本文根據測試方案介紹中的場景，提供了相應的測試結果。
背景信息
本文的參考結果是針對Hologres公有云實例進行測試的結果。
測試所用的數據量及相關集群規格說明如下：
基于100GB數據集性能參考
測試所用的數據量及相關集群規格說明如下：
測試數據量說明：
表名稱
表中包含的數據行數
LINEITEM
600,037,902
ORDERS
150,000,000
PARTSUPP
80,000,000
PART
15,000,000
CUSTOMER
20,000,000
SUPPLIER
1,000,000
NATION
25
REGION
5
集群規則說明如下：
計算資源
可用區
備注
64 CU（CPU：64 Core，內存：256 GB）
華東1（杭州）可用區J
使用集群默認配置，Shard數量為40。
128 CU（CPU：128 Core，內存：512 GB）
華東1（杭州）可用區J
使用集群默認配置，Shard數量為80。
測試結果
導入時間數據
導入時間指將數據導入Hologres內表的時間，數據導入時間以秒（s）為單位。下表以64 CU計算資源為例，為您展示各類導入時間的具體數值。
說明在使用COPY方法導入數據時，一張表對應一個數據文件，并未使用并發導入方式。
表名
數據行數
數據量
在公共網絡下使用COPY方式導入
在VPC網絡下使用COPY方式導入
使用MaxCompute外表導入
LINEITEM
600,037,902
73.6 GB
3,070.453
694.364
148.165
ORDERS
150,000,000
16.4 GB
691.060
172.529
37.741
PARTSUPP
80,000,000
2.3 GB
468.560
107.092
18.488
PART
20,000,000
11.3 GB
96.342
24.020
8.083
CUSTOMER
15,000,000
2.3 GB
95.190
22.937
10.363
SUPPLIER
1,000,000
132 MB
5.057
1.803
1.503
NATION
25
2 KB
0.580
0.584
0.747
REGION
5
0.375 KB
0.168
0.153
0.430
ORDERS_ROW
150,000,000
16.4 GB
717,653
143.800
25.676
Total
122.4 GB
722,080.410
1,167.282
251.196
導入時間圖示如下圖所示，圖中藍色為使用COPY方式在公網條件下導入數據的時間，綠色為使用COPY方式在VPC網絡條件下導入數據的時間，灰色為使用MaxCompute外表方式導入的時間。其中縱坐標數值越低，表示導入速度越快。
說明橫軸：表名。縱軸：數據導入時間（s）。
結合下圖內容可以看出：
使用COPY方式導入本地文件數據時，由于網絡帶寬影響，使用VPC網絡的導入數據時間明顯短于使用公共網絡的導入數據時間。
使用MaxCompute導入數據時間明顯短于使用COPY方式導入本地文件數據時間。
OLAP場景
查詢執行時間以秒（s）為單位，結果均基于Hologres內部表，具體數值如下所示。
TPCH
Query編號
TPCH 100G
TPCH 500G
64 CU（2.2.19）
128 CU（2.2.19）
64 CU（2.2.19）
128 CU（2.2.19）
1
0.55
0.34
5.61
1.39
2
0.17
0.15
0.30
0.23
3
0.38
0.29
3.70
1.17
4
0.32
0.19
1.44
0.68
5
0.68
0.48
4.92
1.68
6
0.10
0.08
0.26
0.15
7
0.55
0.36
2.32
1.25
8
0.51
0.38
2.82
0.95
9
1.62
1.00
11.16
4.67
10
0.69
0.47
3.59
1.91
11
0.37
0.32
1.27
1.08
12
0.22
0.15
0.70
0.38
13
0.67
0.37
3.35
1.71
14
0.19
0.13
0.72
0.39
15
0.36
0.23
1.59
0.81
16
0.41
0.33
1.47
0.79
17
0.22
0.16
3.54
0.48
18
2.02
0.94
10.42
5.35
19
0.25
0.17
1.38
0.57
20
0.24
0.27
0.73
0.56
21
1.03
0.63
6.24
2.36
22
0.28
0.22
1.09
0.77
Total
11.81
7.64
68.61
29.34
查詢時間圖示如下圖所示，圖中藍色數據為64 CU的實例查詢結果，綠色為128 CU實例的查詢結果，均為r2.0.2版本的結果。其中縱坐標數值越低，表示TPC-H的性能越好。隨著實例規模的成本增長，查詢時間也在成線性下降趨勢。
說明橫軸：query在文檔中的編號。縱軸：query執行時間（s）。
Key/Value點查場景
結果均基于Hologres內部表，軟件版本為 r1.1.42，每類查詢均連續運行5分鐘，Hologres具體數值如下所示。
具體場景
樣例SQL
實例規格
并發客戶端數量
QPS（包含連接時間）
QPS（不包含連接時間）
平均查詢延遲
1
SELECT O_ORDERKEY ,O_CUSTKEY ,O_ORDERSTATUS ,O_TOTALPRICE ,O_ORDERDATE ,O_ORDERPRIORITY ,O_CLERK ,O_SHIPPRIORITY ,O_COMMENT FROM public.orders_row WHERE o_orderkey = {parameter} ;64CU
500
112,435
112,443
4.447 ms
128CU
1,000
242,755
242,772
4.119 ms
2
SELECT O_ORDERKEY ,O_CUSTKEY ,O_ORDERSTATUS ,O_TOTALPRICE ,O_ORDERDATE ,O_ORDERPRIORITY ,O_CLERK ,O_SHIPPRIORITY ,O_COMMENT FROM public.orders_row WHERE o_orderkey in ( {parameter1}, {parameter2}, {parameter3}, {parameter4}, {parameter5}, {parameter6}, {parameter7}, {parameter8}, {parameter9} );64CU
500
27,632
27,634
18.094 ms
128CU
1,000
90,086
90,092
11.100 ms
由測試結果可以看出：隨著實例規模的增長，QPS基本呈線性增長趨勢。
數據更新場景
結果均基于Hologres內部表，軟件版本 r1.1.42，每類查詢均連續運行5分鐘，Hologres具體數值如下所示。
樣例SQL
實例規格
并發客戶端數量
QPS（包含連接時間）
QPS（不包含連接時間）
平均查詢延遲
INSERT INTO public.orders_row( o_orderkey ,o_custkey ,o_orderstatus ,o_totalprice ,o_orderdate ,o_orderpriority ,o_clerk ,o_shippriority ,o_comment ) VALUES ( {parameter} ,1 ,'demo' ,1.1 ,'2021-01-01' ,'demo' ,'demo' ,1 ,'demo') on conflict(o_orderkey) do update set ( o_orderkey ,o_custkey ,o_orderstatus ,o_totalprice ,o_orderdate ,o_orderpriority ,o_clerk ,o_shippriority ,o_comment )= ROW(excluded.*);64CU
500
92,006
92,000
5.435 ms
128CU
1,000
191,761
191,771
5.215 ms
由測試結果可以看出：隨著實例規模的增長，QPS基本呈線性增長趨勢。
基于1TB數據集性能參考
測試所用的數據量及相關集群規格說明如下：
測試數據量說明：
表名稱
表中包含的數據行數
數據量
LINEITEM
5,999,989,709
752.27 GB
ORDERS
1,500,000,000
167.11 GB
PARTSUPP
800,000,000
114.45 GB
PART
150,000,000
22.94 GB
CUSTOMER
200,000,000
22.85 GB
SUPPLIER
10,000,000
1.33 GB
NATION
25
2.15 KB
REGION
5
0.38 KB
集群規則說明如下：
計算資源
存儲容量
備注
96 CU
（CPU：96 Core，內存：384 GB）
1000 GB
使用集群默認配置，Shard數量為60。
測試結果：查詢時間數據
查詢執行時間以秒（s）為單位，結果均基于Hologres內表，具體數值如下所示。
TPCH Query編號
查詢耗時（r2.2.10）
查詢耗時（r3.0.5）
1
7.19
8.47
2
0.42
0.36
3
5.73
5.77
4
4.95
1.71
5
7.64
7.65
6
0.37
0.34
7
3.49
3.56
8
6.33
5.61
9
18.25
16.83
10
6.62
5.61
11
0.71
2.33
12
0.87
0.84
13
7.24
5.78
14
0.97
0.79
15
1.50
2.27
16
1.49
1.64
17
4.86
4.64
18
17.91
13.74
19
3.09
3.00
20
1.17
0.95
21
8.83
7.20
22
1.91
2.17
Total
111.53
101.16
Flink實時數據寫入場景性能參考
數據集基本信息
Hologres實例規格
計算資源
軟件版本
備注
64 CU（CPU：64 Core，內存：256 GB）
r1.1.53
使用集群默認配置，Shard數量為40。
Flink全托管規格
引擎版本
vvr-4.0.12-flink-1.13
配置模式
基礎模式
并發度
15
Job Manager CPU
1
Job Manager Memory
1 Gi
Task Manager CPU
1
Task Manager Memory
6 Gi
測試結果
測試結果如下所示，可以看出從測試開始的2022年4月8日19:35至2022年4月8日19:50，RPS最大值為
580,234，最小值為357,729。
