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MatrixOne 0.2.0 性能测试报告

作者:MatrixOrigin
  • 2022 年 2 月 23 日
  • 本文字数:1511 字

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MatrixOne 0.2.0性能测试报告

一、测试结果

最新发布的 MatrixOne 0.2.0 版本新增了 Benchmarks 章节,针对常规测试程序 SSB 与纽约出租车数据测试,在支持分布式强一致性前提下,基于向量化执行引擎和因子化加速的技术加持,MatrixOne 计算引擎在查询速度方面表现突出,可以承载 TB 级别数据的快速查询,与同类数据库产品相比有较明显的优势。


  • 单机单表的 SSB 测试:MatrixOne 比 Clickhouse 快 50%以上

  • 单机多表的 SSB 测试:MatrixOne 比 Clickhouse 快 100%以上

  • 集群多表的 SSB 测试:大幅快于 Clickhouse。由于 Clickhouse 集群多表的能力有限,多表测试不详细展开对比。


MatrixOne 项目作为一款从零开始自主打造的超融合数据库项目,经过 8 个月左右的开发,在分布式强一致的能力融合后,计算查询性能依然达到了可以与世界顶尖 OLAP 数据库性能媲美水平。


未来 MatrixOne 还将在融合更多引擎能力的同时坚持对极致性能的持续追求,为用户创造极简、快速的数据库产品体验。

二、测试内容

  • 单机与集群上 SSB 测试单表、多表查询

  • 单机服务器上纽约出租车数据的单表查询

  • 测试硬件配置:本次所有测试所使用的服务器配置均为「AMD EPYC™ Rome CPU 2.6GHz/3.3GHz, 16 核, 32 GiB 内存」

  • 更加详细的测试信息可参见 「MatrixOne官方文档网站

三、SSB 测试

SSB 测试基于 TPC 定义的 TCP-H 规范,是一套用于测试数据库产品在星型模式下性能表现的基准测试规范,目前在学术界和工业界都得到了广泛的使用。它将 TPC-H 的雪花模式简化为了星型模式,将基准查询由 TPC-H 的复杂 Ad-Hoc 查询改为了结构更固定的 OLAP 查询。

1. 测试概况

为体现 MatrixOne 的单表查询能力,特将 SSB 测试中所含有的五张数据表:lineorder, part, supplier, customer, dates 合成为一张宽表:lineorder_flat。然后利用单机服务器进行单表查询(宽表共包含 6 亿行数据,总共约 220GB 空间)。此外,按照 SSB 既定的部分查询语句,利用单机与集群分别进行多表查询(共包含 6 亿行数据,主表占据约 67GB 空间)。同时由于 MatrixOne 对过滤的支持不完善,因此在标准 SSB 测试 SQL 中去除了需要带过滤的 SQL 语句。

2. 测试流程

SSB 测试数据由 dbgen 命令产生,对数据预处理后使用 load data infile 命令将数据导入已建好的 MatrixOne 数据表中,最后进行相关查询操作。具体测试流程请参见已发布的「SSB Test with MatrixOne」文档。

3. 测试结果

>>>单机单表测试<<<

在单机单表测试中,针对给定的版本,MatrixOne 在每个查询上的运行速度均快于 Clickhouse,总查询时间仅为 Clickhouse 的 65%,结果如下:




>>>单机多表测试<<<

在单机多表测试中,针对给定的版本,MatrixOne 在每个查询上的运行速度均快于 Clickhouse,在总查询时间上表现优异,为 Clickhouse 的 50%,结果如下:




四、纽约出租车(NYC)数据测试

纽约市出租车数据集收集了纽约市数十亿次出租车出行的详细信息,包括接送日期、时间、接送地点、行程距离、详细票价、费率、支付类型、以及乘客数量(大部分原始数据来自 NYC Taxi & Limousine Commission)。

1. 测试概况

使用单机服务器对 NYC 数据进行单表查询(宽表共包含 17 亿行数据,总共约 450GB 空间)。由于目前 MatrixOne 对数据表分区的支持还不完善,因此去掉了 Clickhouse 中对 Partition 命令的使用。

2. 测试流程

NYC 测试数据目前需要通过 PostgreSQL 进行下载,并导入 MatrixOne 的数据表,整个数据下载及导入的流程可参考「GitHub」以及官方文档「NYC Test with MatrixOne」。

3. 测试结果

>>>单机单表测试<<<

在 NYC 数据的单机单表测试中,针对给定的版本,除 Q1 之外,MatrixOne 的运行速度均快于 Clickhouse,总查询时间略少于 Clickhouse。具体结果如下:




五、欢迎加入 MatrixOne 社区

官网:https://www.matrixorigin.cn/

源码:github.com/matrixorigin/matrixone 

Slack:matrixoneworkspace.slack.com


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