测试TPCC性能

下载TPCC标准测试工具BenchmarkSQL5.0。

将目录lib/postgresql下面的*.jar 替换为openGauss适配的jar包。

$ pwd
/your path/benchmarksql-5.0/lib/postgres
$ ls
postgresql.jar #openGauss jdbc驱动。
postgresql-9.3-1102.jdbc41.jar.bak    # 自带jar备份。

openGauss适配的JDBC版本包获取路径为openGauss-x.x.x-JDBC .tar.gz。

进入benchmarksql-5.0根目录，输入ant命令进行编译。
```
$ cd /your path/benchmarksql-5.0/
$ ant
```
编译成功后会生成build和dist两个目录。

创建benchmarkSQL配置文件，使用benchmarkSQL前需要配置数据库相关的信息，包括数据库账号、密码、端口、数据库名称。

$ cd /your path/benchmarksql-5.0/run
$ cp props.pg props.opengauss.1000w
$ vim props.opengauss.1000w

从props.pg拷贝一份配置文件并按如下修改，斜体处请根据真实情况进行修改。

db=postgres
driver=org.postgresql.Driver
// 修改连接字符串, 包含IP、端口号、数据库，其中8.92.4.238为数据库服务端的千兆网卡IP。
conn=jdbc:postgresql://8.92.4.238:21579/tpcc1000?prepareThreshold=1&batchMode=on&fetchsize=10
// 设置数据库登录用户和密码。
user=bot
password=Gaussdba@Mpp

warehouses=1000
loadWorkers=200

// 设置最大并发数量, 跟服务端最大work数对应。
terminals=812
//要为每个终端运行指定事务--runMins必须等于零
runTxnsPerTerminal=0
//要运行指定的分钟 - runTxnsPerTerminal必须等于零
runMins=5
//每分钟总事务数
limitTxnsPerMin=0


//在4.x兼容模式下运行时，设置为True。
//设置为false以均匀使用整个配置的数据库。
terminalWarehouseFixed=false

//以下五个值相加之和为100。
//45、43、4、4和4的默认百分比与TPC-C规范匹配。
newOrderWeight=45
paymentWeight=43
orderStatusWeight=4
deliveryWeight=4
stockLevelWeight=4

//创建文件夹以收集详细结果数据。
//通过注释取消此内容。
resultDirectory=my_result_%tY-%tm-%td_%tH%tM%tS
osCollectorScript=./misc/os_collector_linux.py
osCollectorInterval=1
//收集OS负载信息。
osCollectorSSHAddr=osuer@10.44.133.78
osCollectorDevices=net_enp3s0 blk_nvme0n1 blk_nvme1n1 blk_nvme2n1 blk_nvme3n1

TPCC导入数据前准备。

使用如下文件替换benchmarkSQL中的文件，路径为benchmarksql-5.0/run/sql.common/。该文件主要增加了两个表空间和一些附加数据属性。

CREATE TABLESPACE example2 relative location 'tablespace2';
CREATE TABLESPACE example3 relative location 'tablespace3';

create table bmsql_config (
  cfg_name    varchar(30),
  cfg_value   varchar(50)
);

create table bmsql_warehouse (
  w_id        integer   not null,
  w_ytd       decimal(12,2),
  w_tax       decimal(4,4),
  w_name      varchar(10),
  w_street_1  varchar(20),
  w_street_2  varchar(20),
  w_city      varchar(20),
  w_state     char(2),
  w_zip       char(9)
) WITH (FILLFACTOR=80);

create table bmsql_district (
  d_w_id       integer       not null,
  d_id         integer       not null,
  d_ytd        decimal(12,2),
  d_tax        decimal(4,4),
  d_next_o_id  integer,
  d_name       varchar(10),
  d_street_1   varchar(20),
  d_street_2   varchar(20),
  d_city       varchar(20),
  d_state      char(2),
  d_zip        char(9)
 ) WITH (FILLFACTOR=80);

create table bmsql_customer (
  c_w_id         integer        not null,
  c_d_id         integer        not null,
  c_id           integer        not null,
  c_discount     decimal(4,4),
  c_credit       char(2),
  c_last         varchar(16),
  c_first        varchar(16),
  c_credit_lim   decimal(12,2),
  c_balance      decimal(12,2),
  c_ytd_payment  decimal(12,2),
  c_payment_cnt  integer,
  c_delivery_cnt integer,
  c_street_1     varchar(20),
  c_street_2     varchar(20),
  c_city         varchar(20),
  c_state        char(2),
  c_zip          char(9),
  c_phone        char(16),
  c_since        timestamp,
  c_middle       char(2),
  c_data         varchar(500)
) WITH (FILLFACTOR=80) tablespace example2;

create sequence bmsql_hist_id_seq;

create table bmsql_history (
  hist_id  integer,
  h_c_id   integer,
  h_c_d_id integer,
  h_c_w_id integer,
  h_d_id   integer,
  h_w_id   integer,
  h_date   timestamp,
  h_amount decimal(6,2),
  h_data   varchar(24)
) WITH (FILLFACTOR=80);

create table bmsql_new_order (
  no_w_id  integer   not null,
  no_d_id  integer   not null,
  no_o_id  integer   not null
) WITH (FILLFACTOR=80);

create table bmsql_oorder (
  o_w_id       integer      not null,
  o_d_id       integer      not null,
  o_id         integer      not null,
  o_c_id       integer,
  o_carrier_id integer,
  o_ol_cnt     integer,
  o_all_local  integer,
  o_entry_d    timestamp
) WITH (FILLFACTOR=80);

create table bmsql_order_line (
  ol_w_id         integer   not null,
  ol_d_id         integer   not null,
  ol_o_id         integer   not null,
  ol_number       integer   not null,
  ol_i_id         integer   not null,
  ol_delivery_d   timestamp,
  ol_amount       decimal(6,2),
  ol_supply_w_id  integer,
  ol_quantity     integer,
  ol_dist_info    char(24)
) WITH (FILLFACTOR=80);

create table bmsql_item (
  i_id     integer      not null,
  i_name   varchar(24),
  i_price  decimal(5,2),
  i_data   varchar(50),
  i_im_id  integer
);

create table bmsql_stock (
  s_w_id       integer       not null,
  s_i_id       integer       not null,
  s_quantity   integer,
  s_ytd        integer,
  s_order_cnt  integer,
  s_remote_cnt integer,
  s_data       varchar(50),
  s_dist_01    char(24),
  s_dist_02    char(24),
  s_dist_03    char(24),
  s_dist_04    char(24),
  s_dist_05    char(24),
  s_dist_06    char(24),
  s_dist_07    char(24),
  s_dist_08    char(24),
  s_dist_09    char(24),
  s_dist_10    char(24)
) WITH (FILLFACTOR=80) tablespace example3;

导入数据。

创建数据库用户。

create user bot identified by 'Gaussdba@Mpp' profile default;
alter user bot sysadmin;
create database tpcc1000 encoding 'UTF8' template=template0 owner tpcc5q;

执行如下命令导入数据。

./runDatabaseBuild.sh props.opengauss.1000w

备份数据。
为了方便多次测试，减少导入数据的时间，可以通过停止数据库，将整个数据目录执行一次拷贝对数据库进行备份。
对数据进行分盘。
在性能测试过程中，为了增加IO的吞吐量，需要将数据分散到不同的存储介质上。由于机器上有4块NVME盘，可以将数据分散到不同的盘上。将pg_xlog、tablespace2、tablespace3这三个目录放置在其他3个NVME盘上，并在原有的位置给出指向真实位置的软连接。pg_xlog位于数据库目录下，tablespace2、tablespace3分别位于数据库目录pg_location下。对tablespace2分盘的命令如下:
```
mv $DATA_DIR/pg_location/tablespace2 $TABSPACE2_DIR/tablespace2
cd $DATA_DIR/pg_location/
ln -svf $TABSPACE2_DIR/tablespace2 ./
```
创建完成后的效果如下图：
运行TPCC程序。
```
numactl –C 0-19,32-51,64-83,96-115 ./runBenchmark.sh props.opengauss.1000w
```
运行后的结果如下图，tpmC部分即为测试结果。
验证数据测试过程正确性。
使用htop监控数据库服务端和tpcc客户端CPU利用情况，最佳性能测试情况下，各个业务CPU的占用率都非常高（> 90%）。如果有CPU占用率没有达标，可能是绑核方式不对或其他问题，需要定位找到根因进行调整。
下图是最佳性能测试情况下所有CPU的使用情况，其中黄线框中的是处理网络中断的CPU。
如果为了避免数据的干扰，需要进行重新测试，可以通过步骤7备份的数据通过拷贝的方式恢复数据。重复步骤8~步骤10可以重新进行测试。