初赛回顾

2024年全国大学生计算机系统能力大赛PolarDB数据库创新设计赛（天池杯）于 9月23日正式开启初赛。初赛要求选手基于PolarDB-PG开源代码，单机环境部署单节点PolarDB-PG集群，导入TPC-H 20GB数据，导入速度越快得分越高。

在将近两个月的初赛赛程中，共有来自近百所高校的近200支队伍积极参与。选手们展现了极高的参与热情和竞争强度，每天高频次地提交评测，力求在性能上不断突破。

选手们的成绩差异较为明显，第一名的成绩为123秒，而最后一名的成绩为2675秒，有近20倍的性能差距。同时，前列选手之间的竞争尤为激烈，前34名的成绩均在800秒以内，而前18名更是将成绩控制在400秒以内，展示了出色的优化能力和技术水平。

参赛队伍在作品提交中表现出色，通过在内核编码优化、PolarDB参数调优和插件应用等多个方面的创新，充分展示了他们对PolarDB云原生架构（计算存储分离模式）下数据文件组织的深刻理解和出色的编码能力。

晋级名单

决赛启动

PolarDB数据库创新设计赛（天池杯）决赛的题目已于11月20日正式发布，决赛要求选手基于PolarDB-PG开源代码，单机环境部署PolarDB-PG集群（单节点或一写多读集群），基于初赛实现的导入方法导入TPC-H 20G数据，并执行TPC-H 22条SQL，查询速度越快得分越高。

• 使用单机并行, 通过修改表的配置和参数可启用强制并行度。
• 使用PolarDB ePQ多机并行，ePQ是greenplum orca优化器的适配共享存储架构的版本，OLAP业务场景优化显著。
• 说明：ePQ这个功能仅仅在使用了一写多读PolarDB并启动了多个计算节点时生效。
• 开启PolarDB预读功能，使用共享存储时效果比较明显，预读可以减少IO次数，降低云盘IO延迟带来的性能损耗。
• 说明：默认值可以修改src/backend/utils/misc/guc.c实现, 仔细查阅该文件了解更多PolarDB定制参数。
• 修改配置，例如优化器校准因子相关配置、优化器JOIN方法相关配置、哈希表内存大小相关配置等。
• 使用列存储和JIT，能节约存储空间、加速导入、加速查询，通常可以比行存储性能提升10倍以上。
• 说明：需要修改内核才能实现优化。
• 参数优化
• 加大shared_buffers可以提高查询速度。
• 加大work_mem可以提高查询速度。
• 通过索引可以提升某些SQL的查询性能。
• 说明：加索引也会导致占用更多的空间以及建索引本身的耗时。
• 对于极限测试，每一条 SQL 都可以单独优化（例如使用不同的参数、JOIN 方法、索引等）。如果需要简单的方式，可以调整 tpch 的测试脚本；如果需要复杂一些的方式，可以修改 hook。而最具实用价值的做法是改进优化器，以实现通用的复杂 SQL 优化。
• 说明：还有一些情况下，即使使用相同的配置，某些SQL可能仍然会导致内存耗尽并发生OOM。这可能是由于hash table过大造成的，因此可以考虑支持hash table split to disk，多阶段join。