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沃趣科技携QData登录美国纽约

时间:2021-07-01 10:21:17 帮助过:33人阅读

背景: Bridge Marketing是纽约一家致力于电子广告行业的科技公司,公司业务包括电子广告投放,第三方数据服务和分析等.技术团队负责人王沛毕业于清华大学和哥伦比亚大学.在使用QData之前,数据分析引擎采用Google BigQuery,随着业务的发展,遇到了如下问题: 1.

背景:

Bridge Marketing是纽约一家致力于电子广告行业的科技公司,公司业务包括电子广告投放,第三方数据服务和分析等.技术团队负责人王沛毕业于清华大学和哥伦比亚大学.在使用QData之前,数据分析引擎采用Google BigQuery,随着业务的发展,遇到了如下问题:

1.数据分析中常常遇到多表关联,但是Google BigQuery在两表关联时,小表的数据量不能超过1MB,所以基本上只能做简单的查询;

2.Google BigQuery中的数据不支持修改和删除,所以每次都需要清空再重新加载,再加上数据上传,整个过程较长,使得业务的响应速度变慢;?

测试过程:

Bridge Marketing根据自身业务设计测试场景,测试中使用了最常使用的4张表,测试场景主要是:

1.数据装载(数据加载,统计信息分析,创建索引等);

2.单表全表查询(宽表字段超过480个);

3.多表关联查询; 测试过程主要针对沃趣科技的QData和Oracle Exadata1/4配和1/8配。

测试结论:

1.QData完成所有17项测试;

2.QData在硬件配置明显低于Oracle Exadata 1/4配和1/8配的前提下,性能指标明显优于Oracle Exadata 1/8配,跟1/4配不分伯仲;

3.Google BigQuery上的业务将会全部迁移到QData。

用户评价:

Compared with ExaData, QData has the same level of performance both in IOPS and throughput. However, the price of QData is only about one fifth of that of ExaData. It is also very easy to use, maintain and expand. After our boss heard the onsite test result, he said it seems to him that he just hit one million jackpot. He is right, we saved one million dollars by choosing QData.

?测试报告

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1 测试机型配置 :

1.1 1/4配服务器配置

服务器类型

配置

计算节点

2

48 CPU cores / 1TB 内存

存储节点

3

36 CPU cores / 9.6TB Flash Cache / 36 x 1.2 TB 机器磁盘

1.2 1/8配服务器配置

服务器类型

配置

计算节点

2

24 CPU cores / 512GB 内存

存储节点

3

36 CPU cores / 4.8TB Flash Cache / 18 x 1.2 TB 机器磁盘

1.3 QData服务器配置

服务器类型

配置

计算节点

1

32 CPU cores / 96GB 内存

存储节点

2

32 CPU cores / 6.4 TB Flash

?

2 数据加载测试

2.1 Exadata 1/4配

uniqueFULLNEW为例,数据超过1400万行,容量约28GB,数据加载时间38.14秒搜集统计信息13.79,创建索引17.96,整个时间19.89秒。

2.2 Exadata 1/8配

2.3 QData

2.4 测试结果对比

从对比结果可以看出,QData与Exadata 1/4对比,性能不相上下(或者可以说微弱领先),与Exadata 1/8对比,性能提升40%左右。

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3 关联测

3.1 测试说明

测试方式

SELECT 1

单表全表扫描

Addr Match

2表基于Addr字段关联

Email Match

2表基于Email字段关联

SELECT 2

4表关联

Test under loads

时间总和


3.2 测试结果
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从测试结果看,QData全面超过Exadata 1/8的机器,并且在大部分测试场景要优于Exadata 1/4。

工作剪影:

QData安装完毕

测试完毕

机房对面的曼哈顿

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