一方面，以TiDB为代表的新兴数据库厂商选择从头做起，搭建一款HTAP原生数据库。另一方面，以Greenplum为代表的成熟数据库厂商选择在自己的优势产品中引入对HTAP的支持。其中，Greenplum6.0通过引入全局死锁检测、优化全局事务、升级PG内核等优化，实现了在OLTP上性能的飞跃。那么，这些HTAP数据库的性能究竟如何呢？
下面对三款数据库：Greenplum、CockroachDB和TiDB 进行了相关场景的性能测试。下面，让我们来看一下测试结果。
此次性能测试场景分为OLTP的TPC-C和TPC-B测试以及简单的OLAP统计聚合场景（作为一款OLAP数据库，Greenplum对复杂场景支持优异，而大多数新兴HTAP数据库还不能很好的支持复杂场景，所以本测试只测试简单OLAP场景），所有测试都是通过186代理节点进行测试，CockroachDB（后文简称CRDB）和Greenplum使用相同的节点进行分段测试，由于是使用的虚拟机性能对三个分布式来说不会太高，废话不多说直接上测试数据，我们先看下整体的对比情况：
1.基础环境
1.1硬件环境：
1.2软件环境：
2.整体的LTP测试情况对比
sysbench测试脚本是为PostgreSQL设计，其中用到了SELECT FOR UPDATE。Greenplum 6.x还不支持 SELECT FOR UPDATE，所以通过pgbench对Greenplum再进行一轮测试。（Greenplum 7将支持SELECT FOR UPDATE）
Greenplum 6.7.1pgbench测试，通过自己写的脚本实现的三个场景。
3.OLAP简单场景统计性能对比
t1、t2表各生成1亿记录：包含id、int类型、字符类型、时间类型、浮点型。由于TiDB和CRDB对复杂的统计分析场景支持不好（如窗口函数、CTE等），所以采取简单场景测试：
准备测试表：
由于CRDB、TiDB一个事务中生成1亿记录未能完成（CRDB异常、TiDB异常缓慢），所以通过程序实现分段提交实现：
1.insert into t1 select id, random()*1000, md5(random()::text), clock_timestamp(), random()*1000 from generate_series(1,100000000) t(id);
2.insert into t2 select id, random()*1000, md5(random()::text), clock_timestamp(), random()*1000 from generate_series(1,100000000) t(id);CRDB
20线程 每线程500万数据，双表同时写入，共耗时3200359毫秒。
按开始-结束时间统计单事务耗时：总耗时=单个事务提交*（2亿/1000/20），反推出单个事务提交320毫秒，这320包含了生成数据时间。程序逻辑：生成1000条数据 ->t1→t2。
按日志输出统计单事务耗时：
cat nohup.out |grep t1 |awk -F '1000条，耗时：' '{sum += $2} END {print "Average =",sum/NR}'Average = 225.017
cat nohup.out |grep t2 |awk -F '1000条，耗时：' '{sum += $2} END {print "Average =",sum/NR}'Average = 249.99
TIDB
cat nohup.out |grep t1 |awk -F '1000条，耗时：' '{sum += $2} END {print "Average =",sum/NR}'Average = 295.407
cat nohup.out |grep t2 |awk -F '1000条，耗时：' '{sum += $2} END {print "Average =",sum/NR}'Average = 350.562
由于CRDB主要针对OLTP优化，并不是一个真正意义上的HTAP数据库，下图我们将Greenplum与TiDB两款HTAP数据库OLAP性能数据进行对比。具体对比数据请参考上面的表格。
毫秒级的测试数据证明了Greenplum强大的OLAP性能
4.总结
综合来看Greenplum的OLAP能力卓越，OLTP场景支持的已经足够好。Greenplum在OLTP场景目前存在Master单节点的性能瓶颈，后续希望Greenplum做出突破。新型的HTAP分布式数据库，目前节点性能损耗还是比较严重的，HTAP 的优势应该是在节点足够多，能够成线性的增长，对特性这块的支持也是不尽相同，Greenplum是对原生关系型数据库支持特性好的（完全支持，如触发器需要单节点使用）。
除了单纯OLAP和OLTP的性能考量之外，一个的HTAP还需要考虑在混合负载的情况下，如何合理分配计算资源，避免发生AP和TP查询之间的资源抢占。针对混合负载，Greenplum的Resource Group特性基于cgroup技术，实现了CPU和内存资源在不同资源组之间的隔离，显著降低了AP负载和TP负载之间的相互影响。
来源 https://zhuanlan.zhihu.com/p/160780085
