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TPC-H

TPC-H 基准测试是评估决策支持系统的标准，专注于复杂查询和数据维护。在这项分析中，我们使用 TPC-H SF100（SF1 = 600万行）数据集比较了 Databend Cloud 和 Snowflake，该数据集包含 100GB 数据和大约 6 亿行，跨越 22 个查询。

免责声明

TPC 基准测试™ 和 TPC-H™ 是交易处理性能委员会（TPC）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 结果不直接可比。

Snowflake 和 Databend Cloud

• Snowflake：Snowflake 因其先进的功能而闻名，例如分离存储和计算、按需可扩展计算、数据共享和克隆能力。
• Databend Cloud：Databend Cloud 提供与 Snowflake 类似的功能，是一个云原生数据仓库，也将存储与计算分离，并根据需要提供可扩展的计算能力。 它是从开源 Databend 项目发展而来，定位为 Snowflake 的现代化、高性价比替代品，特别适合大规模分析。

性能和成本比较

• 在数据加载方面，Databend 的成本比 Snowflake 低约 67%。
• 在查询执行方面，Databend 比 Snowflake 约高出 60% 的成本效率。

注意

基准测试中没有进行调优。结果基于 Snowflake 和 Databend Cloud 的默认设置。 记住，不要只是相信我们的话 —— 我们鼓励您自己运行并验证这些结果。

数据加载基准测试

查询基准测试：冷启动

查询基准测试：热启动

复现基准测试

您可以按照以下步骤复现基准测试。

基准测试环境

Snowflake 和 Databend Cloud 都在类似条件下进行了测试：

• TPC-H SF100 数据集，来源于 Amazon Redshift，已经加载到 Databend Cloud 和 Snowflake 中，没有进行任何特定的调优。

基准测试方法

我们对查询执行进行了冷热两轮运行：

1. 冷运行：在执行查询之前，数据仓库被挂起并恢复。
2. 热运行：数据仓库没有被挂起，使用本地磁盘缓存。

先决条件

• 拥有一个 Snowflake 账户
• 创建一个 Databend Cloud 账户.

数据加载

1. Snowflake 数据加载：

   • 登录您的 Snowflake 账户.
   • 创建对应 TPC-H 架构的表。SQL 脚本.
   • 使用 COPY INTO 命令从 AWS S3 加载数据。SQL 脚本.

2. Databend Cloud 数据加载：

   • 登录您的 Databend Cloud 账户.
   • 创建必要的表，与 TPC-H 架构相符。SQL 脚本.
   • 使用类似 Snowflake 的方法从 AWS S3 加载数据。SQL 脚本.

TPC-H 查询

1. Snowflake 查询：

   • 登录您的 Snowflake 账户.
   • 运行 TPC-H 查询。SQL 脚本.

2. Databend Cloud 查询：

   • 登录您的 Databend Cloud 账户.
   • 运行 TPC-H 查询。SQL 脚本.