（1）使用 go get 对 TSBC 及其相关应用进行下载$ go get github.com/timescale/tsbs
$ cd /root/go/src/github.com/timescale/tsbs/cmd
$ go get ./...
（2）切换到 cmd 下使用 go install 进行部分应用的安装#Install desired binaries. At a minimum this includes tsbs_generate_data,
#tsbs_generate_queries, one tsbs_load_* binary, and one tsbs_run_queries_* binary:
$ cd $GOPATH/src/github.com/timescale/tsbs/cmd
$ cd tsbs_generate_data && go install
$ cd ../tsbs_generate_queries && go install
$ cd ../tsbs_load_timescaledb && go install
$ cd ../tsbs_run_queries_timescaledb && go install
（3）切换到 cmd 下使用 go install 进行剩下的安装#Optionally, install all binaries:
$ cd $GOPATH/src/github.com/timescale/tsbs/cmd
$ go install ./...
TSBS 基准测试分为 3 个阶段：数据生成和查询语生成、数据写入/插入测试、查询测试。下面 TSBS 测试工具三个阶段的使用以 IOT 场景和 timescaledb 数据库为例进行介绍。通过 TSBS 生成基准测试的数据，将其作为基准测试阶段的输入。需要的变量，如下：- --use-case：使用场景，包括iot、devops、cpu-only，例如iot；
- --seed：用于确定性生成的 PRNG 种子。例如：123；
- --scale：要生成的卡车/设备数量。例如：50000；
- --timestamp-start：数据中时间戳的开始时间。例如：2016-01-01T00:00:00Z；
- --timestamp-end：数据中时间戳的结束时间。例如：2016-01-01T00:10:00Z；
- --log-interval：每个设备的每次读取之间应该间隔多长时间，以秒为单位。例如：10s；
- --format：需要生成的数据库，例如: timescaledb。
可自行设置变量在自定义目录下生成数据文件，示例：如使用上述变量生成数据集（在自定义目录/tmp/下生成 tsdb-data 数据文件）。上面示例会生成一个伪 -CSV 文件，用于将数据批量加载到 TimescaleDB 中。每个数据库都有自己的格式，用于存储数据，使其数据库对应的加载器最容易写入数据。- --timestamp-end：数据生成后一秒的结束时间，例如：对于 2016-01-01T00:10:00Z 使用 2016-01-01T00:10:01Z；
- --queries：生成的SQL语句的查询数，例如：1000；
- --query-type：要生成的SQL语句查询类型，例如：" specific-sub-table "；
例如：下列为生成 timescaledb 单类型一组查询的例子，可以通过改变查询类型 --query-type 一项来生成其他查询语句类型（查询类型的完整列表见末尾附录内容）：
$ tsbs_generate_queries --use-case="iot" --seed=123 --scale=50000 \
--timestamp-start="2016-01-01T00:00:00Z" \
--timestamp-end="2016-01-01T00:10:01Z" \
--queries=1000 --query-type=" specific-sub-table " --format="timescaledb" \
--use-additional-tags=false | gzip > /tmp/timescaledb-queries- specific-sub-table.gz
TSBS 通过获取上一步中生成的数据并将其用作特定于数据库的命令行程序的输入来测量插入/写入性能。tsbs_load 可执行文件可以在任何受支持的数据库中加载数据。可使用预生成的数据文件作为输入。每个加载程序确实共享一些公共标志——例如，batch-size 批处理大小（一起插入的读取数）、worker（并发插入的客户端的数量）、连接详细信息（主机和端口）等。要查找特定数据库的标志，请使用 -help 标志(例如，tsbs_load_timescaledb -help）。
#use insert
$ tsbs_load_timescaledb --postgres="sslmode=disable" --host=172.24.0.2 --port=5432 --pass="inspur123" --user="postgres" --admin-db-name=postgres --workers=1 --in-table-partition-tag=false --field-index-count=0 --do-create-db=true --force-text-format=false --do-abort-on-exist=false --file="/tmp/timescaledb-data" --partitions=1 --use-insert=true --batch-size=8000
#use load
$ tsbs_load_timescaledb --postgres="sslmode=disable" --host=172.24.0.2 --port=5432 --pass="inspur123" --user="postgres" --admin-db-name=postgres --workers=1 --in-table-partition-tag=false --field-index-count=0 --do-create-db=true --force-text-format=false --do-abort-on-exist=false --file="/tmp/timescaledb-data" --partitions=1 --use-insert=false --batch-size=8000
会在 TimescaleDB 中创建一个名为 benchmark 的新数据库，存储数据。在加载完整数据集时除最后两行之外的所有行都包含 CSV 格式的数据，标题中包含列名。这些列名对应于：时间戳、期间每秒的指标、插入总指标、每秒总体指标、期间每秒行数、总行数、每秒总行数。最后两行为插入指标数目（和适用的行），时间和平均写入速率。可以通过更改 --workers 的值以控制同时运行的并行 load 的级别，通过更改 --partitions 的值改变分区数。要测量 TSBS 中的查询执行性能，您首先需要使用上一节加载数据并生成如前所述的查询。加载数据并生成查询后，只需为正在测试的数据库使用相应的 tsbs_run_queries_ 二进制文件，通过更改数据库以及数据库对应自定义目录下生成的查询语句类型来实现各类型的查询性能测试。缺少的条件也可以根据 -help 进行查询。对于 timescaledb 数据库查询“specific-sub-table”：
$ cat /tmp/timescaledb-queries- specific-sub-table.gz | \
gunzip | bin/tsbs_run_queries_timescaledb --workers=1 \
--hosts=172.24.0.2 --port=5432 --pass=123456 \
--postgres="user=postgres database=benchmark sslmode=disable"
可以通过更改 --workers 的值以控制同时运行的并行查询的级别。
测试使用 TSBS 测试工具生成 IoT 场景下卡车运输公司的卡车数据集（约 9.9G），测试：TimescaleDB 在 workes=2 下 partitions 分别为 1、50、100、150 下的导入/查询性能；workes=1、2、4、8 下 TimescaleDB 的导入/查询性能。
workers=2 下 TimescaleDB 测试不同 partitions，partitions=50 下具有最优导入性能。具体如下图所示：在 partitions=50 时测试不同 workers 下 TimescaleDB 的导入性能，TimescaleD 导入性能如下所示：
测试 workers=2，不同 partitions(1, 50, 100, 150)下 TimescaleDB 的查询性能；不同 workers(1, 2, 4, 8)下 TimescaleDB 的查询性能。query-specific-sub-table：SELECT t.driver, r.latitude, r.longitude
FROM tags t
INNER JOIN LATERAL (SELECT latitude, longitude, name FROM readings)
AS r ON r.name = t.name
WHERE t.name IS NOT NULL
AND t.name = GetRandomName()
query-stationary-trucks-avg-velocity：
SELECT t.name, t.driver, avg(r.velocity) as avg_velocity
FROM tags t
INNER JOIN readings r ON r.name = t.name
WHERE time >= Start() AND time < End()
AND t.name IS NOT NULL
AND t.fleet = GetRandomFleet()
GROUP BY 1, 2
（2）测试结果：
query-stationary-trucks-avg-velocity：
1. Devops/cpu-only
