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TPC-Hテスト手法

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最終更新日: 2025-12-30 16:47:26
TDSQL-C for MySQLの読み取り専用分析エンジンは、主に複雑なSQLとデータ分析のために設計されています。このようなシナリオの性能評価手段は、業界では一般的にTPC-Hのベンチマークテストセットを使用して行われます。したがって、本稿は主にTPC-Hベンチマークに基づいて読み取り専用分析エンジンの性能状況をテストし、ユーザーの参考に供します。

前提条件

インスタンス形態がプロビジョニングリソースであるクラスタをご用意ください。詳細についてはクラスタの作成をご参照ください。
クラスタの状態が稼働中であることを確認し、読み取り専用分析エンジンインスタンスを作成します。
データベースアカウントを準備してください(データクエリ用)。詳細についてはアカウントの作成をご参照ください。
クラスタ内の読み取り専用分析エンジンインスタンスに適切なインスタンス仕様を設定します。
説明:
テスト結果はインスタンス仕様のサイズに比例します。データ分析シナリオにおいて良好な性能を実現するには、より多くのリソースサポートが必要です。実際のニーズに基づいて対応するインスタンス仕様を選択できます。

テストテーブルの構築

TPC-Hテストスイートには8つのテーブルと1つのビューが含まれています。以下の作成ステートメントに基づき、TDSQL-C for MySQLクラスタにテーブルを作成してください。
create database tpch;
use tpch;

drop table if exists customer;
create table `customer` (
`c_custkey` bigint(20) not null,
`c_name` varchar(25) not null,
`c_address` varchar(40) not null,
`c_nationkey` bigint(20) not null,
`c_phone` char(15) not null,
`c_acctbal` decimal(15,2) not null,
`c_mktsegment` char(10) not null,
`c_comment` varchar(117) not null,
primary key (`c_custkey`)
) engine=innodb default charset=utf8mb4 collate=utf8mb4_bin;

drop table if exists lineitem;
create table `lineitem` (
`l_orderkey` bigint(20) not null,
`l_partkey` bigint(20) not null,
`l_suppkey` bigint(20) not null,
`l_linenumber` bigint(20) not null,
`l_quantity` decimal(15,2) not null,
`l_extendedprice` decimal(15,2) not null,
`l_discount` decimal(15,2) not null,
`l_tax` decimal(15,2) not null,
`l_returnflag` char(1) not null,
`l_linestatus` char(1) not null,
`l_shipdate` date not null,
`l_commitdate` date not null,
`l_receiptdate` date not null,
`l_shipinstruct` char(25) not null,
`l_shipmode` char(10) not null,
`l_comment` varchar(44) not null,
primary key (`l_orderkey`,`l_linenumber`)
) engine=innodb default charset=utf8mb4 collate=utf8mb4_bin;

drop table if exists nation;
create table `nation` (
`n_nationkey` bigint(20) not null,
`n_name` char(25) not null,
`n_regionkey` bigint(20) not null,
`n_comment` varchar(152) default null,
primary key (`n_nationkey`)
) engine=innodb default charset=utf8mb4 collate=utf8mb4_bin;

drop table if exists orders;
create table `orders` (
`o_orderkey` bigint(20) not null,
`o_custkey` bigint(20) not null,
`o_orderstatus` char(1) not null,
`o_totalprice` decimal(15,2) not null,
`o_orderdate` date not null,
`o_orderpriority` char(15) not null,
`o_clerk` char(15) not null,
`o_shippriority` bigint(20) not null,
`o_comment` varchar(79) not null,
primary key (`o_orderkey`)
) engine=innodb default charset=utf8mb4 collate=utf8mb4_bin;

drop table if exists part;
create table `part` (
`p_partkey` bigint(20) not null,
`p_name` varchar(55) not null,
`p_mfgr` char(25) not null,
`p_brand` char(10) not null,
`p_type` varchar(25) not null,
`p_size` bigint(20) not null,
`p_container` char(10) not null,
`p_retailprice` decimal(15,2) not null,
`p_comment` varchar(23) not null,
primary key (`p_partkey`)
) engine=innodb default charset=utf8mb4 collate=utf8mb4_bin;

drop table if exists partsupp;
create table `partsupp` (
`ps_partkey` bigint(20) not null,
`ps_suppkey` bigint(20) not null,
`ps_availqty` bigint(20) not null,
`ps_supplycost` decimal(15,2) not null,
`ps_comment` varchar(199) not null,
primary key (`ps_partkey`,`ps_suppkey`)
) engine=innodb default charset=utf8mb4 collate=utf8mb4_bin;

drop table if exists region;
create table `region` (
`r_regionkey` bigint(20) not null,
`r_name` char(25) not null,
`r_comment` varchar(152) default null,
primary key (`r_regionkey`)
) engine=innodb default charset=utf8mb4 collate=utf8mb4_bin;

drop table if exists supplier;
create table `supplier` (
`s_suppkey` bigint(20) not null,
`s_name` char(25) not null,
`s_address` varchar(40) not null,
`s_nationkey` bigint(20) not null,
`s_phone` char(15) not null,
`s_acctbal` decimal(15,2) not null,
`s_comment` varchar(101) not null,
primary key (`s_suppkey`)
) engine=innodb default charset=utf8mb4 collate=utf8mb4_bin;

## ビュー
create view revenue0 (supplier_no, total_revenue) as
select l_suppkey, sum(l_extendedprice * (1 - l_discount))
from
lineitem
where
l_shipdate >= date '1995-02-01'
and l_shipdate < date '1995-02-01' + interval '3' month
group by
l_suppkey;

テストデータの生成

お客様はTPC公式サイトにアクセスして登録を行い、TPC-H公式テストツールをダウンロードできます。ダウンロード完了後、これらのテストファイルをサーバーにアップロードし、その後データ生成ツールのコンパイルプロセスを実行してください。
unzip TPC-H_Tools_v3.0.0.zip
cd TPC-H_Tools_v3.0.0/dbgen
make
注意:
サーバーにgccやmakeなどのビルドツールがインストールされていない場合は、サーバーのインストールイメージを用いて関連コンパイルコンポーネントをインストールしてください。
コンパイルが完了すると、dbgenツールが生成され、以下のコマンドを実行します。
scale=100
chunk=10
for i in `seq 1 $chunk`
do
./dbgen -s $scale -C $chunk -S $i -f
done
説明:
上記のコマンドにおけるscaleは生成データサイズを表し、例えば100と入力すると100GBのデータが生成されます。chunkは生成データファイルの分割数を指します。これらのパラメータは実際の状況に応じて調整可能です。大規模データセットのテストシナリオでは、chunkの設定値を大きくすることをおすすめします。これによりサブファイルがより細かく分割され、インポート時に並列実行が可能となります。

データインポート

以下に、TPC-HテストデータをTDSQL-C for MySQLにインポートする方法をご紹介します。下表は、TPC-H 100GBテストシナリオにおける各テーブルのデータ件数を参考値として示しています。その他のデータサイズにおけるデータ件数は、100GBを基準に比例して増減します。例えば10GBデータの場合、データ件数は100GBの1/10となります。
テーブル名
データ件数
customer
15000000
lineitem
600037902
nation
25
orders
150000000
part
20000000
partsupp
80000000
region
5
supplier
1000000
TPC-Hのdbgenツールで生成されたテーブルファイルは、ツールの存在するディレクトリに保存され、ファイル名はtbl拡張子で終わります。データ生成時に分割を行った場合、数字で終わる形式(例:「partsupp.tbl.1」)となります。
ls *.tbl
customer.tbl lineitem.tbl nation.tbl orders.tbl partsupp.tbl part.tbl region.tbl supplier.tbl
TDSQL-C for MySQLクラスタの場合、load dataツールを使用してデータをインポートできます。まず、生成されたテストテーブルデータが保存されているディレクトリに移動し、以下のコマンドを実行してデータを読み書きインスタンスにインポートします:
説明:
以下のコマンドは、TPC-Hデータが保存されているディレクトリに移動し、ファイルを一つずつデータベースにインポートします。実際の状況に応じてスクリプトを調整できます。
cd /data/tpchdata
HOST=172.16.0.22
PORT=3306
USER=root
Password=xxxxx
DATABASE=tpch
ls *.tbl* | while read filename
do
tablename=`echo $filename | awk -F'.tbl' '{print $1}'`
mysql -u${USER} -h${HOST} -P${PORT} -p${PASSWORD} ${DATABASE} -e "LOAD DATA LOCAL INFILE '${filename}' INTO TABLE ${tablename} FIELDS TERMINATED BY '|' LINES TERMINATED BY '\\n';"
done
データの読み書きインスタンスへのインポートが完了した後、SQLコマンドでインポートしたデータが正確かつ完全かどうかを確認できます。コンソールで直接、tpchデータベース全体を読み取り専用分析エンジンにロードするように設定できます。
同時に、コマンドラインを実行して読み取り専用分析エンジンにログインしSQLを実行するか、またはコンソールを通じてデータロード状況を照会することも可能です。
mysql -uroot -p'' -h10.1.1.3 -P2000 -c
select * from information_schema.libra_table_status;
テーブルのREPLICATION_STEPフィールドの状態がChange Propagationの場合、現在のデータロードが完了したことを示します。
読み取り専用分析エンジンでのデータロードが完了した後、テーブルに対する統計情報収集を実行できます。
ANALYZE TABLE customer;
ANALYZE TABLE lineitem;
ANALYZE TABLE nation;
ANALYZE TABLE orders;
ANALYZE TABLE part;
ANALYZE TABLE partsupp;
ANALYZE TABLE region;
ANALYZE TABLE supplier;
統計情報の収集が完了したら、読み取り専用分析エンジンにログインしTPC-HのテストSQLを実行できます。TPC-HのテストSQLは全部で22本あります。詳細なSQLテキストは以下の通りです。SQLをコピーし、読み取り専用分析エンジンに接続して貼り付けて実行できます:
注意:
MySQLクライアントを使用して読み取り専用分析エンジンにログインしSQLを実行する場合、ログインパラメータに「-c」を追加する必要があります。これにより、SQL内のヒントがデータベースに正常に伝送され、より良いパフォーマンス体験が得られます。例:mysql -uroot -p'' -h10.1.1.3 -P2000 -c。
# Q1
select l_returnflag, l_linestatus, sum(l_quantity) as sum_qty, sum(l_extendedprice) as sum_base_price, sum(l_extendedprice * (1 - l_discount)) as sum_disc_price, sum(l_extendedprice * (1 - l_discount) * (1 + l_tax)) as sum_charge, avg(l_quantity) as avg_qty, avg(l_extendedprice) as avg_price, avg(l_discount) as avg_disc, count(*) as count_order from lineitem where l_shipdate <= date_sub('1998-12-01', interval 108 day) group by l_returnflag, l_linestatus order by l_returnflag, l_linestatus;
# Q2
select /*+ SET_VAR(libra_enable_runtime_filter=1) SET_VAR(libra_enable_cost_based_runtime_filter=0) PX_JOIN_FILTER_ID(0[BLOOM_FILTER],2[BLOOM_FILTER]) */ s_acctbal, s_name, n_name, p_partkey, p_mfgr, s_address, s_phone, s_comment from part, supplier, partsupp, nation, region where p_partkey = ps_partkey and s_suppkey = ps_suppkey and p_size = 30 and p_type like '%STEEL'and s_nationkey = n_nationkey and n_regionkey = r_regionkey and r_name = 'ASIA'and ps_supplycost = (select min(ps_supplycost) from partsupp, supplier, nation, region where p_partkey = ps_partkey and s_suppkey = ps_suppkey and s_nationkey = n_nationkey and n_regionkey = r_regionkey and r_name = 'ASIA') order by s_acctbal desc, n_name, s_name, p_partkey limit 100;
# Q3
select l_orderkey, sum(l_extendedprice * (1 - l_discount)) as revenue, o_orderdate, o_shippriority from customer, orders, lineitem where c_mktsegment = 'AUTOMOBILE' and c_custkey = o_custkey and l_orderkey = o_orderkey and o_orderdate < '1995-03-13' and l_shipdate > '1995-03-13' group by l_orderkey, o_orderdate, o_shippriority order by revenue desc, o_orderdate limit 10;
# Q4
select o_orderpriority, count(*) as order_count from orders where o_orderdate >= '1995-01-01' and o_orderdate < date_add('1995-01-01', interval '3' month) and exists ( select * from lineitem where l_orderkey = o_orderkey and l_commitdate < l_receiptdate ) group by o_orderpriority order by o_orderpriority;
# Q5
select /*+ SET_VAR(libra_enable_runtime_filter=1) SET_VAR(libra_enable_cost_based_runtime_filter=0) PX_JOIN_FILTER_ID(3[BLOOM_FILTER],4[BLOOM_FILTER]) */ n_name, sum(l_extendedprice * (1 - l_discount)) as revenue from customer, orders, lineitem, supplier, nation, region 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 = 'MIDDLE EAST' and o_orderdate >= '1994-01-01' and o_orderdate < date_add('1994-01-01', interval '1' year) group by n_name order by revenue desc;
# Q6
select sum(l_extendedprice * l_discount) as revenue from lineitem where l_shipdate >= '1994-01-01' and l_shipdate < date_add('1994-01-01', interval '1' year) and l_discount between 0.06 - 0.01 and 0.06 + 0.01 and l_quantity < 24;
# Q7
select /*+ SET_VAR(libra_enable_runtime_filter=1) SET_VAR(libra_enable_cost_based_runtime_filter=0) PX_JOIN_FILTER_ID(1[BLOOM_FILTER], 3[BLOOM_FILTER]) */ supp_nation, cust_nation, l_year, sum(volume) as revenue from ( select /*+ leading((n1,supplier),lineitem,((n2,customer),orders)) */ n1.n_name as supp_nation, n2.n_name as cust_nation, extract(year from l_shipdate) as l_year, l_extendedprice * (1 - l_discount) as volume from supplier, lineitem, orders, customer, nation n1, nation n2 where s_suppkey = l_suppkey and o_orderkey = l_orderkey and c_custkey = o_custkey and s_nationkey = n1.n_nationkey and c_nationkey = n2.n_nationkey and ( (n1.n_name = 'JAPAN' and n2.n_name = 'INDIA') or (n1.n_name = 'INDIA' and n2.n_name = 'JAPAN') ) and l_shipdate between '1995-01-01' and '1996-12-31' ) as shipping group by supp_nation, cust_nation, l_year order by supp_nation, cust_nation, l_year;
# Q8
select /*+ SET_VAR(libra_enable_runtime_filter=1) SET_VAR(libra_enable_cost_based_runtime_filter=0) PX_JOIN_FILTER_ID(1[BLOOM_FILTER], 2[BLOOM_FILTER],5[BLOOM_FILTER]) */ o_year, sum(case when nation = 'INDIA' then volume else 0 end) / sum(volume) as mkt_share from ( select /*+ leading(region,n1,customer,orders,(part,lineitem),(supplier,n2)) */ extract(year from o_orderdate) as o_year, l_extendedprice * (1 - l_discount) as volume, n2.n_name as nation from part, supplier, lineitem, orders, customer, nation n1, nation n2, region where p_partkey = l_partkey and s_suppkey = l_suppkey and l_orderkey = o_orderkey and o_custkey = c_custkey and c_nationkey = n1.n_nationkey and n1.n_regionkey = r_regionkey and r_name = 'ASIA' and s_nationkey = n2.n_nationkey and o_orderdate between '1995-01-01' and '1996-12-31' and p_type = 'SMALL PLATED COPPER' ) as all_nations group by o_year order by o_year;
# Q9
select /*+ SET_VAR(libra_enable_runtime_filter=1) SET_VAR(libra_enable_cost_based_runtime_filter=0) PX_JOIN_FILTER_ID(4[BLOOM_FILTER]) JOIN_FILTER_NDV_AMP_RATIO(4:0.1) */ nation, o_year, sum(amount) as sum_profit from ( select /*+ hash_join_probe(orders) */n_name as nation, extract(year from o_orderdate) as o_year, l_extendedprice * (1 - l_discount) - ps_supplycost * l_quantity as amount from part, supplier, lineitem, partsupp, orders, nation where s_suppkey = l_suppkey and ps_suppkey = l_suppkey and ps_partkey = l_partkey and p_partkey = l_partkey and o_orderkey = l_orderkey and s_nationkey = n_nationkey and p_name like '%dim%' ) as profit group by nation, o_year order by nation, o_year desc;
# Q10
select /*+ HASH_JOIN_PROBE((nation,customer)), leading(nation, customer,(orders, lineitem)) */ c_custkey, c_name, sum(l_extendedprice * (1 - l_discount)) as revenue, c_acctbal, n_name, c_address, c_phone, c_comment from customer, orders, lineitem, nation where c_custkey = o_custkey and l_orderkey = o_orderkey and o_orderdate >= '1993-08-01' and o_orderdate < date_add('1993-08-01', interval '3' month) and l_returnflag = 'R' and c_nationkey = n_nationkey group by c_custkey, c_name, c_acctbal, c_phone, n_name, c_address, c_comment order by revenue desc limit 20;
# Q11
select ps_partkey, sum(ps_supplycost * ps_availqty) as value from partsupp, supplier, nation where ps_suppkey = s_suppkey and s_nationkey = n_nationkey and n_name = 'MOZAMBIQUE' group by ps_partkey having sum(ps_supplycost * ps_availqty) > ( select sum(ps_supplycost * ps_availqty) * 0.0001000000 from partsupp, supplier, nation where ps_suppkey = s_suppkey and s_nationkey = n_nationkey and n_name = 'MOZAMBIQUE' ) order by value desc;
# Q12
select /*+ SET_VAR(libra_enable_runtime_filter=1) SET_VAR(libra_enable_cost_based_runtime_filter=0) PX_JOIN_FILTER_ID(0[BLOOM_FILTER]) */ l_shipmode, sum(case when o_orderpriority = '1-URGENT' or o_orderpriority = '2-HIGH' then 1 else 0 end) as high_line_count, sum(case when o_orderpriority <> '1-URGENT' and o_orderpriority <> '2-HIGH' then 1 else 0 end) as low_line_count from orders, lineitem where o_orderkey = l_orderkey and l_shipmode in ('RAIL', 'FOB') and l_commitdate < l_receiptdate and l_shipdate < l_commitdate and l_receiptdate >= '1997-01-01' and l_receiptdate < date_add('1997-01-01', interval '1' year) group by l_shipmode order by l_shipmode;
# Q13
select c_count, count(*) as custdist from (select c_custkey, count(o_orderkey) as c_count from customer left outer join orders on c_custkey = o_custkey and o_comment not like '%pending%deposits%'group by c_custkey ) c_orders group by c_count order by custdist desc, c_count desc;
# Q14
select 100.00 * sum(case when p_type like 'PROMO%'then l_extendedprice * (1 - l_discount) else 0 end) / sum(l_extendedprice * (1 - l_discount)) as promo_revenue from lineitem, part where l_partkey = p_partkey and l_shipdate >= '1996-12-01'and l_shipdate < date_add('1996-12-01', interval '1' month);
# Q15
select s_suppkey, s_name, s_address, s_phone, total_revenue from supplier, revenue0 where s_suppkey = supplier_no and total_revenue = (select max(total_revenue) from revenue0 ) order by s_suppkey;
# Q16
select p_brand, p_type, p_size, count(distinct ps_suppkey) as supplier_cnt from partsupp, part where p_partkey = ps_partkey and p_brand <> 'Brand#34'and p_type not like 'LARGE BRUSHED%'and p_size in (48, 19, 12, 4, 41, 7, 21, 39) and ps_suppkey not in (select s_suppkey from supplier where s_comment like '%Customer%Complaints%') group by p_brand, p_type, p_size order by supplier_cnt desc, p_brand, p_type, p_size;
# Q17
select /*+ SET_VAR(libra_enable_runtime_filter=1) SET_VAR(libra_enable_cost_based_runtime_filter=0) PX_JOIN_FILTER_ID(0[BLOOM_FILTER],1[BLOOM_FILTER]) */ sum(l_extendedprice) / 7.0 as avg_yearly from lineitem, part where p_partkey = l_partkey and p_brand = 'Brand#44'and p_container = 'WRAP PKG'and l_quantity < (select 0.2 * avg(l_quantity) from lineitem where l_partkey = p_partkey );
# Q18
select /*+ PX_JOIN_FILTER_ID(0,1,2) leading(customer, (orders, lineitem@sel_2)) hash_join_probe(customer) JOIN_FILTER_NDV_AMP_RATIO(0:0.00001) JOIN_FILTER_NDV_AMP_RATIO(2:0.00001) JOIN_FILTER_NDV_AMP_RATIO(1:0.0001) */ c_name, c_custkey, o_orderkey, o_orderdate, o_totalprice, sum(l_quantity) from customer, orders, lineitem where o_orderkey in (select l_orderkey from lineitem group by l_orderkey having sum(l_quantity) > 314 ) and c_custkey = o_custkey and o_orderkey = l_orderkey group by c_name, c_custkey, o_orderkey, o_orderdate, o_totalprice order by o_totalprice desc, o_orderdate limit 100;
# Q19
select /*+ SET_VAR(libra_enable_runtime_filter=1) SET_VAR(libra_enable_cost_based_runtime_filter=0) PX_JOIN_FILTER_ID(0[BLOOM_FILTER]) */ sum(l_extendedprice* (1 - l_discount)) as revenue from lineitem, part where (p_partkey = l_partkey and p_brand = 'Brand#52'and p_container in ('SM CASE', 'SM BOX', 'SM PACK', 'SM PKG') and l_quantity >= 4 and l_quantity <= 4 + 10 and p_size between 1 and 5 and l_shipmode in ('AIR', 'AIR REG') and l_shipinstruct = 'DELIVER IN PERSON') or (p_partkey = l_partkey and p_brand = 'Brand#11'and p_container in ('MED BAG', 'MED BOX', 'MED PKG', 'MED PACK') and l_quantity >= 18 and l_quantity <= 18 + 10 and p_size between 1 and 10 and l_shipmode in ('AIR', 'AIR REG') and l_shipinstruct = 'DELIVER IN PERSON') or (p_partkey = l_partkey and p_brand = 'Brand#51'and p_container in ('LG CASE', 'LG BOX', 'LG PACK', 'LG PKG') and l_quantity >= 29 and l_quantity <= 29 + 10 and p_size between 1 and 15 and l_shipmode in ('AIR', 'AIR REG') and l_shipinstruct = 'DELIVER IN PERSON');
# Q20
select s_name, s_address from supplier, nation where s_suppkey in (select ps_suppkey from partsupp where ps_partkey in (select p_partkey from part where p_name like 'green%') and ps_availqty > (select 0.5 * sum(l_quantity) from lineitem where l_partkey = ps_partkey and l_suppkey = ps_suppkey and l_shipdate >= '1993-01-01'and l_shipdate < date_add('1993-01-01', interval '1' year) ) ) and s_nationkey = n_nationkey and n_name = 'ALGERIA'order by s_name;
# Q21
select /*+ SET_VAR(libra_enable_runtime_filter=1) SET_VAR(libra_enable_cost_based_runtime_filter=0) JOIN_FILTER_NDV_AMP_RATIO(0:0.5) JOIN_FILTER_NDV_AMP_RATIO(1:0.5) PX_JOIN_FILTER_ID(3[BLOOM_FILTER],1,0) */ s_name, count(*) as numwait from supplier, lineitem l1, orders, nation where s_suppkey = l1.l_suppkey and o_orderkey = l1.l_orderkey and o_orderstatus = 'F' and l1.l_receiptdate > l1.l_commitdate and exists ( select * from lineitem l2 where l2.l_orderkey = l1.l_orderkey and l2.l_suppkey <> l1.l_suppkey ) and not exists ( select * from lineitem l3 where l3.l_orderkey = l1.l_orderkey and l3.l_suppkey <> l1.l_suppkey and l3.l_receiptdate > l3.l_commitdate ) and s_nationkey = n_nationkey and n_name = 'EGYPT' group by s_name order by numwait desc, s_name limit 100;
# Q22
select cntrycode, count(*) as numcust, sum(c_acctbal) as totacctbal from (select substring(c_phone from 1 for 2) as cntrycode, c_acctbal from customer where substring(c_phone from 1 for 2) in ('20', '40', '22', '30', '39', '42', '21') and c_acctbal > (select avg(c_acctbal) from customer where c_acctbal > 0.00 and substring(c_phone from 1 for 2) in ('20', '40', '22', '30', '39', '42', '21') ) and not exists (select * from orders where o_custkey = c_custkey ) ) as custsale group by cntrycode order by cntrycode;

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