查询场景

场景：在线报表查询

• 业务背景

  在线报表场景中，面向单表或者多表关联后的TopN，谓词过滤以及聚合计算是典型的分析计算需求。本示例通过一个面向零售行业的决策分析系统来展示AnalyticDB for MySQL的性能。数据模型是基于TPC-H实现的，更多信息可参见TPC-H测试集。

• 测试环境

  AnalyticDB for MySQL企业版集群：

  • 预留资源单节点规格：8 ACU

  • 预留资源节点数：12

本次测试数据量为1TB。

• 测试结果

  • 统计未派送订单明细，按照优先级（比如，订单客单价）排序。该报表数据可以用来跟踪订单派送的服务状态。

    select  
        l_orderkey,  
        sum(l_extendedprice*(1-l_discount)) as revenue,  -- 聚合：潜在的收入 
        o_orderdate,  
        o_shippriority  
    from  
        customer, orders, lineitem
    where  
        c_mktsegment = 'MACHINERY'     -- 谓词过滤
        and c_custkey = o_custkey  
        and l_orderkey = o_orderkey  
        and o_orderdate < date '1995-03-23'
        and o_orderdate > date '1995-02-23' -- 谓词过滤,指定时间
        and l_shipdate > date '1995-03-23'  
        and l_shipdate < date '1996-03-23'
    group by --分组操作  
        l_orderkey, --订单标识  
        o_orderdate, --订单日期  
        o_shippriority --运输优先级  
    order by 
        revenue desc, --TopN：降序排序，把潜在最大收入列在前面  
        o_orderdate;
    limit 
        100;

    测试结果如下：

    产品	查询耗时

    产品	查询耗时
    AnalyticDB for MySQL	0.9s

  • 统计某个地区零件供货商收入。该报表数据可以用于决策在给定的区域是否需要建立一个当地分配中心。

    select
            n_name,
            sum(l_extendedprice * (1 - l_discount)) as revenue  -- 聚合：潜在的收入 
    from
            customer,
            orders,
            lineitem,
            supplier,
            nation,
            region   -- 六表连接  
    where
            c_custkey = o_custkey
            and l_orderkey = o_orderkey
            and l_suppkey = s_suppkey
            and c_nationkey = s_nationkey
            and s_nationkey = n_nationkey
            and n_regionkey = r_regionkey
            and r_name = 'EUROPE'  --  谓词过滤：指定地区
            and o_orderdate >= date '1996-01-01'  -- 谓词过滤：指定时间
            and o_orderdate < date '1996-01-01' + interval '1' year
            and l_shipdate > date '1996-02-23'  
              and l_shipdate < date '1996-03-23'
    group by
            n_name
    order by   -- TopN：按收入降序排序，注意分组和排序子句不同  
            revenue desc
    limit 10

    测试结果如下：

    产品	查询耗时

    产品	查询耗时
    AnalyticDB for MySQL	1.0s

场景：交互式分析

• 业务背景

  交互式分析指的是业务人员通过BI工具或自助式查询平台进行自由的数据探索性查询场景，查询语句的主要特点是支持多维度组合、支持多表Join、包含聚合查询、包含子查询、包含过滤条件。交互式分析性能测试标准为TPC-H测试集，更多信息可参见TPC-H测试集。

• 测试环境

  AnalyticDB for MySQL企业版集群：

  • 预留资源单节点规格：8 ACU

  • 预留资源节点数：12

• 测试结果（单位：秒，测试数据量为：1TB）

  • TPC-H查询	查询耗时

    TPC-H查询	查询耗时
    总计	107.41s

场景：数据仓库ETL

• 业务背景

  • ETL场景指的是数据仓库中进行批量的数据清洗、转换和加工计算，通常扫描数据量比较大、计算逻辑复杂、关联表数量较多，计算时间比较长。ETL场景性能测试标准为TPC-DS测试集，更多信息可参见TPC-DS测试集。

• 测试环境

  AnalyticDB for MySQL企业版集群：

  • 预留资源单节点规格：8 ACU

  • 预留资源节点数：12

• 测试结果（单位：秒，测试数据量为：1TB）

  • TPC-DS查询	查询耗时

    TPC-DS查询	查询耗时
    总计	397.19s