一、测试结果
最新发布的MatrixOne 0.2.0版本新增了Benchmarks章节，针对常规测试程序SSB与纽约出租车数据测试，在支持分布式强一致性前提下，基于向量化执行引擎和因子化加速的技术加持，MatrixOne计算引擎在查询速度方面表现突出，可以承载TB级别数据的快速查询，与同类数据库产品相比有较明显的优势。
单机单表的SSB测试：MatrixOne比Clickhouse快50%以上
单机多表的SSB测试：MatrixOne比Clickhouse快100%以上
集群多表的SSB测试：大幅快于Clickhouse。由于Clickhouse集群多表的能力有限，多表测试不详细展开对比。
MatrixOne项目作为一款从零开始自主打造的超融合数据库项目，经过8个月左右的开发，在分布式强一致的能力融合后，计算查询性能依然达到了可以与世界顶尖OLAP数据库性能媲美水平。
未来MatrixOne还将在融合更多引擎能力的同时坚持对极致性能的持续追求，为用户创造极简、快速的数据库产品体验。
二、测试内容
单机与集群上SSB测试单表、多表查询
单机服务器上纽约出租车数据的单表查询
测试硬件配置：本次所有测试所使用的服务器配置均为「AMD EPYC™ Rome CPU 2.6GHz/3.3GHz, 16核, 32 GiB 内存」
更加详细的测试信息可参见 「MatrixOne官方文档网站」
三、SSB测试
SSB测试基于TPC定义的TCP-H规范，是一套用于测试数据库产品在星型模式下性能表现的基准测试规范，目前在学术界和工业界都得到了广泛的使用。它将TPC-H的雪花模式简化为了星型模式，将基准查询由TPC-H的复杂Ad-Hoc查询改为了结构更固定的OLAP查询。
1、测试概况
为体现MatrixOne的单表查询能力，特将SSB测试中所含有的五张数据表：lineorder, part, supplier, customer, dates合成为一张宽表：lineorder_flat。然后利用单机服务器进行单表查询（宽表共包含6亿行数据，总共约220GB空间）。此外，按照SSB既定的部分查询语句，利用单机与集群分别进行多表查询（共包含6亿行数据，主表占据约67GB空间）。同时由于MatrixOne对过滤的支持不完善，因此在标准SSB测试SQL中去除了需要带过滤的SQL语句。
2、测试流程
SSB测试数据由dbgen命令产生，对数据预处理后使用load data infile命令将数据导入已建好的MatrixOne数据表中，最后进行相关查询操作。具体测试流程请参见已发布的「SSB Test with MatrixOne」文档。
3、测试结果
>>>单机单表测试<<<
在单机单表测试中，针对给定的版本，MatrixOne在每个查询上的运行速度均快于Clickhouse，总查询时间仅为Clickhouse的65%，结果如下：
ClickHouse
v21.11.4.14
>>>单机多表测试<<<
在单机多表测试中，针对给定的版本，MatrixOne在每个查询上的运行速度均快于Clickhouse，在总查询时间上表现优异，为Clickhouse的50%，结果如下：
ClickHouse
v21.11.4.14
265.71
四、纽约出租车（NYC）数据测试
纽约市出租车数据集收集了纽约市数十亿次出租车出行的详细信息，包括接送日期、时间、接送地点、行程距离、详细票价、费率、支付类型、以及乘客数量(大部分原始数据来自NYC Taxi & Limousine Commission)。
1、测试概况
使用单机服务器对NYC数据进行单表查询（宽表共包含17亿行数据，总共约450GB空间）。由于目前MatrixOne对数据表分区的支持还不完善，因此去掉了Clickhouse中对Partition命令的使用。
2、测试流程
NYC测试数据目前需要通过PostgreSQL进行下载，并导入MatrixOne的数据表，整个数据下载及导入的流程可参考「GitHub」以及官方文档「NYC Test with MatrixOne」。
3、测试结果
>>>单机单表测试<<<
在NYC数据的单机单表测试中，针对给定的版本，除Q1之外，MatrixOne的运行速度均快于Clickhouse，总查询时间略少于Clickhouse。具体结果如下：
五、欢迎加入MatrixOne社区
官网：matrixorigin.cn
源码：github.com/matrixorigin/matrixone
Slack：matrixoneworkspace.slack.com
原文链接：MatrixOne 0.2.0性能测试报告 - 矩阵起源 | Matrix Origin最新发布的MatrixOne 0.2.0版本新增了Benchmarks章节，针对常规测试程序SSB与纽约出租车数据测试，在向量化执行引擎和因子化加速技术的加持之下，MatrixOne在查询速度方面表现突出，可以承载TB级别数据的快速查询，与同类数据库产品相比有较明显的优势。https://www.matrixorigin.cn/blog/74.html#_np=103_2299