作者： 华健 - 梦诚科技原文来源：https://tidb.net/blog/2c99b51f

缘起

我们公司是做 SAAS 的，具体的说是企业信息系统。

信息系统的特点，是数据量不算很大，但表特别多，并发很小，但查询逻辑非常复杂。

目前我们大概有几十亿条数据，3000 多张表，TP+AP 的并发不到 100。

三年多以前，我们刚创业，做数据库选型时，跟东旭聊过，考察过 TIDB。当时还没有 TiFlash，TIDB 的 AP 性能不够用，最后选了 hadoop 体系下的 impala+kudu 的方案。当时东旭跟我说，要做列存，做了列存 AP 就快了，超过 impala 那都不叫事。

impala+kudu 的方案没有多行事务支持，我们在业务层做了很糙的事务处理，勉强支撑到现在。但这不是长久之计，而且国产化也是趋势，所以我又再次考虑数据库选型的问题。

三年多了，东旭吹过的牛 B 圆上了没，我们拭目以待。

环境准备

OLTP 的性能，我不打算测，我们这点并发，哪怕是单机 mysql 都绰绰有余，所以只考察 OLAP 能力。

考察 OLAP，我们会从很多角度，大部分是跟我们业务相关的，没有通用性，所以不在此赘述。

在这里只对比标准数据集 tpcds 下的性能。

由于我们是小数据量的场景，所以只使用 50G 的数据进行测试。

更大数据量的测试，以我的经验来看，只要硬件不出现瓶颈，对比结果不会相差很大。

测试用到的数据和脚本：

https://github.com/huaj1101/tpcds-tidb-impala

测试使用的集群配置及部署情况：

tidb version：5.4

impala version：3.2 （版本较老，是目前我们在用版本）

| 节点配置 | 数量 | tidb 部署内容 | hadoop 部署内容 || —————— | – | —————————————- | ———– || 16c 64g 150G ssd 云盘 | 3 | pd * 3 tidb * 3 monitor * 1 | master * 3 || 16c 64g 500G ssd 云盘 | 3 | tikv * 3 tiflash * 3 | data * 3 |

测试结果

资源占用

tidb

impala

总结

TIDB 5.4 现在的 OLAP 性能已经跟上，综合性能比 impala 3.2 高 15% 左右，东旭吹过的牛 B 圆的很好。

TIDB 跑 OLAP 时的资源占用还有很大的优化空间，CPU 和网络 IO 比 impala 高一倍以上。