TPC-H是世界上最为流行的OLAP workload的benchmark程序，被广泛应用于评估查询处理过程的相关任务。作为一款在线分析处理基准程序，TPC-H模拟了供应商和采购商之间的交易行为，包含针对8张表的22条分析型查询。在TPC-H的测试中，主要关注两个指标：Power单并发测试和Throughput多并发测试。
TPC-H不仅可以用来作为查询处理系统的横向比较工具，还隐含了一些具有技术挑战的点。为了获得更好的性能成绩，各个厂商会使用不同的解决方案去攻克这些改进点，从而引领技术发展的潮流。这些技术挑战可以分为六大类，包括：聚合性能、连接性能、数据访问位置、表达式计算、相关子查询和并行和并发性。
在聚合性能方面，需要关注Ordered Aggregation、Interesting Order、Small Group-By Keys、Dependent Group-By Keys等方面。针对这些挑战，可以通过优化聚合函数的执行顺序、合理分配计算资源、减少不必要的数据扫描等方法来提升性能。
在连接性能方面，要关注Large Joins、Sparse Foreign Key Joins、Rich Join Order Optimization、Late Projection等技术挑战。为了优化连接性能，可以采用更高效的连接算法、优化外键连接策略、合理调整查询顺序等方法。
数据访问位置方面，需要关注Columnar Locality、Physical Locality by Key、Detecting Correlation等技术挑战。通过优化数据存储布局、提高数据缓存利用率、降低数据访问延迟等方式，可以有效提升查询性能。
在表达式计算方面，要关注Arithmetic Operator Performance、Overflow Handling、Compressed Execution、Interpreter Overhead、Common Subexpression Elimination、Join-Dependent Expression Filter Pushdown等技术挑战。针对这些问题，可以通过改进计算算法、优化内存管理、降低解释器开销等手段来提高性能。
针对相关子查询，需要关注Flattening Subqueries、Moving Predicates into a Subquery、Overlap between Outer- and Subquery等技术挑战。通过调整子查询策略、合理分配计算资源、优化查询执行顺序等方法，可以有效提升查询性能。
最后，在并行和并发性方面，要关注Query Plan Parallelization等技术挑战。通过优化查询执行计划、提高并行度、降低并发开销等手段，可以有效提升系统性能。
总之，TPC-H基准测试中存在许多技术挑战，但同时也是一个机遇。通过针对性地优化和改进，数据库系统可以在TPC-H测试中获得更好的性能表现，从而为用户带来更高效、稳定的服务体验。
