1、下载工具 两种渠道 a、官网（建议直接跳过～） 地址：http://www.tpc.org/tpc_documents_current_versions/current_specifications.asp 在信息填写正确的情况下，无法下载。看网友的解答，需要用谷歌浏
1、下载工具
两种渠道
a、官网（建议直接跳过～）
地址：http://www.tpc.org/tpc_documents_current_versions/current_specifications.asp
在信息填写正确的情况下，无法下载。看网友的解答，需要用谷歌浏览器才能下载。尝试未果。
b、github上下载
地址： https://github.com/gregrahn/tpcds-kit.git
ps：官方的包生成sql的时候会报错，上面这个大神已经修复。
2、编译
操作环境：Ubuntu 16.04
进入TPC-DS工具包所在目录，由于下载的是源码，需要编译后才能使用。
a、解压
unzip tpcds-kit-master.zip
b、编译
编译之前请确认依赖环境ok
ubuntu：
1 sudo apt-get install gcc make flex bison byacc git
CentOS/RHEL：
1 sudo yum install gcc make flex bison byacc git
tpcds-kit-master/tools
make -f Makefile.suite
编译过程中报错：
make: yacc: Command not found。报错是因为yacc没有安装 。
安装yacc
sudo apt-get install -y byacc
再次编译
又报错对‘yy_create_buffer’未定义的引用。对C/C++不熟悉，搜索了一下也没有相关的解答。百思不得其解之下，换了个思路。可能是第一次编译报错生成的错误文件对第二次编译产生的影响。
于是删除解压后的目录，重新编译成功。
如果生成dsdgen和dsqgen且无报错，说明编译成功
ll *gen
3、生成数据
第一次使用这个工具我是一脸懵比的。因为官方的文档特喵的根本看不懂。回想一下，你碰到不熟悉的Linux命令是怎么做的？man或者--help，对吧。这里也可以用--help。
先不着急生成数据，看一下帮助信息先。
./dsdgen --help
DIR：数据存放目录。
SCALE：数据量，以GB为单位。
TABLE：生成哪张表的数据，一共有24张表哦。
PARALLEL：生成的数据一共分为多少份，一般生成TB级数据才会用到。
CHILD：当前数据是第几份，与PARALLEL配对使用。
FORCE：强制写入数据。
常用的参数就上面几个。下面我们来生成1G包含所有表的数据。
./dsdgen -scale 1 -dir ../data/
等待dsdgen程序正常退出后，1G数据需要2～3min左右，进入data目录查看生成的数据。
cd ../data
假如只想生成其中某一张表的数据呢？这就需要用到-table参数了，以web_returns表为例。
./dsdgen -scale 1 -dir ../data -table web_returns
报错了，信息如下：
web_returns是子表，它是依赖于父表web_sales的。生成父表的时候也会同时生成子表，我们来验证一下。
./dsdgen -scale 1 -dir ../data -table web_sales
说明一下，最终生成的数据量以少于scale值的。
dsdgen的用法暂时先总结到这里。
4、生成SQL
查询SQL使用dsqgen生成，主要用于测试数据仓库的性能，一共99个。详细用法可以用--help查看帮助信息。这里不做介绍直接生成。
./dsqgen -DIRECTORY ../query_templates/ -TEMPLATE "query1.tpl" -DIALECT netezza -FILTER Y > ../sql/query1.sql
-DIRECTORY：SQL模板的路径
-TEMPLATE：SQL模板的名称
-DIALECT：include query dialect defintions found in <s>.tpl
-FILTER：重定向到标准输出。
查看生成的SQL：
一共有99,每一个都要这样生成多费劲呀。来写个for循环一把生成所有的SQL。
shell版：
#!/bin/shfor i in `seq 1 99`do./dsqgen -DIRECTORY ../query_templates/ -TEMPLATE "query${i}.tpl" -DIALECT netezza -FILTER Y > ../sql/query${i}.sqldone
Python3版：
#coding:utf-8import osprint("generate query sql")for i in range(1,100): tpl = "query"+str(i)+".tpl" qsql = "query" +str(i) +".sql" #拼接命令 cmd = "./dsqgen -DIRECTORY ../query_templates/ "+"-TEMPLATE "+tpl+" -DIALECT netezza -FILTER Y > "+"../sql/"+qsql #print(cmd) #执行命令 os.system(cmd)
去sql目录下查看刚才生成的SQL：
这种情况下还是shell更快一点。
5、总结
通过TPC-DS，可以生成指定量级的数据。
碰到报错不要慌，先google或bing，不要用某度，原因你懂的。
TPC-DS基本用法已经总结完了，但是实际操作中还有很多问题，比如：
我想要生成10T数据怎么搞？
怎么判断生成的数据是否正确呢？
child和parallel怎么使用？
数据和SQL生成完了怎么测试？
。。。。。。
