TPC-C和TPC-H有什么区别?

TPC-C和TPC-H有什么区别?

TPC-C 和 TPC-H 是由事务处理性能委员会 (TPC) 定义的两种不同的基准标准,用于评估数据库系统的性能,但它们服务于不同的目的,并评估不同的能力。

TPC-C 专门设计用于测量在线事务处理 (OLTP) 系统的性能。它模拟了一个复杂的真实订单处理环境,用户在其中下订单、管理库存和进行支付。该基准包含了事务导向应用程序中典型的读写操作的混合。例如,运行 TPC-C 的系统可能需要处理一个客户同时下订单、更新库存和检查订单状态的场景。重点在于在并发的实时用例下的事务吞吐量和响应时间。

相反,TPC-H 主要针对决策支持系统,这些系统通常在大量数据上执行复杂查询。它强调执行临时查询和数据分析的能力,而不是处理事务。TPC-H 涉及一系列业务导向的查询,性质上更具分析性。例如,一个查询可能涉及对多年的销售数据进行汇总或根据历史趋势确定库存水平。TPC-H 中的性能测量主要关注系统执行这些查询的速度,以及系统管理大型数据仓库的能力,这使其与 TPC-C 的事务中心关注点形成鲜明对比。

总之,TPC-C 旨在评估在日常业务操作场景中处理事务的能力,而 TPC-H 则侧重于评估系统执行复杂查询和数据分析的性能。每个基准在各自领域提供了有价值的见解,使开发人员和技术专业人员能够根据其应用需求选择适当的系统性能指标。

本内容由AI工具辅助生成,内容仅供参考,请仔细甄别

专为生成式AI应用设计的向量数据库

Zilliz Cloud 是一个高性能、易扩展的 GenAI 应用的托管向量数据库服务。

免费试用Zilliz Cloud
继续阅读
在强化学习中,“从互动中学习”是什么意思?
强化学习 (RL) 中的学习率是一个超参数,用于确定代理根据新经验更新其知识或价值估计的程度。它控制代理在调整其操作值估计 (q值) 或策略时采取的步骤的大小。高学习率意味着代理将快速合并新信息,而低学习率意味着代理将更渐进地更新其值。
Read Now
增强数据对测试集的影响是什么?
增强数据可以显著影响机器学习模型在测试集上的性能和评估。通过旋转、翻转或调整颜色等技术增强现有的训练数据,开发人员可以创造出更多样化的示例,使模型能够从中学习。这种多样性的增加有助于模型在面对新的、未见过的数据时更好地进行泛化。然而,在测试
Read Now
多模态人工智能如何帮助实时数据处理?
“多模态人工智能通过同时整合和分析来自多个来源的数据,可以显著提高实时数据处理能力。这种能力使系统能够更有效地解读和响应各种类型的信息——如文本、图像、音频和传感器数据。例如,在一辆自动驾驶汽车中,来自摄像头、雷达和超声波传感器的数据可以一
Read Now

AI Assistant