Skip to content

Commit 2b8e48a

Browse files
github-actions[bot]github-actions[bot]
authored
💬Generate LLM translations (#2096)
Co-authored-by: github-actions[bot] <41898282+github-actions[bot]@users.noreply.github.com>
1 parent 47a2f9e commit 2b8e48a

File tree

1 file changed

+58
-58
lines changed

1 file changed

+58
-58
lines changed

‎docs/cn/guides/80-benchmark/10-tpch.md‎

Lines changed: 58 additions & 58 deletions
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -1,37 +1,37 @@
11
---
2-
title: "TPC-H Benchmark: Databend Cloud vs. Snowflake"
3-
sidebar_label: "TPC-H SF100 Benchmark"
2+
title: "TPC-H 基准测试：Databend Cloud vs. Snowflake"
3+
sidebar_label: "TPC-H SF100 基准测试"
44
---
55

6-
## Quick Overview
6+
## 快速概览
77

88
### TPC-H
99

10-
The TPC-H benchmark 是一个用于评估决策支持系统的标准，专注于复杂查询和数据维护。在此分析中，我们使用 TPC-H SF100(SF1 = 6 Million Rows) 数据集比较 Databend Cloud 和 Snowflake，该数据集包含 100GB 的数据和大约 6 亿行，涵盖 22 个查询。
10+
TPC-H 基准测试是评估决策支持系统的标准，侧重于复杂的查询和数据维护。在此分析中，我们使用 TPC-H SF100（SF1 = 6 百万行）数据集比较 Databend Cloud 和 Snowflake，该数据集包含 100GB 的数据和大约 6 亿行，涵盖 22 个查询。
1111

1212
:::info Disclaimer
13-
The TPC Benchmark™ and TPC-H™ are trademarks of the Transaction Processing Performance Council ([TPC](http://www.tpc.org)). Our benchmark, while inspired by TPC-H, is not directly comparable to official TPC-H results.
13+
TPC Benchmark™ 和 TPC-H™ 是事务处理性能委员会 ([TPC](http://www.tpc.org)) 的商标。我们的基准测试虽然受到 TPC-H 的启发，但与官方 TPC-H 结果不具有直接可比性。
1414
:::
1515

16-
### Snowflake and Databend Cloud
16+
### Snowflake 和 Databend Cloud
1717

18-
- **[Snowflake](https://www.snowflake.com)**: Snowflake 以其先进的功能而闻名，例如分离存储和计算、按需扩展计算、数据共享和克隆功能。
18+
- **[Snowflake](https://www.snowflake.com)**: Snowflake 以其先进的功能而闻名，例如存储和计算分离、按需扩展计算、数据共享和克隆功能。
1919

2020
- **[Databend Cloud](https://www.databend.com)**: Databend Cloud 提供与 Snowflake [类似的功能](https://github.com/databendlabs/databend/issues/13059)，作为一个云原生数仓，它也将存储与计算分离，并根据需要提供可扩展的计算。
21-
它由开源 [Databend project](https://github.com/databendlabs/databend) 开发而来，定位为 Snowflake 的一种现代、经济高效的替代方案，尤其适用于大规模分析。
21+
它由开源 [Databend 项目](https://github.com/databendlabs/databend) 开发而来，定位于 Snowflake 的现代、经济高效的替代方案，尤其适用于大规模分析。
2222

23-
## Performance and Cost Comparison
23+
## 性能和成本比较
2424

25-
- **Data Loading Costs**: 与 Snowflake 相比，Databend 在数据加载方面实现了 **67% 的成本降低**。
26-
- **Query Execution Costs**: Databend 在查询执行方面的成本比 Snowflake 大约 **低 60%**。
25+
- **数据加载成本**：与 Snowflake 相比，Databend 在数据加载方面实现了 **67% 的成本降低**。
26+
- **查询执行成本**：Databend 的查询执行成本比 Snowflake 大约 **低 60%**。
2727

2828
:::info Note
2929

30-
对于此 benchmark，没有应用特殊的 tuning。Snowflake 和 Databend Cloud 都使用了它们的默认设置。
30+
对于此基准测试，未应用任何特殊调整。Snowflake 和 Databend Cloud 均使用其默认设置。
3131
请记住，**不要只相信我们的话 - 我们鼓励您自己运行并验证这些结果。**
3232
:::
3333

34-
### Data Loading Benchmark
34+
### 数据加载基准测试
3535

3636
![Alt text](@site/static/img/documents/tpch1.png)
3737

@@ -49,7 +49,7 @@ The TPC Benchmark™ and TPC-H™ are trademarks of the Transaction Processing P
4949
| **Total Cost** | **$0.77** | **$0.25** | |
5050
| **Storage Size** | **20.8GB** | **24.5GB** | |
5151

52-
### Query Benchmark: Cold Run
52+
### 查询基准测试：冷启动
5353

5454
![Alt text](@site/static/img/documents/tpch2.png)
5555

@@ -80,87 +80,87 @@ The TPC Benchmark™ and TPC-H™ are trademarks of the Transaction Processing P
8080
| **Total Time** | **207s** | **166s** |
8181
| **Total Cost** | **$0.23** | **$0.09** |
8282

83-
### Query Benchmark: Hot Run
83+
### 查询基准测试：热启动
8484

8585
![Alt text](@site/static/img/documents/tpch3.png)
8686

87-
| 查询 | Snowflake (总计 138 秒，成本 $0.15) | Databend Cloud (总计 124 秒，成本 $0.07) |
88-
| ---------- | ----------------------------------- | ---------------------------------------- |
89-
| TPC-H 1 | 8.934 | 7.568 |
90-
| TPC-H 2 | 3.018 | 3.125 |
91-
| TPC-H 3 | 6.089 | 5.234 |
92-
| TPC-H 4 | 4.914 | 3.392 |
93-
| TPC-H 5 | 5.800 | 4.857 |
94-
| TPC-H 6 | 0.891 | 2.142 |
95-
| TPC-H 7 | 5.381 | 4.389 |
96-
| TPC-H 8 | 5.724 | 5.887 |
97-
| TPC-H 9 | 10.283 | 9.621 |
98-
| TPC-H 10 | 10.368 | 8.524 |
99-
| TPC-H 11 | 1.165 | 1.364 |
100-
| TPC-H 12 | 7.052 | 5.352 |
101-
| TPC-H 13 | 12.829 | 6.180 |
102-
| TPC-H 14 | 3.288 | 2.725 |
103-
| TPC-H 15 | 3.475 | 2.748 |
104-
| TPC-H 16 | 4.094 | 1.124 |
105-
| TPC-H 17 | 4.203 | 13.757 |
106-
| TPC-H 18 | 18.583 | 11.630 |
107-
| TPC-H 19 | 3.888 | 7.881 |
108-
| TPC-H 20 | 6.379 | 5.797 |
109-
| TPC-H 21 | 10.287 | 9.806 |
110-
| TPC-H 22 | 1.573 | 1.122 |
111-
| **总时间** | **138 秒** | **124 秒** |
112-
| **总成本** | **$0.15** | **$0.07** |
87+
88+
| 查询 | Snowflake (总计 138s, 成本 $0.15) | Databend Cloud (总计 124s, 成本 $0.07) |
89+
| -------------- | ---------------------------------- | --------------------------------------- |
90+
| TPC-H 1 | 8.934 | 7.568 |
91+
| TPC-H 2 | 3.018 | 3.125 |
92+
| TPC-H 3 | 6.089 | 5.234 |
93+
| TPC-H 4 | 4.914 | 3.392 |
94+
| TPC-H 5 | 5.800 | 4.857 |
95+
| TPC-H 6 | 0.891 | 2.142 |
96+
| TPC-H 7 | 5.381 | 4.389 |
97+
| TPC-H 8 | 5.724 | 5.887 |
98+
| TPC-H 9 | 10.283 | 9.621 |
99+
| TPC-H 10 | 10.368 | 8.524 |
100+
| TPC-H 11 | 1.165 | 1.364 |
101+
| TPC-H 12 | 7.052 | 5.352 |
102+
| TPC-H 13 | 12.829 | 6.180 |
103+
| TPC-H 14 | 3.288 | 2.725 |
104+
| TPC-H 15 | 3.475 | 2.748 |
105+
| TPC-H 16 | 4.094 | 1.124 |
106+
| TPC-H 17 | 4.203 | 13.757 |
107+
| TPC-H 18 | 18.583 | 11.630 |
108+
| TPC-H 19 | 3.888 | 7.881 |
109+
| TPC-H 20 | 6.379 | 5.797 |
110+
| TPC-H 21 | 10.287 | 9.806 |
111+
| TPC-H 22 | 1.573 | 1.122 |
112+
| **总时间** | **138s** | **124s** |
113+
| **总成本** | **$0.15** | **$0.07** |
113114

114115
## 重现基准测试
115116

116117
您可以按照以下步骤重现基准测试。
117118

118119
### 基准测试环境
119120

120-
Snowflake 和 Databend Cloud 均在类似条件下进行了测试：
121+
Snowflake 和 Databend Cloud 均在相似条件下进行了测试：
121122

122-
| 参数 | Snowflake | Databend Cloud |
123-
| ------------ | ------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------- |
123+
| 参数 | Snowflake | Databend Cloud |
124+
| -------------- | ------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------- |
124125
| 计算集群大小 | Small | Small |
125-
| vCPU | 16 | 16 |
126-
| 价格 | [$4/小时](https://www.snowflake.com/en/data-cloud/pricing-options/) | [$2/小时](https://www.databend.com/plan/) |
127-
| AWS 区域 | us-east-2 | us-east-2 |
128-
| 存储 | AWS S3 | AWS S3 |
126+
| 价格 | [$4/小时](https://www.snowflake.com/en/data-cloud/pricing-options/) | [$2/小时](https://www.databend.com/plan/) |
127+
| AWS 区域 | us-east-2 | us-east-2 |
128+
| 存储 | AWS S3 | AWS S3 |
129129

130-
- TPC-H SF100 数据集来自 [Amazon Redshift](https://github.com/awslabs/amazon-redshift-utils/tree/master/src/CloudDataWarehouseBenchmark/Cloud-DWB-Derived-from-TPCH)，已加载到 Databend Cloud 和 Snowflake 中，未进行任何特定调整。
130+
- TPC-H SF100 数据集来源于 [Amazon Redshift](https://github.com/awslabs/amazon-redshift-utils/tree/master/src/CloudDataWarehouseBenchmark/Cloud-DWB-Derived-from-TPCH)，已加载到 Databend Cloud 和 Snowflake 中，未进行任何特定调整。
131131

132132
### 基准测试方法
133133

134-
我们对查询执行进行了冷热运行：
134+
我们对查询执行进行了冷启动和热启动两种方式：
135135

136136
1. **冷启动**: 在执行查询之前，数仓被暂停并恢复。
137-
2. **热启动**: 数仓未暂停，使用本地磁盘缓存。
137+
2. **热启动**: 数仓未被暂停，使用本地磁盘缓存。
138138

139139
### 前提条件
140140

141-
- 拥有一个 [Snowflake 帐户](https://singup.snowflake.com)
142-
- 创建一个 [Databend Cloud 帐户](https://www.databend.com/apply/)。
141+
- 拥有一个 [Snowflake 账户](https://singup.snowflake.com)
142+
- 创建一个 [Databend Cloud 账户](https://www.databend.com/apply/)。
143143

144144
### 数据加载
145145

146146
1. **Snowflake 数据加载**:
147147

148-
- 登录您的 [Snowflake 帐户](https://app.snowflake.com/)。
148+
- 登录您的 [Snowflake 账户](https://app.snowflake.com/)。
149149
- 创建与 TPC-H 模式对应的表。[SQL 脚本](https://github.com/databendlabs/wizard/blob/b34cc686d2e43c3e3b0b3311eac5a50e8f68afc9/benchsb/sql/snow/setup.sql#L1-L84)。
150150
- 使用 `COPY INTO` 命令从 AWS S3 加载数据。[SQL 脚本](https://github.com/databendlabs/wizard/blob/b34cc686d2e43c3e3b0b3311eac5a50e8f68afc9/benchsb/sql/snow/setup.sql#L87-L94)。
151151

152152
2. **Databend Cloud 数据加载**:
153-
- 登录您的 [Databend Cloud 帐户](https://app.databend.com)。
153+
- 登录您的 [Databend Cloud 账户](https://app.databend.com)。
154154
- 按照 TPC-H 模式创建必要的表。[SQL 脚本](https://github.com/databendlabs/wizard/blob/b34cc686d2e43c3e3b0b3311eac5a50e8f68afc9/benchsb/sql/bend/setup.sql#L1-L84)。
155155
- 使用类似于 Snowflake 的方法从 AWS S3 加载数据。[SQL 脚本](https://github.com/databendlabs/wizard/blob/b34cc686d2e43c3e3b0b3311eac5a50e8f68afc9/benchsb/sql/bend/setup.sql#L87-L117)。
156156

157157
### TPC-H 查询
158158

159159
1. **Snowflake 查询**:
160160

161-
- 登录您的 [Snowflake 帐户](https://app.snowflake.com/)。
161+
- 登录您的 [Snowflake 账户](https://app.snowflake.com/)。
162162
- 运行 TPC-H 查询。[SQL 脚本](https://github.com/databendlabs/wizard/blob/b34cc686d2e43c3e3b0b3311eac5a50e8f68afc9/benchsb/sql/snow/queries.sql)。
163163

164164
2. **Databend Cloud 查询**:
165-
- 登录您的 [Databend Cloud 帐户](https://app.databend.com)。
166-
- 运行 TPC-H 查询。[SQL 脚本](https://github.com/databendlabs/wizard/blob/b34cc686d2e43c3e3b0b3311eac5a50e8f68afc9/benchsb/sql/bend/queries.sql)。
165+
- 登录您的 [Databend Cloud 账户](https://app.databend.com)。
166+
- 运行 TPC-H 查询。[SQL 脚本](https://github.com/databendlabs/wizard/blob/b34cc686d2e43c3e3b0b3311eac5a50e8f68afc9/benchsb/sql/bend/queries.sql)。

0 commit comments

Comments
 (0)