Benchmark TPC
Introduction
Lorsqu’on compare différents systèmes de gestion de bases de données, il est important d’utiliser une méthode cohérente et fiable pour évaluer leurs performances. Le benchmark TPC aide à évaluer la performance et la croissance de différents systèmes de bases de données. Cet article couvrira les bases des benchmarks TPC. Il expliquera pourquoi ils sont importants et comment ils peuvent aider les organisations à choisir un SGBD judicieusement.
Qu’est-ce que le Transaction Processing Performance Council (TPC) ?
Le Transaction Processing Performance Council (TPC) est une organisation à but non lucratif fondée en 1988. Notre objectif est de créer des normes pour le traitement des transactions et les benchmarks de bases de données, et de fournir des données de performance précises à l’industrie. Le TPC se compose de grands fournisseurs informatiques et de bases de données, d’experts de l’industrie de premier plan et de représentants académiques qui collaborent pour développer des benchmarks standardisés pour l’industrie.
Comprendre les benchmarks des systèmes de gestion de bases de données
Un benchmark SGBD est un test visant à mesurer les performances d’un système de gestion de bases de données dans certaines conditions de charge de travail. Ces benchmarks imitent des situations réelles et fournissent des mesures telles que les transactions par seconde, le temps de réponse et le ratio prix/performance. En exécutant ces benchmarks, les organisations peuvent comparer différents systèmes de bases de données et prendre des décisions éclairées en fonction de leurs exigences spécifiques.
Types de benchmarks TPC
Le TPC propose plusieurs benchmarks adaptés à différents scénarios de charge de travail :
- TPC-C : Ce benchmark simule un environnement de traitement des transactions en ligne (OLTP), tel que les systèmes de saisie et de traitement des commandes. Il calcule combien de commandes sont complétées en une minute et fournit des données sur les transactions par minute et l’efficacité des coûts.
- TPC-H est destiné aux systèmes de support de décision. Il teste la performance des requêtes complexes sur de grandes données. Il mesure la puissance et le débit d’un système, fournissant des indications telles que les requêtes par heure (QphH) et le ratio prix/performance ($/QphH).
- TPC-DS est un benchmark similaire au TPC-H. Il modélise les aspects d’un système de support de décision, y compris les requêtes et la maintenance des données. Il fournit des mesures telles que les requêtes par heure (QphDS) et le ratio prix/performance ($/QphDS).
Quand utiliser les benchmarks TPC
Les benchmarks TPC sont des outils précieux dans divers scénarios :
- L’évaluation de nouveaux systèmes de bases de données peut se faire en exécutant des benchmarks TPC. Ces benchmarks aident à évaluer les performances et la scalabilité d’un nouveau SGBD. Ils permettent également de comparer avec d’autres options disponibles sur le marché.
- Comparer différentes configurations : Les benchmarks TPC aident à évaluer comment les changements matériels et logiciels affectent les performances des bases de données. Cela permet d’optimiser le système pour des charges de travail spécifiques.
- La planification de la capacité inclut l’exécution de benchmarks TPC avec différentes tailles de données et utilisateurs simultanés. Cela permet de déterminer les ressources matérielles et logicielles nécessaires pour la croissance future et les performances.
Benchmarking des bases de données NoSQL
Les chercheurs ont créé des benchmarks TPC pour les bases de données traditionnelles, mais ils peuvent également être utilisés pour évaluer la vitesse des bases de données NoSQL. Les bases de données NoSQL sont diverses et servent des objectifs différents, il n’existe donc pas de benchmark universel pour tous les systèmes. Certains fournisseurs de NoSQL fournissent leurs propres benchmarks ou adaptent des benchmarks TPC existants pour s’adapter à leur modèle de base de données spécifique.
Exemples de résultats de benchmark TPC
Voyons quelques exemples de résultats de benchmark TPC pour des bases de données non distribuées et distribuées :
Exemple de base de données non distribuée
Considérons un benchmark TPC-C exécuté sur un serveur de base de données à nœud unique avec la configuration suivante :
- Matériel : 2x Intel Xeon E5-2699 v4 @ 2.20GHz, 512Go de RAM
- Base de données : PostgreSQL 13
- Échantillon de données : 5 000 entrepôts
Les résultats du benchmark montrent :
- Transactions par minute (tpmC) : 1 500 000
- Prix/performance ($/tpmC) : $0,50
Cela montre que le système de base de données peut traiter 1,5 million de transactions chaque minute pour $0,50 chacune.
Exemple de base de données distribuée
Considérons maintenant un benchmark TPC-H exécuté sur une base de données distribuée avec la configuration suivante :
- Matériel : 8 nœuds, chacun avec 2x Intel Xeon E5-2699 v4 @ 2.20GHz, 512Go de RAM
- Base de données : Greenplum 6.0
- Échantillon de données : 10 To
Les résultats du benchmark montrent :
- Power@Size (QphH@10TB) : 1 000 000
- Prix/performance ($/QphH@10TB) : $50
Le système de base de données distribué peut traiter 1 million de requêtes en une heure sur un ensemble de données de 10 To. Cela coûte $50 par requête par heure en termes de performance.
Conclusion
Les benchmarks TPC fournissent une manière standardisée et fiable d’évaluer la performance et la scalabilité des systèmes de gestion de bases de données. En comprenant les différents benchmarks et comment ils répondent à leurs exigences, les organisations peuvent améliorer leur prise de décision lors du choix d’un SGBD. Différents types de benchmarks peuvent aider les organisations à évaluer les performances des différentes options de SGBD.
En comprenant comment les benchmarks s’appliquent à leurs besoins spécifiques, les organisations peuvent prendre des décisions plus éclairées. Cette connaissance peut conduire à sélectionner un SGBD qui correspond le mieux aux exigences de l’organisation. Que vous évaluiez une base de données relationnelle traditionnelle ou un système NoSQL, les benchmarks TPC offrent des informations précieuses sur les caractéristiques de performance de ces systèmes.
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