环境

• 环境搭建参考之前写过的文章CentOS7 安装 Gauss DB 200 单节点
• Data Studio 6.5.使用参考之前写的文章Gauss DB 数据库使用（二） Data Studio

场景 - 大表JOIN统计查询 (OLAP)

背景

outer join 是我们在业务中最常使用的查询格式之一，尤其在OLAP类型的系统中，更是会经常出现大数据量多个数据outer join来做统计汇总，因此一款数据库能否高效支撑大表outer join是衡量是否有效支撑OLAP业务的重要指标

设计

两张表，A表100W数据，B表1000W数据。B表中包含A中的80W条数据。
测试用例：

1. A表中包含B表中数据条数
2. A表中不包含B表中数据条数
3. B表中包含A表中数据条数
4. B表中不包含A表中数据条数

1用户并发，连续查询100次。

准备

• 创建测试表

drop table if exists t_test06_01;
drop table if exists t_test06_02;

create table t_test06_01 (
    id serial,
    info text default 'sfsluiejldksjfslaueijflsdjflsjfleifeiolfjsl'::text,
    state integer default 0,
    create_time timestamp without time zone default now(),
    modify_time timestamp without time zone default now()
)
with (orientation=row, compression=no)
DISTRIBUTE BY HASH(id)
TO GROUP group_version1;
alter table t_test06_01 add CONSTRAINT t_test06_01_pkey primary key (id);

create table t_test06_02 (like t_test06_01 including all);

-- 准备测试数据

insert into t_test06_01(id) select id from generate_series(1,1000000) t(id);
insert into t_test06_02(id) select 200000+id from generate_series(1,10000000) t(id); 

• 测试语句

select count(1)
from t_test06_01 a
left join t_test06_02 b on b.id = a.id
where b.id is null;

select count(1)
from t_test06_01 a
left join t_test06_02 b on b.id = a.id
where b.id is not null;

select count(1)
from t_test06_02 b
left join t_test06_01 a on a.id = b.id
where a.id is null;

select count(1)
from t_test06_02 b
left join t_test06_01 a on a.id = b.id
where a.id is not null;

配置jmeter

• 创建Thread Group

  
  

• 创建jdbc连接

  
  

• 创建JDBC Request

  
  A表中不包含B表中数据条数
  A表中包含B表中数据条数
  B表中不包含A表中数据条数
  B表中包含A表中数据条数

• 添加结果监控

  
  

测试结果

• 如上图，从JMeter的监控看，总体运行稳定，排除测试工具性能瓶颈影响测试结果的可能性。

  
  

• 如上图，在测试期间，数据库资源使用情况明显增加，但是总体运行稳定，压力没有达到数据库性能瓶颈。

  
  
  

  从上图测试结果来看，“A表中不包含B表中数据条数”，响应速度最快，大概在800ms左右；“B表中不包含A表中数据条数”，响应速度最慢，左右在1s左右；剩余两项测试响应时间大概在900ms左右；四项测试响应时间基本都不超过1s，基本满足业务需求。