使用TPC-DS工具生成db2测试数据

TPC-DS是一个用于测试决策支持系统的基准工具，主要面向零售行业。它包含99个SQL查询（符合SQL99或2003标准），用于分析大规模数据，测试数据与实际商业数据高度接近，并支持各种业务模型，包括分析报告和数据挖掘等。国内目前对其相关翻译资料较为稀缺。翻译官方TPC BENCHMARK DS标准规范（以下简称“原文”），主要参考了2017年发布的2.6.0版本。

在 Hive 中进行数据处理和分析时，拥有充足有效的测试数据至关重要。以下介绍几种常用的 Hive 测试数据生成方法： 1. 利用现有数据 抽样: 从生产环境数据库中抽取部分数据作为测试集，可采用随机抽样、分层抽样等方法。 脱敏: 对抽取的数据进行脱敏处理，例如替换敏感信息，确保数据安全。 2. 使用 HiveQL 生成 ROW_NUMBER() 函数: 利用 ROW_NUMBER() 函数生成连续的数字序列，结合其他函数生成所需数据。 内置函数: 使用 rand()、unix_timestamp() 等内置函数生成随机数、时间戳等数据。 3. 外部工具生成 数据生成器: 使用专业的测试数据生成工具，例如 Apache NiFi、DataFactory 等，根据需求自定义数据格式和内容。 脚本语言: 使用 Python、Java 等脚本语言编写程序，生成符合特定规则的数据文件，并导入 Hive。 选择合适的测试数据生成方法取决于具体需求，例如数据量、数据格式、数据真实性等。 注意事项: 测试数据应尽可能模拟真实数据分布和特征。 数据量应足够大，以便测试 Hive 查询和分析性能。 数据脱敏要彻底，避免泄露敏感信息。

Datafactory是一个强大的工具，可以用来批量生成测试数据，这对于测试SQL性能非常重要。

DB2使用包db2java.jar和db2jcc_license_cu.jar已打包，解压后使用。

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TPC-H基准测试（TPC-H）是一种决策支持基准测试。它包括一套面向业务的即席查询和并发数据修改。所选的查询和数据库中的数据具有广泛的行业相关性，同时保持实施的易度。该基准测试展示了处理大数据量的决策支持系统；执行复杂度高的查询；为关键业务问题提供答案的能力。

牛新庄对DB2知识点进行了详细的介绍和讲解。

牛新庄 DB2 使用经验笔记 集结牛新庄在使用 DB2 时的经验总结。

db2资深专家牛辛庄多年来积累了丰富的经验，每一步都是深思熟虑的成果。