2024年8款数据库数据分析能力（TPC-H）真实性能评测，真有100倍差距

文摘 2024-05-19 22:12 浙江

随着数据量爆炸性的增长，数据库类产品创新层出不穷，为了更好的做技术选型参考，笔者对国内主流8种数据库进行了TPC-H（数据分析）性能评测，被测试的数据库包括：MySQL、PostgreSQL、Oracle、达梦、ClickHouse、Doris、Starrocks、DuckDB。

测试方法

TPC-H：国际数据库标准测试组织TPC推出的面向决策支持系统的数据库方法，主要用于数据分析场景性能评测，TPC-H总共需要运行22条数据分析型SQL。本次测试属于TPC-H自由测试，仅测试查询SQL，没有执行更新和事务。

数据集：TPC-H v3.0.1测试数据集，200GB（非报告标准size）。

计时方法：统计每条SQL执行时间，全部累加。设置SQL最长执行时间为300秒(5分钟)，如果执行出错或者超时，则本条SQL时间按600秒计算。

测试硬件

为了公平起见，本次TPC-H测试使用了完全相同的硬件，所有产品都是单机部署，重点是测试各个产品的单机处理能力。

1台阿里云ECSi4r.4xlarge

处理器：16核2.7 GHz主频的Intel (®) Xeon (®) 可扩展处理器（Ice Lake ），
内存：128GB
硬盘：1块本地Nvme SSD，空间894GB
操作系统：CentOS7.9

测试结论

排名	数据库	运行时间单位：秒	总结
1	Doris v2.1.2	97.97	整体表现非常优秀，轻松完成所有任务
2	Starrocks v3.2.6	106.57	整体表现非常优秀，轻松完成所有任务
3	DuckDB v0.10.2	119.11	整体表现非常优秀，轻松完成所有任务，作为一个后起新秀，嵌入式的OLAP数据库，表现非常出色
4	Oracle 19c	1245.74	完成所有任务，性能中等，表现很稳定，不会出现内存不足的现象。
5	ClickHouse 2024.04	2370.76	完成20个任务，数据导入非常快，单表查询表现出了优秀的性能力，两表Join以上性能急剧下滑，复杂查询容易出现内存不足而运行出错
6	PostgreSQL v15.7	3527.1	完成19个任务，普遍性能不高，算法细节实现和Oracle还有差距，可以应用于简单的HTAP场景
7	达梦V8 202404	8851.57	完成11个查询SQL，整体性能不高，HASH JOIN内存控制还有待提升，容易出现内存不足导致SQL执行出错
8	MySQL v8.0.32	12641.84	22个任务仅完成1个，完全不适合数据分析

接下来详细描述TPC-H测试方法和8种数据库的测试成绩

TPC-H数据模型简介

TPC-H主要模拟供应商和采购商之间的订单交易，模型总共8张表

region：区域表，固定5条记录
nation：国家表，固定25条记录
supplier：供应商表，数据量因子*10000条记录
customer：客户表，数据量因子*150000条记录
part：商品表，数据量因子*200000条记录
partsupp：供应商物件表：数据量因子*800000条记录
orders：订单表，数据量因子*1500000条记录
lineitem：订单明细表，数据量因子*6000000条记录（最大的表，占总数据率70%）

TPC-H测试的数据量大小可以任意指定，本次测试采用了200GB的规模，最大的lineitem表数据量约12亿条(200*6000000)。

模型建表

以下是MySQL语法参考，其他数据库可以根据语法修改

create database tpch;use tpch;
CREATE TABLE `customer` (  `c_custkey` int(11) NOT NULL,  `c_name` varchar(25) NOT NULL,  `c_address` varchar(40) NOT NULL,  `c_nationkey` int(11) NOT NULL,  `c_phone` varchar(15) NOT NULL,  `c_acctbal` decimal(15,2) NOT NULL,  `c_mktsegment` varchar(10) NOT NULL,  `c_comment` varchar(117) NOT NULL,  PRIMARY KEY (`c_custkey`)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1;CREATE TABLE `lineitem` (  `l_orderkey` bigint(20) NOT NULL,  `l_partkey` int(11) NOT NULL,  `l_suppkey` int(11) 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` varchar(1) NOT NULL,  `l_linestatus` varchar(1) NOT NULL,  `l_shipdate` date NOT NULL,  `l_commitdate` date NOT NULL,  `l_receiptdate` date NOT NULL,  `l_shipinstruct` varchar(25) NOT NULL,  `l_shipmode` varchar(10) NOT NULL,  `l_comment` varchar(44) NOT NULL,  PRIMARY KEY (`l_orderkey`,`l_linenumber`)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1;CREATE TABLE `orders` (  `o_orderkey` bigint(20) NOT NULL,  `o_custkey` int(11) NOT NULL,  `o_orderstatus` varchar(1) NOT NULL,  `o_totalprice` decimal(15,2) NOT NULL,  `o_orderdate` date NOT NULL,  `o_orderpriority` varchar(15) NOT NULL,  `o_clerk` varchar(15) NOT NULL,  `o_shippriority` bigint(20) NOT NULL,  `o_comment` varchar(79) NOT NULL,  PRIMARY KEY (`O_ORDERKEY`)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1;CREATE TABLE `part` (  `p_partkey` int(11) NOT NULL,  `p_name` varchar(55) NOT NULL,  `p_mfgr` varchar(25) NOT NULL,  `p_brand` varchar(10) NOT NULL,  `p_type` varchar(25) NOT NULL,  `p_size` int(11) NOT NULL,  `p_container` varchar(10) NOT NULL,  `p_retailprice` decimal(15,2) NOT NULL,  `p_comment` varchar(23) NOT NULL,  PRIMARY KEY (`p_partkey`)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1 ;CREATE TABLE `partsupp` (  `ps_partkey` int(11) NOT NULL,  `ps_suppkey` int(11) NOT NULL,  `ps_availqty` int(11) NOT NULL,  `ps_supplycost` decimal(15,2) NOT NULL,  `ps_comment` varchar(199) NOT NULL,  KEY `IDX_PARTSUPP_SUPPKEY` (`PS_SUPPKEY`),  PRIMARY KEY (`ps_partkey`,`ps_suppkey`)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1;CREATE TABLE `supplier` (  `s_suppkey` int(11) NOT NULL,  `s_name` varchar(25) NOT NULL,  `s_address` varchar(40) NOT NULL,  `s_nationkey` int(11) NOT NULL,  `s_phone` varchar(15) NOT NULL,  `s_acctbal` decimal(15,2) NOT NULL,  `s_comment` varchar(101) NOT NULL,  PRIMARY KEY (`s_suppkey`)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1;CREATE TABLE `nation` (  `n_nationkey` int(11) NOT NULL,  `n_name` varchar(25) NOT NULL,  `n_regionkey` int(11) NOT NULL,  `n_comment` varchar(152) DEFAULT NULL,  PRIMARY KEY (`n_nationkey`)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1;CREATE TABLE `region` (  `r_regionkey` int(11) NOT NULL,  `r_name` varchar(25) NOT NULL,  `r_comment` varchar(152) DEFAULT NULL,  PRIMARY KEY (`r_regionkey`)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=latin1;

TPC-H 评测SQL简介

TPC-H标准共有22条查询SQL，主要考验数据库的如下数据分析能力：

多表Join
子查询
分组汇总（Group By，SUM）
过滤计算（like模糊查询,Case when等）
视图关联查询

以TPC-H第21号SQL举例，一条SQL包括了多表关联、子查询、Group by、Order By几种数据分析中常见的运算：

#TPC-H 21号SQLselect    s_name,    count(*) as numwaitfrom    supplier,    lineitem l1,    orders,    nationwhere    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 = 'RUSSIA'group by    s_nameorder by    numwait desc,    s_name;

tpc-h完整的22条sql可以参考dbgen工具包内容，不同的数据库需要根据语法特性微调。

测试数据生成

TPC-H官方提供了测试数据集构建标准程序，下载地址，下载后可以直接编译运行

https://www.tpc.org/TPC_Documents_Current_Versions/download_programs/tools-download-request5.asp?bm_type=TPC-H&bm_vers=3.0.1&mode=CURRENT-ONLY

cd dbgen#从模版中创建编译需要用的makefilecp makefile.suit makefile

配置makefile内容

CC=gcc，DATABASE=ORACLE,MACHINE=LINUX,WORKLOAD=TPCH，具体参考如下：

## CHANGE NAME OF ANSI COMPILER HERE################CC      = gcc# Current values for DATABASE are: INFORMIX, DB2, TDAT (Teradata)#                                  SQLSERVER, SYBASE, ORACLE, VECTORWISE# Current values for MACHINE are:  ATT, DOS, HP, IBM, ICL, MVS, #                                  SGI, SUN, U2200, VMS, LINUX, WIN32 # Current values for WORKLOAD are:  TPCHDATABASE=ORACLE     MACHINE = LINUX         WORKLOAD = TPCH

# 执行编译，生成dbgen可以执行文件make

接下来可以用dbgen生成测试数据集，dbgen有非常多的参数，可以根据需要灵活使用，如果是100GB以内的小数据量，可以直接单线程一键生成

# -s后面跟上数据集大小，单位是GB./dbgen -s 100

dbgen执行完成后，在目录下会产生以下数据文件，都是csv格式，字段间分隔符是"|"

customer.tblnation.tblregion.tblsupplier.tblpart.tblpartsupp.tbllineitem.tblorders.tbl

如果超过100GB的数据量，建议几个大表并行生成数据，尤其是订单和明细表 orders,lineitem这个两个大表，如下：-T 表示单独生成某个表的数据，-C表示计划分割为几个文件，-S表示当前生成第几份数据，通过分割文件可以并行生成数据，提升效率，后面导入到数据库也可以直接并行加速。

./dbgen -s 200 -T o -C 10 -S 1 &./dbgen -s 200 -T o -C 10 -S 2 &./dbgen -s 200 -T o -C 10 -S 3 &./dbgen -s 200 -T o -C 10 -S 4 &./dbgen -s 200 -T o -C 10 -S 5 &./dbgen -s 200 -T o -C 10 -S 6 &./dbgen -s 200 -T o -C 10 -S 7 &./dbgen -s 200 -T o -C 10 -S 8 &./dbgen -s 200 -T o -C 10 -S 9 &./dbgen -s 200 -T o -C 10 -S 10 &

以下是各种数据库的测试明细

MySQL v8.0.32

导入数据

# 为了优化导入性能，可以做以下优化，都是危险操作，千万不要在生产数据库操作。

1. 关闭Binlog2. 关闭REDO_LOG3. 关闭Double Write

使用mysql的load data指令导入数据

load data local infile '/data/tpch3/dbgen/customer.tbl' into table customer fields terminated by '|';load data local infile '/data/tpch3/dbgen/lineitem.tbl' into table lineitem fields terminated by '|';load data local infile '/data/tpch3/dbgen/nation.tbl' into table nation fields terminated by '|';load data local infile '/data/tpch3/dbgen/orders.tbl' into table orders fields terminated by '|';load data local infile '/data/tpch3/dbgen/partsupp.tbl' into table partsupp fields terminated by '|';load data local infile '/data/tpch3/dbgen/part.tbl' into table part fields terminated by '|';load data local infile '/data/tpch3/dbgen/region.tbl' into table region fields terminated by '|';load data local infile '/data/tpch3/dbgen/supplier.tbl' into table supplier fields terminated by '|';

执行TPC-H SQL（操作省略）

确实是小试牛刀，MySQL根本不适合TPC-H，即使设置了并行查询，但是只有在比较简单的单表SQL查询中可以，加上group by或者join后基本都只能是单线程操作，MySQL最后只完成了Q2，其他21条SQL都查询超时

查询语句	执行时间
Q1	超时
Q2	41.84
Q3	超时
Q4	超时
...	...
Q22	超时

总结：这个成绩真惨不忍睹，如果你要把MySQL用于查询分析，那基本是死翘翘。

PostgreSQL v15.7

功能最强大的开源关系型数据库PostgreSQL，看看是否能完成任务。

PostgreSQL可以采用copy导入csv文件，语法如下：

COPY customer FROM '/data/tpch3/dbgen/customer.tbl' delimiter '|' ;

需要注意的是TPC-H dbgen生成的csv格式最后多了一个"|"，PostgreSQL COPY无法直接导入，可以在TPCH所有表增加一个临时的字段，或者用shell脚本批量把最后的"|"去除，类似下面的脚本

for i in `ls *.tbl`; do sed 's/|$//' $i > ${i/tbl/csv}; done

#大表设置并行alter table LINEITEM set (parallel_workers=16);alter table ORDERS set (parallel_workers=16);alter table PARTSUPP set (parallel_workers=16);alter table PART set (parallel_workers=16);
#关闭表autovacuumALTER TABLE LINEITEM SET (autovacuum_enabled = off);ALTER TABLE ORDERS SET (autovacuum_enabled = off);ALTER TABLE PARTSUPP SET (autovacuum_enabled = off);ALTER TABLE PART SET (autovacuum_enabled = off);ALTER TABLE CUSTOMER SET (autovacuum_enabled = off);ALTER TABLE SUPPLIER SET (autovacuum_enabled = off);

执行结果

查询	执行时间
Q1	149.26
Q2	29.07
Q3	90.03
Q4	72.53
Q5	102.01
Q6	55.74
Q7	77.44
Q8	87.11
Q9	超时
Q10	98.25
Q11	19.69
Q12	71.94
Q13	63.79
Q14	64.32
Q15	272.28
Q16	125.39
Q17	94.37
Q18	超时
Q19	51.14
Q20	超时
Q21	195.04
Q22	7.72

总结：22条SQL，PostgreSQL执行成功19条，有3条SQL执行超时，比MySQL好了很多，对于一些HTAP场景，可以满足基本需求，超时的3条SQL都是有3张以上表的Join，PostgreSQL在并行查询性能方面算法还有待提升。

Oracle19c

老牌商业数据库，本次测试的是普通Oracle19c，没有使用Exadata，因此只使用行存模式。

#软件从官方下载https://www.oracle.com/database/technologies/oracle-database-software-downloads.html
#安装手册https://docs.oracle.com/en/database/oracle/oracle-database/19/ladbi/running-rpm-packages-to-install-oracle-database.html

#设置表不记录log，可以加速导入alter table lineitem NOLOGGING;alter table partsupp NOLOGGING;alter table orders NOLOGGING;alter table part NOLOGGING;

导入csv数据可以使用Oracle自带的sqlldr工具

sqlldr userid=test/test@ORCLPDB1 control=load_tpch_customer.ctl rows=1000000 bindsize=20971520 direct=true

load_tpch_customer.ctl文件示例

LOAD DATA INFILE 'customer.tbl'   INTO TABLE customer TRAILING NULLCOLS (    C_CUSTKEY       terminated by '|',    C_NAME          terminated by '|',    C_ADDRESS       terminated by '|',    C_NATIONKEY     terminated by '|',    C_PHONE         terminated by '|',    C_ACCTBAL       terminated by '|',    C_MKTSEGMENT    terminated by '|',    C_COMMENT       terminated by '|')

#设置大表开启并行查询alter table LINEITEM parallel(degree 16);alter table PART parallel(degree 4);alter table CUSTOMER parallel(degree 4);alter table ORDERS parallel(degree 4);alter table PARTSUPP parallel(degree 4);
#收集表统计信息，数据导入完毕后执行EXEC DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS(ownname=> 'TEST',tabname=> 'LINEITEM',estimate_percent=>0.1,block_sample=> TRUE, method_opt=> 'FOR ALL COLUMNS SIZE AUTO');EXEC DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS(ownname=> 'TEST',tabname=> 'PART',estimate_percent=>1,block_sample=> TRUE, method_opt=> 'FOR ALL COLUMNS SIZE AUTO');EXEC DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS(ownname=> 'TEST',tabname=> 'SUPPLIER',estimate_percent=>1,block_sample=> TRUE, method_opt=> 'FOR ALL COLUMNS SIZE AUTO');EXEC DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS(ownname=> 'TEST',tabname=> 'PARTSUPP',estimate_percent=>1,block_sample=> TRUE, method_opt=> 'FOR ALL COLUMNS SIZE AUTO');EXEC DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS(ownname=> 'TEST',tabname=> 'CUSTOMER',estimate_percent=>1,block_sample=> TRUE, method_opt=> 'FOR ALL COLUMNS SIZE AUTO');EXEC DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS(ownname=> 'TEST',tabname=> 'ORDERS',estimate_percent=>1,block_sample=> TRUE, method_opt=> 'FOR ALL COLUMNS SIZE AUTO');EXEC DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS(ownname=> 'TEST',tabname=> 'NATION',estimate_percent=>1,block_sample=> TRUE, method_opt=> 'FOR ALL COLUMNS SIZE AUTO');EXEC DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS(ownname=> 'TEST',tabname=> 'REGION',estimate_percent=>1,block_sample=> TRUE, method_opt=> 'FOR ALL COLUMNS SIZE AUTO');

执行结果

查询	执行时间
Q1	59.67
Q2	13.64
Q3	77.75
Q4	64.06
Q5	65.95
Q6	57.43
Q7	66.98
Q8	67.43
Q9	82.34
Q10	141.63
Q11	9.97
Q12	63.82
Q13	41.26
Q14	16.67
Q15	59.17
Q16	18.37
Q17	29.33
Q18	74.68
Q19	71.02
Q20	31.64
Q21	127.94
Q22	4.99

总结：Oracle19c完成了所有任务，性能中等，Join表现很稳定，不会出现内存不足的现象。由于Oracle列存压缩仅在Exadata支持，本次使用的是行存模式，并不能展现出Oracle的最强能力。Oracle在大表扫描方面使用并行全表查询，硬盘性能大约3GB/s，因此需要全表访问大表lineitem（140GB）的任务，基本都是50秒以上。

达梦8 v20240408

达梦是老牌国产数据库，超过20年历史，以Oracle兼容性著称

达梦8安装安装比较方便，可以在官网直接下（https://www.dameng.com），根据安装文档一步一步安装即可

可以自带的dmfldr工具导入csv数据，语法和Oracle的sqlldr类似

./dmfldr userid=TEST/Dameng_123:5236 control=\'load_tpch_customer.ctl\' direct=true

#load_tpch_customer.ctl 文件示例

LOAD DATA INFILE 'customer.tbl' INTO TABLE customer (    C_CUSTKEY       terminated by '|',    C_NAME          terminated by '|',    C_ADDRESS       terminated by '|',    C_NATIONKEY     terminated by '|',    C_PHONE         terminated by '|',    C_ACCTBAL       terminated by '|',    C_MKTSEGMENT    terminated by '|',    C_COMMENT       terminated by '|')

#设置并行SP_SET_PARA_VALUE (1,'MAX_PARALLEL_DEGREE',16);

执行结果

查询	执行时间
Q1	326.49
Q2	65.59
Q3	95.43
Q4	290.35
Q5	内存不足
Q6	285.07
Q7	内存不足
Q8	内存不足
Q9	内存不足
Q10	内存不足
Q11	20.92
Q12	292.27
Q13	超时
Q14	273.94
Q15	270.57
Q16	28.65
Q17	内存不足
Q18	超时
Q19	超时
Q20	超时
Q21	超时
Q22	28.78

总结：22条SQL，达梦执行成功11条，另外11条SQL执行超时或出错，超时或出差的11条SQL都是有3张以上表的Join，达梦在Hash Join的内存管理方面欠佳，即使设置了内存大小，但还是很容易报全局内存不足。

ClickHouse v2024.04

ClickHouse是非常流行的开源列式数据仓库，由俄罗斯Yandex公司研发，目前是ClickHouse公司在推动发展。ClickHouse以惊人的单表查询能力著称，很好的弥补了大数据平台OLAP交互式分析能力。

由于ClickHouse并不能执行标准TPC-H的SQL语法，所以需要在查询语法上做一些修改，具体参考如下文章

https://www.cnblogs.com/syw20170419/p/16421131.html

ClickHouse数据导入非常简单，可以直接使用Insert into table from infile语法，如下所示

SET format_csv_delimiter = '|'；INSERT INTO customer from infile  '/data/tpch3/dbgen/customer.tbl' FORMAT CSV;

执行结果：

查询	执行时间
Q1	0.415
Q2	7.632
Q3	45.953
Q4	175.988
Q5	110.021
Q6	3.691
Q7	112.006
Q8	172.344
Q9	内存不足
Q10	44.416
Q11	4.62
Q12	6.768
Q13	48.432
Q14	6.037
Q15	2.86
Q16	5.08
Q17	28.806
Q18	215.036
Q19	118.199
Q20	48.293
Q21	内存不足
Q22	14.16

总结：ClickHouse数据导入非常快，单线程可以到达300MB/s，总共完成20个任务，2个任务失败，单表查询表现出了优秀的性能力，两表Join以上性能急剧下滑，复杂查询容易出现内存不足而运行出错。ClickHouse有众多的使用者，遇到普通问题在网上都可以找到解决方案。

Doris 2.1.2

Apache Doris 是一款基于 MPP 架构的高性能、实时的分析型数据库。

Apache Doris 最早是诞生于百度广告报表业务的 Palo 项目，2017 年正式对外开源，2018 年 7 月由百度捐赠给 Apache 基金会进行孵化，之后在 Apache 导师的指导下由孵化器项目管理委员会成员进行孵化和运营。2022 年 6 月，Apache Doris 成功从 Apache 孵化器毕业，正式成为 Apache 顶级项目（Top-Level Project，TLP）。目前 Apache Doris 社区已经聚集了来自不同行业数百家企业的 600 余位贡献者，并且每月活跃贡献者人数也超过 120 位。

Doris 采用 MySQL 协议，高度兼容 MySQL 语法，整体上是FE（前端节点）+BE（后端计算与数据存储节点）的MPP架构，如下图所示。

doris可以使用stream load的模式导入csv数据，性能可以达到200MB/s

curl  --location-trusted -u admin:admin -T /data/tpch3/dbgen/customer.tbl -H "column_separator:|" -H "columns: c_custkey, c_name, c_address, c_nationkey, c_phone, c_acctbal, c_mktsegment, c_comment, temp" http://127.0.0.1:8030/api/tpch200/customer/_stream_load#如果导入的csv文件很大，可以先设置最大导入的文件大小curl -X POST http://127.0.0.1:8030/api/update_config?streaming_load_max_mb=10240

执行结果：

查询	执行时间
Q1	13.22
Q2	0.761
Q3	3.731
Q4	3.308
Q5	6.293
Q6	0.415
Q7	2.212
Q8	3.793
Q9	11.499
Q10	6.835
Q11	0.709
Q12	0.944
Q13	8.835
Q14	0.527
Q15	0.803
Q16	1.435
Q17	1.929
Q18	15.366
Q19	3.095
Q20	2.428
Q21	8.755
Q22	1.079

总结：Doris数据导入非常快，并且轻松完成了所有任务，本次测试内存128GB，Doris导入列式压缩后实际空间大约60GB，因此大部分请求都是在内存中可以计算完成，如果数据量更大，Doris可能会发生内存不足的现象。

Starrocks

Starrocks与Doris在早期是同一个内核引擎，也是FE+BE的架构，现在已经是独立开源产品演进。Starrocks最新版本支持存储计算完全分离的架构，可以把数据存储在S3、HDFS、MinIO等共享对象存储上，通过增加无数据的CN节点完成计算扩展，如下图所示。

本次测试采用单机FE+BE架构部署

starrocks操作与doris基本一致，可以使用stream load的模式导入csv数据，性能可以达到200MB/s

curl  --location-trusted -u admin:admin -T /data/tpch3/dbgen/customer.tbl -H "column_separator:|" -H "columns: c_custkey, c_name, c_address, c_nationkey, c_phone, c_acctbal, c_mktsegment, c_comment, temp" http://127.0.0.1:8030/api/tpch200/customer/_stream_load

执行结果：

查询	执行时间
Q1	10.42
Q2	0.44
Q3	6.02
Q4	4.66
Q5	7.99
Q6	0.35
Q7	4.58
Q8	4.71
Q9	12.76
Q10	7.94
Q11	0.73
Q12	1.21
Q13	10.09
Q14	0.84
Q15	0.95
Q16	1.79
Q17	2.51
Q18	12.03
Q19	3.29
Q20	1.26
Q21	10.93
Q22	1.07

总结：Starrocks数据导入非常快，并且轻松完成了所有任务。

DuckDB（0.10.2）

DuckDB是2019年荷兰人发布的一个高性能的嵌入式开源分析性数据，它的定位类似面向OLAP的SQLite，非常轻巧，不需要安装，可以嵌入到多种语言中。比如在java中，只需要引入duckdb的jar包，就可以在代码里创建一个本地文件存储的duckdb数据仓库。DuckDB性能非常出色，本次测试中表现非常亮眼，一个仅15MB的小型嵌入式数据库达到了大型MPP系统的性能。

duckdb在tpc-h和tpc-ds方面都附加的插件，可以直接使用，非常方便

https://duckdb.org/docs/extensions/tpch

#安装tpch插件INSTALL tpch;
#加载插件LOAD tpch;
#生成200GB数据CALL dbgen(sf = 200);
#运行具体的TPC-H任务PRAGMA tpch(1);PRAGMA tpch(2);...PRAGMA tpch(22);

使用默认的tpc-h生成数据比较慢，也可以使用COPY语法导入使用TPC-H官方工具生成的数据，不需要知道分隔符，duckdb默认会自动识别CSV的格式，非常方便。

COPY customer FROM '/data/tpch3/dbgen/customer.tbl';

执行结果：

查询	执行时间
Q1	5.209
Q2	1.417
Q3	3.369
Q4	3.051
Q5	3.492
Q6	1.006
Q7	15.31
Q8	3.995
Q9	8.681
Q10	5.756
Q11	1.074
Q12	2.548
Q13	11.28
Q14	2.139
Q15	3.372
Q16	1.496
Q17	3.339
Q18	21.53
Q19	5.679
Q20	2.808
Q21	10.56
Q22	2.003

总结：整体表现非常优秀，轻松完成了所有任务，作为一个后起新秀，嵌入式的OLAP数据库，表现非常出色，如果数据库可以在单机内管理，duckdb是非常有竞争力的产品。

总结

从测试结果看：

Starrocks、Doris、DuckDB是目前OLAP引擎中第一梯队，可以轻松处理TPC-H的任务。
ClickHouse是非常流行的开源数据仓库，在单表查询方面比较强，但是多表关联计算能力容易较弱，并且容易发生内存不足现象。
MySQL、PostgreSQL、达梦数据库主要还是面向OLTP场景，在本次TPC-H测试中表现欠佳。
Oracle作为老牌数据库，测试中表现非常稳定，数据量在增加也不会出现内存不足的现象，但是由于行式存储引擎的缺陷，在性能上与列式存储引擎有巨大的差距，更适合复杂的HTAP场景。

为了公平起见，本次TPC-H测试使用了完全相同的硬件，所有产品都是单机部署，重点是测试各个产品的单机处理能力，没有测试Starrocks、Doris、ClickHouse这些MPP产品的分布式处理能力。计划在未来的工作中继续完善。

关于作者

叶正盛，NineData 创始人 &CEO，资深数据库专家，原阿里云数据库产品管理与解决方案部总经理。NineData（www.ninedata.cloud）是云原生数据管理平台，提供数据库 DevOps（SQL IDE、SQL 审核与发布、性能优化、数据安全管控）、数据复制（迁移、同步、ETL）、备份等功能，可以帮助用户更安全、高效使用数据。

参考：

https://www.tpc.org/tpch/default5.asp

https://www.tpc.org/TPC_Documents_Current_Versions/pdf/TPC-H_v3.0.1.pdf

https://www.dameng.com/DM8.html

https://en.wikipedia.org/wiki/DuckDB

https://duckdb.org/docs/data/csv/overview

https://duckdb.org/docs/extensions/tpch

https://doris.apache.org/zh-CN/docs/dev/get-starting/what-is-apache-doris/

https://doris.apache.org/zh-CN/docs/dev/benchmark/tpch

https://docs.starrocks.io/zh/docs/introduction/Architecture/

https://www.jianshu.com/p/83e670cf3ffb

https://www.postgresql.org/download/linux/redhat/

https://zhuanlan.zhihu.com/p/603728682

https://blog.csdn.net/m0_46427795/article/details/119568355

https://eco.dameng.com/document/dm/zh-cn/start/install-dm-linux-prepare.html

https://eco.dameng.com/info/products/dm8

https://www.oracle.com/database/technologies/oracle-database-software-downloads.html

https://docs.oracle.com/en/database/oracle/oracle-database/19/ladbi/running-rpm-packages-to-install-oracle-database.html

https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/load-data.html#load-data-local

https://blog.csdn.net/fd3200/article/details/122031670

https://zhuanlan.zhihu.com/p/566024607

https://developer.aliyun.com/article/700370

http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg5NDg3MjQ0NA==&mid=2247487674&idx=1&sn=241f56e71de30808d64fc93409231b46

NineData

云原生智能数据管理平台，支持60多种数据库！