H测试数据 TPC-H数据生成 建表与导入TPC-H数据 TPC-H查询测试 父主题： TPC-H性能测试
TPC-H查询测试 TPC-H由国际事务处理性能委员会（Transaction Processing Performance Council）制定发布，用于评测数据库的分析查询能力。TPC-H查询包含8张数据表和22条复杂SQL查询，大多数查询包含多表Join、子查询和Group
数据仓库是商业智能（业务智能、BI）的基础。概念看起来简单，把数据存在静态的仓库里头以便多个维度分析，但实现和应用较复杂困难。几个值得注意的要点：1）数据仓库跟业务执行系统的管理要点完全不同。按事实和维度存储，减少执行流程和执行角色的干扰2）数据仓库要基于精准的业务需要来建立，系
临时转储数据仓库
TPC-H性能测试 TPC-H测试结果 TPC-H测试环境 TPC-H测试过程
TPC-DS性能测试 TPC-DS测试结果 TPC-DS测试环境 TPC-DS测试过程
TPC-DS查询测试 您可以通过命令生成方法生成TPC-DS测试集，也可以直接通过脚本生成方法生成，另我们已经给出前面20个的TPC-DS测试集供您参考。 命令生成方法 TPC-DS标准99个SQL查询语句可用如下方法生成： 准备工作。生成TPC-DS查询语句前需要修改query_templates目录下的文件：
TPC-DS测试结果 本测试主要包括使用存算一体和存算分离两种部署架构下，TPC-DS 1T规模数据集的开箱查询性能，共99个查询。存算一体查询总耗时为622.21s，存算分离查询总耗时为645.42s。详细结果见下表。 表1 TPC-DS测试结果 TPC-DS查询 8.3.0 9
l ./dbgen -s 100 -T p ./dbgen -s 100 -T s ./dbgen -s 100 -T d 父主题： SSB测试过程
关于数据环境： 数据仓库开发最好是以反复的方式进行。首先建立数据仓库的一部分，然后再建立另一部分。即出现所谓的CLDS的数据驱动的开发生命周期，区别于传统的需求驱动开发生命周期(SDLC)。 粒度的选择： 一般采用双重粒度或建立活样本数据库。 数据仓库中分区是在应用层而非系统层进行；
从数据源的采集到多层清洗加工的过程中，数据仓库的数据逻辑分层一般分为4层。 分层的核心思想就是解耦。 ODS Operation Data Store 原始数据层，也有叫贴源层，该层对采集的原始数据进行原样存储。 DWD Data Warehouse Detail 明细数据层，对ODS进行清洗，解决数据质量问题。
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