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TPC-C:

TPC Benchmark C于1992年7月获得批准，是一个在线事务处理（OLTP）基准。与TPC-A等以前的OLTP基准测试相比，TPC-C更复杂，因为它具有多种事务类型，更复杂的数据库和整体执行结构。 TPC-C涉及五个不同类型和复杂性的并发事务的混合，这些事务可以在线执行或排队等待延迟执行。该数据库由九种类型的表组成，具有广泛的记录和人口规模。 TPC-C以每分钟事务数（tpmC）衡量。虽然基准描述了批发供应商的活动，但TPC-C并不限于任何特定业务领域的活动，而是代表必须管理，销售或分销产品或服务的任何行业。

TPC-H:

TPC Benchmark™H（TPC-H）是决策支持基准。它由一套面向业务的即时查询（ad-hoc）和并发数据修改组成。选择查询和填充数据库的数据具有广泛的行业相关性。该基准测试说明了决策支持系统，该系统可检查大量数据，执行高度复杂的查询并为关键业务问题提供答案。 TPC-H报告的性能指标称为TPC-H每小时综合查询性能指标（QphH @ Size），它反映了系统处理查询能力的多个方面。这些方面包括执行查询时所选择的数据库大小，单个流提交查询时的查询处理能力以及多个并发用户提交查询时的查询吞吐量。 TPC-H价格/性能指标

http://TPC.org官方提供的有测试包。

TPC-H是一款面向商品零售业的决策支持系统测试基准，它定义了8张表，22个查询，遵循SQL92；TPC-H基准的数据库模式遵循第三范式。新兴的数据仓库开始采用新的模型，如星型模型、雪花模型。TPC-H已经不能精准反映当今数据库系统的真实性能。为此，TPC组织推出了新一代的面向决策应用的TPC-DS 基准。

TPC-DS

TPC-DS是决策支持的基本测试，提供了决策支持系统的通用见面方式，包括数据查询和数据维护。TPC-DS基准测试提供了通用决策支持系统的性能评估。基准测试的结果衡量了单用户模式下的响应时间，多用户模式下的查询吞吐量，特定操作系统和硬件的数据维护性能，在受限复杂的环境下数据处理系统、支持多用户决策。TPC-DS基准测试为用户提供相关的客观性能数据。TPC-DS v2则支持新兴技术如大数据进行性能测试。

http://tpc.org 官方也提供规范和测试包。

TPC-DS采用星型、雪花型等多维数据模式。它包含7张事实表，17张纬度表平均每张表含有18列。其工作负载包含99个SQL查询，覆盖SQL99和2003的核心部分以及OLAP。这个测试集包含对大数据集的统计、报表生成、联机查询、数据挖掘等复杂应用，测试用的数据和值是有倾斜的，与真实数据一致。可以说TPC-DS是与真实场景非常接近的一个测试集，也是难度较大的一个测试集。

TPC-DS的这个特点跟大数据的分析挖掘应用非常类似。Hadoop等大数据分析技术也是对海量数据进行大规模的数据分析和深度挖掘，也包含交互式联机查询和统计报表类应用，同时大数据的数据质量也较低，数据分布是真实而不均匀的。因此TPC-DS成为客观衡量多个不同Hadoop版本以及SQL on Hadoop技术的最佳测试集。这个基准测试有以下几个主要特点：

一共99个测试案例，遵循SQL’99和SQL 2003的语法标准，SQL案例比较复杂
分析的数据量大，并且测试案例是在回答真实的商业问题
测试案例中包含各种业务模型（如分析报告型，迭代式的联机分析型，数据挖掘型等）
几乎所有的测试案例都有很高的IO负载和CPU计算需求

结论：

TPC-C是针对OLTP的测试，TPC-H和TPC-DS则是针对OLAP的测试，在新兴的HATP数据库兴起是则TPC-C、TPC-H和TPC-DS都需要进行测试测试验证，不过大部分数据库目前对TPC-DS的99个SQL查询支持尚不完善。

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