TPC-DS

TPC-DS（Transaction Processing Performance Council Decision Support）是TPC组织发布的大数据分析基准测试标准，用于评估数据仓库系统性能。db2是IBM开发的一款企业级关系型数据库管理系统。本教程详细介绍了如何使用TPC-DS工具生成db2测试数据，包括安装依赖、解压配置、编译生成工具、生成数据并加载到db2，并验证数据的过程。涉及到的技术包括Java编程、数据库连接配置、数据规模设置、CSV或Parquet格式生成、数据加载优化和SQL语法应用。

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。

"tpc-ds_v2.11.0.zip"是一个压缩文件，其中包含了TPC-DS（Transaction Processing Performance Council Decision Support）版本2.11.0的相关资源。TPC-DS是一个标准的基准测试套件，用于评估大数据分析系统的性能。该压缩包不仅包含最新版本的TPC-DS，还提供了中英文手册，方便用户理解和使用。压缩包中的主要文件可能包括规格文档、SQL查询脚本、数据生成工具、测试用例和性能报告模板等。 TPC-DS知识点详解：1. TPC-DS简介：评估数据仓库和OLAP系统的处理能力。2. 版本2.11.0：包含更新和性能优化。3. 中英文手册：详细使用指南，消除语言障碍。4. SQL查询脚本：涵盖复杂查询模式的预定义脚本。5. 数据生成工具：生成大规模模拟数据集。6. 性能评估：依据执行时间和资源消耗评估系统性能。

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。

DS组件类型 DS平台提供丰富的组件类型，用于构建数据处理流程。

作业种类 不同的作业种类对应着不同的DS操作流程。

TPC-H 详解 TPC-H 基准是一个决策支持基准，它由一系列面向商业的查询组成，涵盖广泛的数据库操作，例如查询、更新和数据仓库操作。 数据模型 TPC-H 基准基于一个模拟批发供应商的业务场景，包含以下实体： 客户 零件供应商 订单 零件 区域 国家 供货商 负载设计 TPC-H 基准的负载由 22 个查询组成，这些查询涵盖了以下方面： 简单的查询 报表查询 复杂查询 迭代查询 OLAP 查询 指标 TPC-H 基准使用两种主要指标来衡量性能： 每分钟查询数 (QphH@Size)： 这表示系统每小时可以处理的查询数量，其中 Size 表示数据库的大小。 价格/性能 (Price/Performance)： 这表示系统的性能与其成本的比率。 通过提供一个标准化的测试平台，TPC-H 基准允许用户客观地比较不同数据库系统的性能。

DS证据理论Matlab代码实现：DS_fusion.m，这是一个简单的D-S证据理论融合代码，经过注释和优化，适用于独立的单一命题。附件包括m文件代码： function x=DS_fusion %功能：融合x,y两行向量% x,y的格式形如[m1 m2 m3, ... , mk, m] %要求m1 m2 m3 ...之间互相无交集% m可不为0，表示不确定度% m肯定是0 [nx,mx]=size; if 1~=nx     disp;     return; end [ny,my]=size; if 1~=ny     disp;     return; end if mx~=my     disp;     return; end temp=0; for i=1:mx-1     if i==mx-1      x=xy;  %对全集的特殊处理else      x=xy y*x;     end     temp=temp x; end for i=1:mx-1     x=x/temp; end x=0;复制代码

TPC-H 专门用于评估决策支持系统在特定查询上的性能，特别是服务器在数据挖掘和分析处理方面的能力。该基准测试包含 22 个 SELECT 语句，每个语句都经过严格定义，符合 SQL-92 语法，并且不允许用户修改。TPC-H 标准从四个方面定义每个 SELECT 语句：商业问题、语法、参数和查询确认。 这些 SELECT 语句的复杂程度远超大多数实际的 OLTP 应用，单个语句的执行时间从几十秒到 15 小时以上不等，完成所有 22 个查询需要数小时。 TPC-H 测试步骤 环境搭建： 安装 Spark、Hive、Cassandra 和 Greenplum。 数据生成： 使用 dbgen 工具（可在 Linux 下编译）生成测试数据。 建表和数据导入： 创建数据库表并将生成的数据导入。 执行查询： 运行 Q1 至 Q22 查询语句（可参考现有案例，例如 Spark 上的示例），并使用脚本记录日志。

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