"1. 数据准备学习本课程需要先准备测试数据。可以使用 TPC 官网提供的程序生成测试数据，也可以使用[链接] 提供的方法生成。准备数据时，要注意数据占用硬盘的空间大小。以 TPCH-Q1 .."

terminator 北京
陈虎。真心想用集算器这样的工具降低程序员们的劳动强度，真心想成为高性能复杂计算、大数据计算编程难题的终结者。
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性能优化案例课程 TPCH- 目录

计算＆AI

集算器(484)

1. 数据准备

学习本课程需要先准备测试数据。可以使用 TPC 官网提供的程序生成测试数据，也可以使用SPL 生成 TPCH 数据提供的方法生成。

准备数据时，要注意数据占用硬盘的空间大小。以 TPCH-Q1 为例，为了达到大表外存的效果，lineitem.tbl 应略大于内存。这套课程的测试计算机内存是 8G，所以选择的总数据规模为 15G，lineitem.tbl 大约 11G。

学习过程中，要根据机器内存大小，来确定总数据规模。

集算器(484)