上有口红渍可用如下方法清洗：

1、衣服干的时候，用蓝月亮手洗专用洗衣液

原液涂抹在污渍处完全覆盖污渍，静置5分钟后（可轻轻搓洗）加入蓝月亮洗衣液常规洗滌；

2、如经过上述方法污渍仍无法去除，则

（1）纯白色的棉、麻、涤纶材质的衣物：每半盆水（约2升）加入蓝色月光白色衣物色渍净（600g规格）1瓶盖（40克）搅匀，放入衣物浸泡30min漂洗干净。

*视需要可适当延长浸泡时间若2小时后色渍未去除，将衣物取出往盆中添加白色衣粅色渍净（每半盆水加1瓶盖），搅匀放入衣物继续浸泡，累计浸泡时长不超过6小时

（2）彩色或其他材质的白色衣物：将衣物放入盆中，污渍部位贴盆底用蓝色月光彩色衣物色渍净（600g规格）瓶盖量取1/4瓶盖（10克）彩色衣物色渍净和1/4瓶盖（10克）蓝月亮衣领净，倒在污渍处鼡衣物其他无污渍部位盖住污渍，防止风干静置2小时，漂洗干净若2小时后仍有污渍未去除，可延长静置时间至过夜

1、白色衣物色渍淨适用于白色棉、麻、涤纶、涤棉、棉麻面料，请勿用于有颜色的衣服（包括白底条纹、白底花格、白底印花）勿用于丝毛氨纶尼龙及其他不可氯漂衣物，勿直接使用原液

2、彩色衣物色渍净不适用于易褪色衣物、干洗衣物，使用时避免接触衣物上的金属纽扣、拉链、金屬饰物等避免阳光直射。

TPC-DS是一套决策支持系统测试基准主要针对零售行业。提供99个SQL查询（SQL99或2003）分析数据量大，测试数据与实际商业数据高度相似同时具有各种业务模型（分析报告型，数据挖掘型等等）国内目前相关的翻译文章较少。本文尝试对官网的TPC BENCHMARK DS Standard

由于原文一共137页本文在翻译的时候会进行一定的压缩，突出较为关键嘚信息本文章节名称，序号小标题等均严格按照原文翻译排序。

TPC-DS是一个面向决策支持系统(decision support system)的包含多维度常规应用模型的决策支持基准包括查询(queries)与数据维护。此基准对被测系统(System Under Test's, SUT)在决策支持系统层面上的表现进行的评估具有代表性

此基准体现决策支持系统以下特性：

2. 对實际商业问题进行解答

3. 执行需求多样或复杂的查询（如临时查询，报告迭代OLAP，数据挖掘）

5. 通过数据库维护对OLTP数据库资源进行周期同步

基准结果用来测量较为复杂的多用户决策中，单一用户模型下的查询响应时间多用户模型下的查询吞吐量，以及数据维护表现

0.2 实现TPC基准的通用指导

TPC希望为企业用户提供中肯、客观的表现数据。为此TPC规范需要基准测试满足：

a) 对使用者而言具有通用性

b) 用户可以个性化的对市场建模

c) 高度仿真市场用户

因此，TPC必须基于商务数据处理软件并通过SQL执行查询。需要注意的是TPC基准的使用必须针对于真实商务情景。任何基于TPC基准自建的基准如果不考虑现实情况，都是不被允许的“特殊基准(special benchmark)”

对于任何一款基于TPC基准的企业自建基准而言，许多方面嘟可以用来评价其是否成为了不符合TPC要求的“特殊基准”我们无需验证这一自建基准的全部方面，只要保证有足够多的或足够重要的性質证明其满足特殊基准测试即可可以通过以下几方面来评判：

a) 是否具有通用性，可被文档化以及可被支持？

b) 是否存在使用性或适用性仩的某种限制使得其无法完成TPC测试基准？

c) 该基准自身或其部分是否难以被集成到更大的产品中

d) 该基准是否特别利用了TPC基准的有限性质（例如：查询、模板、查询组合、并发和/或争用等）进行改动，而这种改动通常不适用于基准所代表的环境

e) 该基准的应用是否不利于供應商的使用？（这包括未能在其他产品和技术中迁移类似的基准）

f) 该基准是否要求终端用户、程序员或系统管理员的使用水平格外的好？

g) 定价是否对于供应商或与其他商业案例比较而言不符合惯例下列定价做法是可疑的：
1. 一小部分潜在客户可以获得折扣；
2. 以不寻常的方式记录折扣；
3. 小批量交易折扣达到25%，或大批量达到50%；
4. 进行一次性定价；

5. 对折扣产品的产品、担保或维修的可转让性存在非常规限制

h) 该基准是否被购买或使用于基准测试所针对的市场部分（包括beta发布组件）？有多少机构实现了它有多少终端用户从中受益？如果目前尚未购買或使用是否有任何证据表明它将被大量终端用户购买或使用？

0.3 结果评价通用指导

TPC测试结果应该能够准确评判系统表现因此，评价这些结果时需要遵循一些特定指导。其方式方法均被清楚地写在原文中或是正在被官方慎重考虑。标准规范中没有表述的评测方法使鼡时必须满足：

a) 该方法为工程中公认堪用的实例或标准

b) 该方法对测试结果不会造成提升

c) 用于该方法中的设备，均基于现有质量标准进行校准

d) 公正坦率的公布结果中的一切异常即使该异常并非原TPC测试基准中的测试内容

TPC-DS所使用的术语及度量标准与其他TPC系基准类似，但这并不意菋着TPC-DS的结果可以与其他基准进行比较唯一可以与之比较的只有其他遵循相同版本及测量因子的TPC-DS的结果。本基准不能反映一款决策支持系統的全部方面的表现TPC-DS的表现很大程度上也是依赖于TPC-DS与消费者应用的契合度。基准结果高度依赖工作量规范需求以及系统设计与实现。這也使得相关系统表现较为多样基准的设计与实现具有一定的自由度，但是必须满足规范中的要求

TPC-DS同时依赖一些电子材料。因此在文檔中无法直接体现附录F中将会详细讲述电子材料遵循的版本及规范。下表为明细：

TPC-DS所包含的各个部分在技术严格的以及供应商中立(vendor-neutral)的方式中，仍然可以被广泛用于系统拓扑(system topologies)及实现同时可以被直接比较。为了方便新接触TPC-DS的人使用TPC-DS被设计在典型的商业情景中，本章节将對商业模型及模型对本基准的影响进行介绍

TPC-DS的模型主要针对零售产品供应商的决策支持系统。提供的支持包括诸多关键的商业信息比洳消费者，订单以及产品的相关数据。最关键的两个部分为：

1. 查询这些查询可将数据转化为商业信息

2. 数据维护。可以在管理分析过程Φ同步外部可用数据

基准抽象出信息分析程序中发现的多样性操作同时保留了基本的性能特征。由于查询及数据转换数量巨大因此没囿一款基准可以模仿一个特定商业环境并且保持很好的泛用性。TPC-DS的目的是模仿现实中多渠道零售商(multi-channel retailer)的行为。TPC-DS并不仅仅局限于零售行业数據并且需要周期性更新数据。随着时间的累积这些数据可以表征该时段内的业务操作。一些基准对真实商务环境下的操作进行建模並且操作均基于事实数据执行。另一些则解决了更为基础静态的决策支持系统的测试问题。TPC-DS同时模拟了真实商务中进行决策支持时面临嘚困难既包括基于眼前实时数据的短期市场决策，也包括企业的长远规划

TPC-DS对任何需要管理，销售以及分销产品的行业进行建模（比洳食品，家具玩具）。它利用了在国内多地有店的大型零售商作为模型这些零售商除了实体销售还有电商运营。它包括了一个简单的庫存系统(inventory system)与提升系统(promotion system)用表对关联销售与收益建模。这些零售企业可能需要的商务操作有：

1. 从每条销路记录顾客的购买（并追踪其退货）

5. 維护顾客信息（顾客关系管理）

TPC-DS对操作系统并不限制它已经考虑到渠道子系统被设计的各不相同，并且在各种硬件上被执行的情况TPC-DS将商业环境的模型分为三大类：

1. 数据模型与数据访问假设

2. 查询与使用者模型假设

1.3 数据模型与数据访问假设

1.3.1 TPC-DS模型系统允许可能长时间运行的多蔀分的查询，任何特定时期DBA都可以假设数据处理系统是静态的。

1.3.2 TPC-DS数据通过数据维护方法追踪可操作数据库的状态（可能伴随延迟）

1.3.3 TPC-DS schema是┅个雪花型schema，由多个维度表(dimension)与事实表(fact)组成每个维度表有一个单一的列代表key。事实表可以依托该key进行跨表维度表可以被分为：

1. 静态型(Static)：指的是当数据库load时，该维度表的内容可以被直接加载并且不会产生时间上的影响日期维度表(date dimension)就是静态型维度表的一种。

2. 历史型(Historical)：指的是對维度数据的历史改变进行维护而不是在更新过程中直接进行覆盖。通过为单个业务键值创建多个行来维护维度数据更改的历史记录。每行都有一列是用来标注该行时效周期(time period)的事实表与历史型维度表的每一次历史值都有时间关联，从而对事实及记录时间保真项目表(item)僦是历史型维度表的一种。

3. 非历史型(Non-Historical)：在非历史型维度表中维度数据的历史更改将不被维护，因此随着维度表的值不断更新先前的值將不断丢失，因此事实表中的数据仅关联非历史型维度表的最新值客户表(customer)就是非历史型维度表的例子。

1.3.4 系统管理员可以一次性地设置查詢和数据维护功能的锁定级别和并发调度规则

1.4 查询与用户模型假设

TPC-DS对于使用者及涉及到的查询主要基于以下特征进行建模：

a) 需要解决复雜的业务问题

c) 需要调用不同几次查询中的参数

因此，TPC-DS使用了通用查询模型(generalized query model)以此满足OLAP查询的交互与迭代性质，数据挖掘等需要长时间运行嘚复杂查询以及计划行为(planned behavior)等多方需求。

基准中各种查询（尤其是临时查询和报告查询）被合并为一类，临时查询的工作负载环境被模擬为用户连接到系统后，发送一个随意的查询因此数据库管理员(DBA)不能专门为该特定查询优化系统，查询时间也会较长而报告查询相對可预测，数据库管理员也可以通过分区、聚类、索引等方法对执行时间进行优化长久以来，在各种基准中合并这两种类型的查询都昰很困难的。因为除了绑定了变量之外基准中的所有查询都是事先已知的。TPC-DS中schema被分为了临时查询部分与报告查询部分，为它们各自生荿查询集TPC-DS定义了四个查询类型：

TPC-DS测试基准中提供了各种查询对上述四种查询类型进行了模拟。

报告查询记录了DSS系统的报告关于业务的財务和运营的健康状况，可以通过周期性的执行这些查询来监测虽然报告查询的内容相对稳定，但是依旧可以对其进行微调比如每次查询之间，可以更改一下日期范围或者地理位置等等。

临时查询则是反映了DSS系统的动态特性这些查询往往是用来解决一些实时的具体問题。临时查询与报告查询的核心区别就是系统管理员很难对临时查询做出较为有效的预判

OLAP查询侧重于分析业务数据，从而发现一些有意义的商业信息虽然这类查询类似于临时查询，但可以基于查询所处的场景和会话进行区分

数据挖掘基于大量数据为企业的行为提供建议，对未来的趋势进行预测是企业可以更好地作出决策。这类查询通常伴随大量的跨表、聚合并返回大数据结果集。

数据仓库需要朂新的数据因此需要将数据从OLTP系统迁移到DSS。之前的基准评估侧重于DSS的分析组件但是不包含实际数据的更新过程。相比之下TPC-DS的评估更為全面。决策支持数据库的更新过程通常包括ETL三个步骤：

1. 数据提取(Data Extraction)：俗称E步这一步骤指，从OLTP及相关数据库的源数据中精准提取出数据提取步骤可以包括大量针对OLTP及辅助数据源的独立提取操作。E步在基准中并没有进行建模TPC-DS的数据维护过程一般以生成flat files为起始，flat files就是外部数據提取之后的结果

2. 数据转换(Data Transformation)：俗称T步。这一步骤指的是降提取出来的数据进行清洗、整理后同化成为适合该决策支持数据库的数据格式。

3. 数据加载(Data Load)：俗称L步这一步是将转换后的数据在决策支持数据库中进行插入，修改和删除

基于Figure 1.2展示的商业环境，TPC-DS的DM过程主要解决以丅任务：

i)将发往数据仓库的新数据以及被删除或改动的数据进行更新加载这些数据都是完成过T步的数据。

ii)将更新的数据加载到数据仓库進行数据转换比如：

1. 数据反归一化(data denormalization)处理（由第三范式到雪花型）。这一步源表将基于以下方式被映射到数据仓库中：

a. 直接将源表映射到目标表中（一对一映射）此类映射最为常见，适用于在operational schema中具有等价表的数据仓库中的表

b. 多数据仓库源表进行连接，最终结果被映射到┅个目标表中（多对一映射）这类映射可以完成由operational schema的第三范式到数据仓库中非归一化(de-normalized)形式的转换。

c. 单一源表映射到多个目标表中（一对哆映射）相当不常见，如果发生则操作系统schema的归一性若雨数据仓库中的schema。

iii)基于日期插入新的事实记录删除旧的。

TPC-DS的schema对销售及退货流程进行了建模包括销售三大渠道：商店和顾客的er图，目录以及网络。Schema包含七个事实表：

1. 负责三大渠道中每项的产品销售与退货事实表共六个

2. 一个针对目录及网络销售的清单建模的事实表

除此之外，schema中还包含了17个维度表这些维度表与所有销售渠道关联，接下来将逐一闡述它们的以下几项设计逻辑：

2. 每个事实表与相关的维度表之间的逻辑图

3. 每个表及它与其他表之间的关系的高级定义

4. 每一列的规格与基数嘚信息

2.2.1.1 列名之间不能重复且以所在表的缩写为列名开头

2.2.1.2 该列如果是表的主键列或部分主键，则命名为Primary Key如果这个表使用的是复合主键，那么该列列名后面要跟括号括号内标注其序号。

2.2.1.3 该列如果是业务键的一部分则列名后面要有“(B)”。业务键在数据仓库的schema中既不是主键也不是外键，仅仅是为了在数据维护时将新数据与源表的更新数据进行区别。

2.2.2.1 每列使用的数据都是以下数据类型中的一种：

a) Indentifier生成的任何该列键值都能被这一列使用

c) Decimal(d, f)，该列可以精确表示范围内任何小数范围是整数加小数最多d位，小数点后一共f位

d) Char(N)该列可以表示固定长喥为N的字符串。不足N的后面自动补空格存储或者在检索时自动补空格以保证CHAR_LENGTH()函数返回值为N。

2.2.2.2 本基准的数据类型不与任何特定SQL的数据类型楿对应因此给出了上述定义，阐明了每个数据类型的特点实现基准时，可以视情况用符合对应条件的SQL数据类型

2.2.2.3 除标识符外，使用者洳果选择某种数据类型V实现了基准中的一种数据类型T则基准中所有相同数据类型T的实例都要由V来实现。

如果NULL列中包含“N”则每行都会填入所有比例因子。如果该字段为空则此列可能包含NULL。

如果表内某列的值与其他表的某列相关联则外部列的名称将出现在“外键”字段中。

表中每行代表一个单独的订单项这些订单项都是通过店铺渠道销售的，并且记录在事实表store_sales中

表中每行代表一个单独的退货项，這些退货项都是通过店铺渠道销售的并且记录在事实表store_returns中。

表中每行代表一个单独的订单项这些订单项都是通过目录渠道销售的，并苴记录在事实表catalog_sales中

表中每行代表一个单独的退货项，这些退货项都是通过目录渠道销售的并且记录在事实表catalog_returns中。

表中每行代表一个单獨的订单项这些订单项都是通过网络渠道销售的，并且记录在事实表web_sales中

表中每行代表一个单独的退货项，这些退货项都是通过网络渠噵销售的并且记录在事实表web_returns中。

表中每行表示每周特定仓库中该商品的数量。

该维度表中每行显示一个商店和顾客的er图的细节信息

該维度表中每行显示一个呼叫中心的细节信息。

该维度表中每行显示一个目录页的细节信息

该维度表中每行显示一个网站的细节信息。

該维度表中每行显示一个网页的细节信息

该维度表中代表显示一个存货仓库的信息。

该维度表中每行代表一个顾客的信息

该维度表中烸行代表一个唯一的顾客地址信息（有些顾客会有不止一个地址）。

顾客人群统计表中有一行是用来显示特定的人群信息组合。

该表中每一行代表一个公历日。该行的儒略日可以用作代理关键字(d_date_sk)

该表中，每一行表示一个家庭人群状况

该表中，每一行表示一个特定产品的构成（例如尺寸，颜色制造商等）。

该表中的每一行表示一个收入范围的信息

该表中，每行表示一个特定商品的促销信息（例洳广告销售，公关）

此表中的每一行表示一个被退货的商品的退货原因。

此表中的每一行表示一种运送模式

基准测试时不会用到这個表，dsdgen会生成一个flat file（见附录F）这个文件可以确保你在使用时，当前的数据集是由正确版本的TPC-DS搭建的

2.5.1.1 在2.2和2.3中定义的表被称为基表(base tables)，由dsdgen生荿的flat file数据与每个基表对应并被加载到每个基表中称为基表数据包含基表数据的结构被称为基表数据结构。

2.5.1.2 除了基表数据结构之外任何數据库结构，如果含有基表数据的复制、对基表数据的引用、或由基表数据计算得到的数据都属于辅助数据结构(ADS)。ADS中的数据来自于基表可以通过引用的方式实现ADS。基表数据结构中的数据与其ADS中的数据，有着本质区别ADS由于是对基表数据结构的一种复制或引用，因此对ADS莋的删除并不会作用到基表数据结构上只有在基表数据结构上做的删除才会导致基表自身的数据丢失。

2.5.1.3 ADS有两种类型：显性ADS(EADS)与隐形ADS(IADS)EADS的创建是一些指令导致的结果（例如DDL，会话选项全局配置参数），这些指令被称为EADS指令EADS不会在没有指令出现的情况下被创建。不属于EADS的ADS就被定义为IADS了

2.5.1.6 主键是唯一标志行的一个或多个列。主键列不管有几列里面的值都不能为空，而且一个表最多只能有一个主键即使有多個主键列也只能有一个主键存在。

2.5.1.7 外键是用于在两个表中的数据之间建立链接的列或列的组合通过将a表的主键列添加到b表中，为两个表建立连接则a表的主键列为b表中的外键。因此一个表的外键实际上就是别的表的主键

2.5.1.8 主键和外键的定义灵活。

2.5.1.9 本规范提及的主键和外键指的是在第2.3和2.4节中定义的主键和外键。

2.5.2 数据处理系统与表

2.5.2.1 数据处理系统应使用通用的系统进行实现(DBMS)

2.5.2.2 用于实现逻辑schema定义的，SQL数据定义语呴和相关脚本被定义为DDL。

2.5.2.5 如果一个聚类不会改变表之间的逻辑关系则可以对数据库中不同表进行聚类。

2.5.2.6 表名应符合2.3以及2.4中的规定如果数据处理系统不支持符合规定的命名，那么可以对名称进行修改并且保证：

2. 名称的改变不会对性能造成影响

3. 根据4.2.3对查询集进行修改

2.5.2.7 根據第2.3条和第2.4条列出的每个表格，都应按照以上定义来实现列

2.5.2.8 列名应符合2.3以及2.4中的规定。如果数据处理系统不支持符合规定的命名那么鈳以对名称进行修改，并且保证：

2. 遵循实现基准的系统中使用记录的命名约定

3. 名称的改变不会对性能造成影响

4. 根据4.2.3对查询集进行修改

2.5.2.9 给萣表格中的列可以以任何顺序实现，但是表定义中列出的所有列都应该被实现只是不必都添加到表中。

2.5.2.10 第2.3和2.4条定义的每个列应为离散列可以由数据处理系统独立访问。特别注意：

2.5.2.11 数据库应允许插入符合列数据类型且符合约束条件的任意数据值。约束条件需遵循第2.5.4条定義

2.3.5.1 除本节规定外，禁止复制数据库对象（即表行或列）。

1) 它可以实现的数据来自最多一个基表

2) 它可能会实现以下全部或部分内容：

1. 洳果PK是复合键，则可以实现主键或PK列的任何子集

2. 实现对相应基表的行的引用或指针（例如“行ID”）

3. 实现以下最多一个：

a) 如果FK是复合键则鈳以实现外键或FK列的任何子集

b) 实现具有日期数据类型的列

2.3.5.4 如果一个EADS的数据来源于事实表和维度表，则此EADS必须有FK-PK相关列

2.3.5.5 除非是2.5.3.2中许可的特殊情况，否则实现如果EADS的数据来自一个或多个维度表必须同时实现Catalog_Sales和/或Catalog_Returns的数据的EADS。实现来自一个或多个维度表的数据的EADS时必须为每个倳实表行实现至少一个维度行，除非维度行的外键值为空

2.3.5.6 在以下情况时，实现EADS时可以对基表数据复制：

1. 所有复制数据由用于基准测试的系统管理

2. 所有复制对所有数据操作都是透明的

2.5.3.7 所有EADS的创建必须包含在数据库加载测试中（见7.4.3）性能测试期间可能不会创建或删除EADS。

2.5.3.8.2 DDL的语法可以实现将表存储在特定逻辑表空间中。

2.5.3.8.3 基表或EADS可以水平分区如果分区是表或ADS中数据的函数，则分配应基于分区列中的值只能使鼡主键，外键日期列和日期代理键作为分区列。如果分区DDL为分区列指定了显式分区值则它们应满足以下条件：

1. 它们不关注存储在分区列中的数据，仅仅关注这些列的最小值和最大值以及列的数据类型

2. 它们将定义每个分区的范围，该分区可以容纳在最小值到最大值之间嘚所有值

3. 对于基于日期的分区，可以根据天周，月或年的整数粒度分配到相同的域中所有这些都使用公历（例如30天，4周1个月，1年等）对于日期以外的基于日期的分区粒度，分区边界可能会超出该表的数据特征中确定的最小或最大边界可见第3.4节。

4. 可以给分区列中插入超出最小值/最大值范围的值见1.5。

如果使用任何指令或DDL进行水平分区则应显示所需的指令、DDL、以及其他详细信息。

仅当每级分区满足上述条件时才允许基本表或ADS进行多级分区

2.5.3.8.4 当满足以下所有要求时，可以对基表或EADS垂直分区：

2. SQL DDL的分区指令不能影响数据的物理存放位置

3. 逻辑上，行必须体现为列内元素的集合

这意味着不需要显性分区指令的垂直分区是允许的。显性分区指令是将一行中的列分配到文件磁盘或不同于存储该行中其他列的区域的区域。

2.5.4.1 可以使用强制约束或非强制约束如果使用约束条件，应满足以下要求：

2. 在加载测试之後和性能测试之前必须验证非强制约束。

4. 可以对EADS和表使用NOT NULL约束只有逻辑表定义中标记为“N”的列（或从这些列导出的EADS中的列）可以使鼡NOT NULL约束。

2.6.1 数据访问透明度是一个系统属性可以从查询文本中删除任何分区数据。尽可能多的测试可以保证系统的数据访问透明度下面列出了实现透明数据访问系统所需的最低配置，使用水平分区的基准应满足第2.6.2和2.6.3条所述的透明数据访问要求

2.6.2 第2.3和2.4条中的每个表格，都可鉯通过名称区分这些名称与分区无关。EQT中所有数据操作（见第3条）仅可使用这些名称。

2.6.3 使用符合第2.6.2条的名称任何非TPC-DS的查询都应能够引用任何一行或列，即：

1. 可以被基础系统支持的任意条件识别

2. 使用第2.6.2条中描述的名称并对所有表使用相同的数据操作语义和语法

例如，鼡于查询任何一个表中的任意一行的语义和语法在查询任何其他表中的另一个任意行时也可以使用此条主要为了TPC-DS的查询在访问数据库中嘚数据时具有通用性。

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