本文档主要探讨了Kudu（Google开源的列式存储数据库系统）在精准查询和TPC-H查询测试中的性能评估。测试围绕以下关键点进行：
1. 测试环境:
- 测试采用了1台主节点和5台计算节点的集群架构。
- 每个节点配置了32个物理核心，128GB内存，以及12块4TB的磁盘。
- 操作系统选用的是Red Hat Enterprise Linux 6.4。
- 使用的版本是Cloudera DataHub (CDH) 5.11.02。
2. 测试场景:
- 精确查询部分，主要针对身份证号码等非结构化数据，例如：
- `customer`表中，查询所有记录或特定客户（如`c_name="Customer#013299353"`）的时间分别为0.23秒和0.24秒。
- 对于非主键的string类型查询（如`c_custkey`），查询速度稍慢，如查找特定键值13299353，耗时0.26秒。
- TPC-H测试涉及更复杂的查询场景，使用标准SQL测试集来评估系统处理大规模数据集的能力。TPC-H数据集模拟真实业务场景，包括统计、报表生成、联机查询和数据挖掘等，且数据分布有倾斜性，以体现真实世界的数据特性。在此次测试中，生成了100GB的数据量，包括多个表如`customer`, `lineitem`, `nation`, `orders`, `part`, `partsupp`, 和 `region`，以及`supplier`。其中，`partsupp`表的精确查询示例中，通过`ps_comment`非主键字符串字段搜索和`ps_partkey`主键整数字段搜索的时间分别为0.43秒和0.22秒。
3. Kudu/Impala参数调整:
- 文档未具体提及Kudu和Impala（Apache Hadoop上的SQL查询引擎）的参数调整，但这类测试通常会关注索引优化、分区策略、内存管理等，以提升查询性能。
4. 未来计划:
- 计划扩展测试规模至1TB级别的数据，以进一步验证系统的扩展性和处理大型数据集的能力。
总结来说，这篇文档详细记录了一次针对Kudu数据库在精确查询和TPC-H场景下的性能测试，展示了其在处理大数据集和复杂查询任务时的表现，并为未来的优化提供了数据基础。通过对不同类型的查询进行测试，可以评估数据库在实际业务场景中的效能和适应性。同时，对参数调整的关注表明作者对提高查询性能有着深入的理解和实践经验。
我的内容管理
展开
