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本文為您介紹如何通過阿里云性能測試PTS對Hologres的性能進行壓測，幫助您快速驗證Hologres的性能。

Hologres簡介

Hologres是兼容PostgreSQL協議的實時交互式分析引擎。支持海量數據實時寫入、實時更新、實時分析，既支持PB級數據多維分析（OLAP）與即席分析（Ad Hoc），又支持高并發低延遲的在線數據服務（Serving）。

Hologres支持連接多種開發工具，您可以使用HoloWeb登錄Hologres實例，創建數據庫并在SQL編輯器中執行如下語句，完成內部表、外部表的創建和寫入測試數據。關于HoloWeb的簡介與使用方法，請參見HoloWeb簡介。
Hologres支持多種數據源的數據同步，包括MaxCompute數據同步、OSS數據湖同步、通過Copy命令導入本地文件、通過DataWorks同步MySQL等數據庫數據，詳情參見數據同步概述。
創建Hologres內部表的同時，需要為其設置合適的索引，以獲得最優的查詢性能。關于索引的創建，詳情請參見CREATE TABLE。

前提條件

已購買并開通Hologres實例，開通方法請參見購買Hologres。
已開通PTS服務。
本示例使用RAM用戶pts-test來做測試，請確保您已創建RAM用戶并授予AliyunHologresReadOnlyAccess權限。且已在HoloWeb授權該用戶訪問目標DB。

方案概覽

本實踐通過性能測試PTS使用TPC-H（商業智能計算測試）對Hologres在OLAP查詢場景、Key/Value點查場景和數據更新場景的性能進行測試。使用PTS進行性能壓測，您無需準備測試所需的基礎環境，但您仍需針對不同的測試場景準備相應數據及測試語句。

OLAP查詢場景：需要創建列存表，從數據源中同步數據，設計OLAP查詢測試語句。
Key/Value點查場景：需要創建行存表，從數據源中同步數據，設計Key/Value點查測試語句。
數據更新場景：需要創建表，寫入原始數據，并準備需要進行更新的數據。

重要

本文的TPC-H的實現基于TPC-H的基準測試，并不能與已發布的TPC-H基準測試結果相比較，本文中的測試并不符合TPC-H基準測試的所有要求。
本文以MaxCompute數據源為例，將MaxCompute公共空間MAXCOMPUTE_PUBLIC_DATA中的TPC-H 100 GB數據寫入Hologres，作為本文的測試數據。

OLAP查詢場景

主要使用列存表，使用TPC-H測試中的22條查詢語句進行測試。

1. 配置Hologres測試數據

創建外部表

SQL語句如下所示：

DROP FOREIGN TABLE IF EXISTS odps_customer_100g;
DROP FOREIGN TABLE IF EXISTS odps_lineitem_100g;
DROP FOREIGN TABLE IF EXISTS odps_nation_100g;
DROP FOREIGN TABLE IF EXISTS odps_orders_100g;
DROP FOREIGN TABLE IF EXISTS odps_part_100g;
DROP FOREIGN TABLE IF EXISTS odps_partsupp_100g;
DROP FOREIGN TABLE IF EXISTS odps_region_100g;
DROP FOREIGN TABLE IF EXISTS odps_supplier_100g;

IMPORT FOREIGN SCHEMA "MAXCOMPUTE_PUBLIC_DATA#default" LIMIT to
(
    odps_customer_100g,
    odps_lineitem_100g,
    odps_nation_100g,
    odps_orders_100g,
    odps_part_100g,
    odps_partsupp_100g,
    odps_region_100g,
    odps_supplier_100g
)
FROM SERVER odps_server INTO public OPTIONS(if_table_exist 'error',if_unsupported_type 'error');

創建內部表

OLAP場景測試需要使用列存表（默認即為列存），還需要創建合適的索引以達到更優的查詢性能。更多關于表屬性的信息請參見CREATE TABLE。

SQL語句如下所示：

DROP TABLE IF EXISTS LINEITEM;

BEGIN;
CREATE TABLE LINEITEM
(
    L_ORDERKEY      BIGINT      NOT NULL,
    L_PARTKEY       INT         NOT NULL,
    L_SUPPKEY       INT         NOT NULL,
    L_LINENUMBER    INT         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    TEXT        NOT NULL,
    L_LINESTATUS    TEXT        NOT NULL,
    L_SHIPDATE      TIMESTAMPTZ NOT NULL,
    L_COMMITDATE    TIMESTAMPTZ NOT NULL,
    L_RECEIPTDATE   TIMESTAMPTZ NOT NULL,
    L_SHIPINSTRUCT  TEXT        NOT NULL,
    L_SHIPMODE      TEXT        NOT NULL,
    L_COMMENT       TEXT        NOT NULL,
    PRIMARY KEY (L_ORDERKEY,L_LINENUMBER)
);
CALL set_table_property('LINEITEM', 'clustering_key', 'L_SHIPDATE,L_ORDERKEY');
CALL set_table_property('LINEITEM', 'segment_key', 'L_SHIPDATE');
CALL set_table_property('LINEITEM', 'distribution_key', 'L_ORDERKEY');
CALL set_table_property('LINEITEM', 'bitmap_columns', 'L_ORDERKEY,L_PARTKEY,L_SUPPKEY,L_LINENUMBER,L_RETURNFLAG,L_LINESTATUS,L_SHIPINSTRUCT,L_SHIPMODE,L_COMMENT');
CALL set_table_property('LINEITEM', 'dictionary_encoding_columns', 'L_RETURNFLAG,L_LINESTATUS,L_SHIPINSTRUCT,L_SHIPMODE,L_COMMENT');
COMMIT;

DROP TABLE IF EXISTS ORDERS;

BEGIN;
CREATE TABLE ORDERS
(
    O_ORDERKEY      BIGINT      NOT NULL PRIMARY KEY,
    O_CUSTKEY       INT         NOT NULL,
    O_ORDERSTATUS   TEXT        NOT NULL,
    O_TOTALPRICE    DECIMAL(15,2) NOT NULL,
    O_ORDERDATE     timestamptz NOT NULL,
    O_ORDERPRIORITY TEXT        NOT NULL,
    O_CLERK         TEXT        NOT NULL,
    O_SHIPPRIORITY  INT         NOT NULL,
    O_COMMENT       TEXT        NOT NULL
);
CALL set_table_property('ORDERS', 'segment_key', 'O_ORDERDATE');
CALL set_table_property('ORDERS', 'distribution_key', 'O_ORDERKEY');
CALL set_table_property('ORDERS', 'bitmap_columns', 'O_ORDERKEY,O_CUSTKEY,O_ORDERSTATUS,O_ORDERPRIORITY,O_CLERK,O_SHIPPRIORITY,O_COMMENT');
CALL set_table_property('ORDERS', 'dictionary_encoding_columns', 'O_ORDERSTATUS,O_ORDERPRIORITY,O_CLERK,O_COMMENT');
COMMIT;

DROP TABLE IF EXISTS PARTSUPP;

BEGIN;
CREATE TABLE PARTSUPP
(
    PS_PARTKEY    INT    NOT NULL,
    PS_SUPPKEY    INT    NOT NULL,
    PS_AVAILQTY   INT    NOT NULL,
    PS_SUPPLYCOST DECIMAL(15,2) NOT NULL,
    PS_COMMENT    TEXT   NOT NULL,
    PRIMARY KEY(PS_PARTKEY,PS_SUPPKEY)
);
CALL set_table_property('PARTSUPP', 'distribution_key', 'PS_PARTKEY');
CALL set_table_property('PARTSUPP', 'bitmap_columns', 'PS_PARTKEY,PS_SUPPKEY,PS_AVAILQTY,PS_COMMENT');
CALL set_table_property('PARTSUPP', 'dictionary_encoding_columns', 'PS_COMMENT');
COMMIT;

DROP TABLE IF EXISTS PART;

BEGIN;
CREATE TABLE PART
(
    P_PARTKEY     INT    NOT NULL PRIMARY KEY,
    P_NAME        TEXT   NOT NULL,
    P_MFGR        TEXT   NOT NULL,
    P_BRAND       TEXT   NOT NULL,
    P_TYPE        TEXT   NOT NULL,
    P_SIZE        INT    NOT NULL,
    P_CONTAINER   TEXT   NOT NULL,
    P_RETAILPRICE DECIMAL(15,2) NOT NULL,
    P_COMMENT     TEXT   NOT NULL
);
CALL set_table_property('PART', 'distribution_key', 'P_PARTKEY');
CALL set_table_property('PART', 'bitmap_columns', 'P_PARTKEY,P_SIZE,P_NAME,P_MFGR,P_BRAND,P_TYPE,P_CONTAINER,P_COMMENT');
CALL set_table_property('PART', 'dictionary_encoding_columns', 'P_NAME,P_MFGR,P_BRAND,P_TYPE,P_CONTAINER,P_COMMENT');
COMMIT;

DROP TABLE IF EXISTS CUSTOMER;

BEGIN;
CREATE TABLE CUSTOMER
(
    C_CUSTKEY    INT    NOT NULL PRIMARY KEY,
    C_NAME       TEXT   NOT NULL,
    C_ADDRESS    TEXT   NOT NULL,
    C_NATIONKEY  INT    NOT NULL,
    C_PHONE      TEXT   NOT NULL,
    C_ACCTBAL    DECIMAL(15,2) NOT NULL,
    C_MKTSEGMENT TEXT   NOT NULL,
    C_COMMENT    TEXT   NOT NULL
);
CALL set_table_property('CUSTOMER', 'distribution_key', 'C_CUSTKEY');
CALL set_table_property('CUSTOMER', 'bitmap_columns', 'C_CUSTKEY,C_NATIONKEY,C_NAME,C_ADDRESS,C_PHONE,C_MKTSEGMENT,C_COMMENT');
CALL set_table_property('CUSTOMER', 'dictionary_encoding_columns', 'C_NAME,C_ADDRESS,C_PHONE,C_MKTSEGMENT,C_COMMENT');
COMMIT;

DROP TABLE IF EXISTS SUPPLIER;

BEGIN;
CREATE TABLE SUPPLIER
(
    S_SUPPKEY   INT    NOT NULL PRIMARY KEY,
    S_NAME      TEXT   NOT NULL,
    S_ADDRESS   TEXT   NOT NULL,
    S_NATIONKEY INT    NOT NULL,
    S_PHONE     TEXT   NOT NULL,
    S_ACCTBAL   DECIMAL(15,2) NOT NULL,
    S_COMMENT   TEXT   NOT NULL
);
CALL set_table_property('SUPPLIER', 'distribution_key', 'S_SUPPKEY');
CALL set_table_property('SUPPLIER', 'bitmap_columns', 'S_SUPPKEY,S_NAME,S_ADDRESS,S_NATIONKEY,S_PHONE,S_COMMENT');
CALL set_table_property('SUPPLIER', 'dictionary_encoding_columns', 'S_NAME,S_ADDRESS,S_PHONE,S_COMMENT');
COMMIT;

DROP TABLE IF EXISTS NATION;

BEGIN;
CREATE TABLE NATION(
  N_NATIONKEY INT NOT NULL PRIMARY KEY,
  N_NAME text NOT NULL,
  N_REGIONKEY INT NOT NULL,
  N_COMMENT text NOT NULL
);
CALL set_table_property('NATION', 'distribution_key', 'N_NATIONKEY');
CALL set_table_property('NATION', 'bitmap_columns', 'N_NATIONKEY,N_NAME,N_REGIONKEY,N_COMMENT');
CALL set_table_property('NATION', 'dictionary_encoding_columns', 'N_NAME,N_COMMENT');
COMMIT;

DROP TABLE IF EXISTS REGION;

BEGIN;
CREATE TABLE REGION
(
    R_REGIONKEY INT  NOT NULL PRIMARY KEY,
    R_NAME      TEXT NOT NULL,
    R_COMMENT   TEXT
);
CALL set_table_property('REGION', 'distribution_key', 'R_REGIONKEY');
CALL set_table_property('REGION', 'bitmap_columns', 'R_REGIONKEY,R_NAME,R_COMMENT');
CALL set_table_property('REGION', 'dictionary_encoding_columns', 'R_NAME,R_COMMENT');
COMMIT;

測試數據寫入并收集統計信息

說明

Hologres從V2.1.17版本起支持Serverless Computing能力，針對大數據量離線導入、大型ETL作業、外表大數據量查詢等場景，使用Serverless Computing執行該類任務可以直接使用額外的Serverless資源，避免使用實例自身資源，無需為實例預留額外的計算資源，顯著提升實例穩定性、減少OOM概率，且僅需為任務單獨付費。Serverless Computing詳情請參見Serverless Computing概述，Serverless Computing使用方法請參見Serverless Computing使用指南。

SQL語句如下所示：

-- （可選）推薦使用Serverless Computing執行大數據量離線導入和ETL作業
SET hg_computing_resource = 'serverless';

INSERT INTO public.customer SELECT * FROM public.odps_customer_100g ;
INSERT INTO public.lineitem SELECT * FROM public.odps_lineitem_100g ;
INSERT INTO public.nation SELECT * FROM public.odps_nation_100g ;
INSERT INTO public.orders SELECT * FROM public.odps_orders_100g ;
INSERT INTO public.part SELECT * FROM public.odps_part_100g ;
INSERT INTO public.partsupp SELECT * FROM public.odps_partsupp_100g ;
INSERT INTO public.region SELECT * FROM public.odps_region_100g ;
INSERT INTO public.supplier SELECT * FROM public.odps_supplier_100g ;

-- 清理寫入文件
vacuum  nation;
vacuum  region;
vacuum  supplier;
vacuum  customer;
vacuum  part;
vacuum  partsupp;
vacuum  orders;
vacuum  lineitem;
-- 收集表的統計信息
analyze nation;
analyze region;
analyze lineitem;
analyze orders;
analyze customer;
analyze part;
analyze partsupp;
analyze supplier;
-- 針對非主鍵的JOIN KEY收集統計信息
analyze lineitem (l_orderkey,l_partkey,l_suppkey);
analyze orders (o_custkey);
analyze partsupp(ps_partkey,ps_suppkey);

-- 重置配置，保證非必要的SQL不會使用serverless資源。
RESET hg_computing_resource;

2. 配置PTS壓測場景

登錄PTS控制臺，選擇性能測試 > 創建場景，然后單擊PTS壓測。
刪除默認HTTP節點。
添加一個JDBC節點并配置，如下所示：
說明
在實際測試過程中，一個業務會話內的壓測節點順序執行，不同業務會話間并行執行。在本文的測試場景中，只需保留一個業務會話，通過配置后續的并發數來模擬并行場景。
基本請求信息頁簽重要配置項說明：
- 數據庫類型：選擇PostgreSQL。
- 數據庫URL：格式為：{ENDPOINT}:{PORT}/{DBNAME}，您可從實時數倉Hologres > 實例列表 > 實例詳情頁面獲取。
- 用戶名：輸入RAM用戶pts-test的AccessKey ID。
- 密碼：輸入RAM用戶pts-test的AccessKey Secret。
- SQL：待執行的SQL語句，本文使用TPC-H 22條查詢語句，SQL語句詳情請參見TPC-H 22條查詢語句。
連接池配置頁簽配置項說明：
- 初始化連接數：初始化時建立物理連接的個數，本示例設置為1。
- 獲取連接最大等待時間：這里保持默認即可。
- 最大連接數：最大活躍連接數量，本示例設置為15，以匹配單并發與多并發多種測試場景。
- 最小連接數：池中最小空閑連接數量，本示例設置為1。
根據步驟c，配置其他查詢語句，針對此OLAP查詢場景測試，TPC-H包含22條查詢語句。您可采用API復制功能，在同一條業務會話下創建22個JDBC節點，并依次添加TPC-H 22條查詢語句。在壓測過程中，PTS會依次循環執行這22條查詢語句。

施壓配置

本示例選擇阿里云VPC內網壓測，其他施壓配置參數需要根據測試目的的不同進行調整。使用TPC-H數據進行OLAP場景測試，主要關注的是單條Query的執行時長，參數配置如下：

參數	說明
最大虛擬用戶數	本示例設置為1，以確保每條query執行時有充足的資源。
遞增模式	選擇手動調速，由于此處不涉及并發數的變化，因此只需保證并發數始終為1即可。
壓測總時長	此處涉及22條查詢語句，因此測試時長選擇60分鐘。
指定IP數	指發起壓測流量的IP地址數量，即施壓機數量。此處只需設置1個施壓IP。

3. 調試并啟動壓測

調試場景可驗證配置是否合理，避免壓測失敗，建議您先調試場景。
單擊保存去壓測，在溫馨提示頁面，選擇立即執行并勾選確認本次壓測已獲得準許并遵守當地法律，然后單擊啟動壓測。

4. 壓測報告查詢與分析

壓測完成后，在壓測報告頁簽單擊查看。
在報告詳情頁面的概覽頁簽，可以查看壓測場景運行成功與否。
- 壓測運行成功，可以查看成功率、平均RT、TPS/虛擬用戶、異常數、總請求數等信息。其中，平均RT對應平均查詢延遲，TPS指包含連接時間的每秒事務處理量。在本文的性能測試中，TPS與QPS大小一致。
- 壓測運行失敗，請求數等指標均為0，可以通過選擇查看采樣日志 > 點擊查看詳情 > Error信息查看報錯信息，進行問題排查。
在報告詳情頁面單擊明細，在壓測報告明細頁簽查看每個壓測節點（對應每個Query）的相關指標。
如本文的OLAP查詢場景，針對單個業務會話中包含多個壓測節點的場景，查看單個壓測節點的指標。
在不配置虛擬用戶數時，OLAP查詢場景關注的指標為Query的查詢時長，即對應下圖的平均RT，本文測試得到的TPC-H 22條Query執行時長之和約為25 s。
在配置虛擬用戶數后的OLAP場景測試結果如下，此時需要同時關注查詢時間及QPS兩項指標。可以看出，隨著虛擬用戶數的逐步提升，測試的QPS結果保持在5附近。您也可以前往明細頁，選擇對應時間段來查看每個虛擬用戶數下的性能結果。

更多關于壓測報告的內容查看與分析，詳情請參見查看JDBC壓測報告。

Key/Value點查場景

主要使用行存表，針對ORDERS使用行存表后，進行主鍵過濾的點查。

1. 配置Hologres準備測試數據

Key/Value點查場景繼續使用OLAP場景創建的數據庫，使用TPC-H數據集中的ORDERS表進行測試。您在登錄Hologres實例后，可以執行如下語句建表并直接從OLAP場景的ORDERS表中寫入數據。

創建內部表

由于點查場景需要使用行存表，所以不能使用OLAP查詢場景中創建的內部表，需要重新創建一張內部表。Key/Value點查場景測試需要設置主鍵并使用行存表，還需要設置合適的索引以達到更優的查詢性能。更多關于表屬性的信息請參見CREATE TABLE。

SQL語句如下所示：

DROP TABLE IF EXISTS public.orders_row;

BEGIN;
CREATE TABLE public.orders_row(
    O_ORDERKEY       INT            NOT NULL PRIMARY KEY
    ,O_CUSTKEY       INT            NOT NULL
    ,O_ORDERSTATUS   TEXT           NOT NULL
    ,O_TOTALPRICE    DECIMAL(15,2)  NOT NULL
    ,O_ORDERDATE     TIMESTAMPTZ    NOT NULL
    ,O_ORDERPRIORITY TEXT           NOT NULL
    ,O_CLERK         TEXT           NOT NULL
    ,O_SHIPPRIORITY  INT            NOT NULL
    ,O_COMMENT       TEXT           NOT NULL
);
CALL SET_TABLE_PROPERTY('public.orders_row', 'orientation', 'row');
CALL SET_TABLE_PROPERTY('public.orders_row', 'clustering_key', 'o_orderkey');
CALL SET_TABLE_PROPERTY('public.orders_row', 'distribution_key', 'o_orderkey');
COMMIT;

寫入數據

-- （可選）推薦使用Serverless Computing執行大數據量離線導入和ETL作業
SET hg_computing_resource = 'serverless';

INSERT INTO public.orders_row
SELECT * FROM public.orders;

-- 重置配置，保證非必要的SQL不會使用serverless資源。
RESET hg_computing_resource;

2. 配置PTS壓測場景

登錄PTS控制臺，選擇性能測試 > 創建場景，然后單擊PTS壓測。
刪除默認HTTP節點。
添加一個JDBC節點并配置，如下所示：
說明
在實際測試過程中，一個業務會話內的壓測節點順序執行，不同業務會話間并行執行。在本文的測試場景中，只需保留一個業務會話，通過配置后續的并發數來模擬并行場景。
基本請求信息頁簽重要配置項說明：
- 數據庫類型：選擇PostgreSQL。
- 數據庫URL：格式為：{ENDPOINT}:{PORT}/{DBNAME}，您可從實時數倉Hologres > 實例列表 > 實例詳情頁面獲取。
- 用戶名：輸入RAM用戶pts-test的AccessKey ID。
- 密碼：輸入RAM用戶pts-test的AccessKey Secret。
- SQL：Key/Value點查場景的SQL與OLAP場景不同，查詢方式可以分為單值點查與多值點查，樣例SQL如下，詳情請參見測試方案介紹。
  - 單值點查
    SQL語句如下所示：
    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 = ?;
  - 多值點查，此處以9個值為例。
    SQL語句如下所示：
    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 (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?);
占位符頁簽配置項說明：
- Type：本示例占位符Type使用bigint。由于Key/Value點查場景需要隨機生成待查詢的主鍵值，在PTS中可以通過配置占位符實現。在SQL中使用?作為占位符，并在占位符中依次配置?代表的值。
  重要
  SQL中?的數量與占位符的數量需要相等，且二者按順序一一對應。即本實踐中需要為多值點查的SQL示例配置九行占位符。
- Value：PTS支持若干系統函數，本示例使用random函數，即Value值為：${sys.random(1,99999999)}。
連接池配置頁簽配置項說明：
- 初始化連接數：初始化時建立物理連接的個數，Key/Value點查場景涉及并發，這里先將壓測節點的連接數配置為20，對應后文施壓配置中的每一臺施壓機都會產生20個連接。
- 獲取連接最大等待時間：這里保持默認即可。
- 最大連接數：最大活躍連接數量，本示例設置為20。
- 最小連接數：池中最小空閑連接數量，本示例設置為20。

施壓配置

本示例選擇阿里云VPC內網壓測，其他施壓配置參數需要根據測試目的的不同進行調整。

參數	說明
壓力模式	本示例選擇并發模式。
最大并發	由于本文Key/Value點查場景針對Hologres 64CU規格實例的測試并發數為`500`，本示例設為`500`。因此，上文的連接池配置中，每臺機器在壓測節點上產生的連接數配置為`20`，以達到需要測試的`500`并發數。
遞增模式	由于本文的測試場景不涉及并發數的變化，因此該部分只需保證并發數始終為`500`即可，即本示例選擇手動調速。
壓測總時長	結合測試場景需要進行填寫。本場景僅涉及`1`條測試語句，因此測試時長選擇`5`分鐘。
指定IP數	指發起壓測流量的IP地址數量，即施壓機數量。本場景預估達到的QPS為`10`萬，單臺施壓機可以提供的QPS上限為`4000`，因此本示例選擇`25`臺施壓機。說明 PTS在并發模式下，單個施壓機可以提供的QPS上限為4000，因此在實際測試場景中，需要結合可能達到的QPS值來確定施壓機數量，而后確定連接池配置。

3. 調試并啟動壓測

調試場景可驗證配置是否合理，避免壓測失敗，建議您先調試場景。
單擊保存去壓測，在溫馨提示頁面，選擇立即執行并勾選確認本次壓測已獲得準許并遵守當地法律，然后單擊啟動壓測。

4. 壓測結果查詢與分析

對于單值點查，本實踐壓測得到的QPS平均值超過100000。
對于多值點查，以30個值的批量點查為例，本實踐得到的測試結果如下，其中QPS平均值為34819。最終的QPS性能為圖示平均QPS值乘以批量點查數量30，即34819 * 30 =1044570 。

數據更新場景

主要用于測試OLAP引擎在有主鍵的情況下數據更新的性能。

本文的數據更新場景使用與Key/Value點查場景相同的數據表。

在配置PTS壓測場景內容中，僅JDBC壓測節點信息中的SQL語句與 Key/Value點查場景單值點查不同（此處忽略多值點查情況），其余配置項均可保持一致。

數據更新場景的SQL語句如下所示：

INSERT INTO public.orders_row (o_orderkey, o_custkey, o_orderstatus, o_totalprice, o_orderdate, o_orderpriority, o_clerk, o_shippriority, o_comment)
    VALUES (?, 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.*);

啟動壓測和報告分析請參考Key/Value點查場景。

常見報錯

在調試過程中，可能會遇到如下錯誤，報錯原因可能是數據庫URL錯誤、用戶名密碼錯誤等，導致連接失敗。調試異常

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使用PTS壓測實時數倉Hologres

Hologres簡介

前提條件

方案概覽

OLAP查詢場景

1. 配置Hologres測試數據

2. 配置PTS壓測場景

3. 調試并啟動壓測

4. 壓測報告查詢與分析

Key/Value點查場景

1. 配置Hologres準備測試數據

2. 配置PTS壓測場景

3. 調試并啟動壓測

4. 壓測結果查詢與分析

數據更新場景

常見報錯

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