PrestoDB中TPCH连接器数据生成差异问题分析
问题背景
在PrestoDB项目中,TPCH连接器用于生成标准测试数据集。近期发现,当使用Java实现的TPCH连接器与Prestissimo(基于Velox的C++实现)时,对于lineitem表中的l_quantity字段,两者生成了不同的结果值。
问题现象
通过执行相同的SQL查询语句,对比Java实现和Prestissimo实现的结果:
select l_quantity, l_orderkey from tpch.sf1.lineitem where l_orderkey = 321030;
Java实现返回的结果中,l_quantity值为小数形式(如0.04、0.17等),而Prestissimo返回的结果中,l_quantity值被放大100倍(如4.0、17.0等)。这种差异会导致基于TPCH数据集的测试结果不一致。
问题根源分析
经过深入调查,发现问题主要出在数据生成环节:
-
数据类型处理差异:Velox的TPCH数据生成代码中,decimalToDouble函数在处理小数转换时存在逻辑问题,导致数值被错误放大。
-
规范符合性问题:根据TPCH规范,l_quantity等字段本应使用Decimal类型,但Presto实现中使用了Double类型,这在一定程度上导致了类型转换问题。
-
数据生成工具差异:Presto Java实现的数据生成逻辑与Velox(基于DuckDB的dbgen工具)存在不一致,特别是在Varchar类型字段(如各种comment字段)的处理上。
解决方案
针对l_quantity字段的差异问题,社区已经提出了修复方案:
-
修改Velox中的decimalToDouble函数实现,确保生成与Java实现一致的小数值。
-
对于其他数据类型问题,特别是Varchar字段的差异,将在后续单独处理。
扩展影响
这个问题不仅影响l_quantity字段,还反映出TPCH连接器实现中的几个深层次问题:
-
测试数据集一致性:不同实现生成的数据不一致会影响测试结果的可比性。
-
类型系统设计:理想情况下应遵循TPCH规范使用Decimal类型,但需要考虑向后兼容性。
-
小规模数据集支持:对于tiny scale factor的支持,不同实现间也存在差异。
最佳实践建议
对于PrestoDB用户和开发者,建议:
-
在比较不同实现(Java vs Prestissimo)的性能测试结果时,注意验证数据一致性。
-
对于依赖精确数值的测试场景,建议明确指定使用哪种TPCH连接器实现。
-
关注后续对TPCH连接器的改进,特别是对Decimal类型的支持进展。
这个问题展示了在分布式查询引擎开发中,保持测试数据集一致性的重要性,也为未来改进数据生成工具提供了方向。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00