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
大型语言模型(LLMs)能否分析和总结大型文档?
Llm可以通过将输入与其训练数据中的模式进行比较来在一定程度上识别潜在的错误信息。例如,他们可能会识别出通常被揭穿的声明或标志声明,这些声明偏离了有据可查的事实。然而,他们发现错误信息的能力并不是万无一失的,因为这取决于他们训练数据的质量和
Read Now
学习计算机视觉的最佳学校有哪些?
计算机视觉是一个广泛的领域,包含几个子领域,每个子领域都专注于计算机如何解释视觉数据的不同方面。关键子字段之一是对象检测,其涉及识别和定位图像或视频流内的对象。这被广泛用于面部识别、自动驾驶汽车和工业检测等应用。另一个重要的子字段是图像分割
Read Now
深度学习中的神经网络是什么?
神经网络是深度学习的关键组成部分,深度学习是机器学习的一个子集,专注于受人脑结构和功能启发的算法。在其核心,神经网络由相互连接的节点或神经元层组成,用于处理数据。每个神经元接收输入,应用数学变换,并生成输出以传递给下一层。这些层可以分为三种
Read Now

AI Assistant