https://www.citusdata.com/blog/2022/03/12/how-to-benchmark-performance-of-citus-and-postgres-with-hammerdb/
我们对这两种数据库进行了深入的基准测试研究，应用了超过133项测量指标进行全面比较。以下是测试结果。
一般包括以下几个部分：功能性测试；界面测试；性能测试；数据库测试；安全性测试；兼容性测试
好消息，腾讯云数据库团队智能调参CDBTune产品现已进入内测阶段，欢迎数据库爱好者、使用者、开发者前来测试。 CDBTune（cloud database tune）是基于2019至2021年间腾讯云数据库团队连续发表两篇顶级论文的研究成果，对云数据库进行调优的一整套解决方案，旨在充分借助深度学习技术提升数据库的运行效率。 在现实场景中，由于业务系统的千差万别以及大量参数带来的可设置范围复杂度，往往需要借助经验去构筑一套相对较为优异且通用的参数模板。因此，数据库当前运行参数往往也不是业务所需的最佳参数。同
1.基于协议。性能测试的对象是网络分布式架构的软件，而网络分布式架构的核心是网络协议 2.多线程。人的大脑是单线程的，电脑的cpu是多线程的。性能测试就是利用多线程的技术模拟多用户去负载 3.模拟真实场景。用户的访问时间，访问频率都不是固定的。
本节内容讲述线上的调优手段以及压力测试的相关工具，结合一些实际的命令参数，我们将会介绍运行结果的具体含义。本节内容为大致的介绍如何压力测试和如何阅读参数，具体的运行效果需要自己部署一台机器测试，关于这部分的内容受到不同的机器影响会出现完全不同的效果，需要实际测试所以没有进行记录。
在我们日常生活和工作中，软件已经成为不可或缺的一部分。然而，软件的性能问题经常会影响到用户的体验和企业的业务，因此对软件系统进行性能测试变得至关重要。软件性能测试可以帮助测试团队和业务团队了解软件在真实场景下的表现，以及对系统性能进行优化和改进。通过模拟真实场景下的负载和压力，测试团队可以发现系统的瓶颈和性能瓶颈，从而对系统进行优化和改进，提高软件的稳定性和可靠性。软件性能测试可以提高软件团队的信心和自信心，让他们在开发和维护过程中更加自信和有信心。
除非你有AWS的背景或者正在申请AWS的相关职位，否则在AWS上的实现细节不需要了解。然而大部分在这里讨论的原理可以应用到除了AWS以外更通用的地方
定义：性能测试是通过自动化的测试工具模拟多种正常、峰值以及异常负载条件来对系统的各项性能指标进行测试。加上性能分析调优
Hi，大家好，今天依然是金三银四面试系列，如果你想了解之前的面试相关文章可以在文末点击👉「阅读原文」查看更多或者点击以下👇「蓝色字」查看最近文章。 金三银四跳槽季，自动化面试题预热一波 金三银四求职季，接口自动化面试题助攻一波 金三银四季招聘季，APP测试面试题温新一遍 以下分享性能测试相关面试题，欢迎在文末留言补充评论✍️。 一 解释常用的性能指标名称与具体含义 性能测试是通过测试工具模拟多种正常、峰值及异常负载条件来对系统的各项性能指标进行测试。验证软件系统是否能够达到用户提出的性能指标，发现系统中
性能测试是通过测试工具模拟多种正常、峰值及异常负载条件来对系统的各项性能指标进行测试。验证软件系统是否能够达到用户提出的性能指标，发现系统中存在的性能瓶颈并加以优化。
1、如果给你一个自动饮料售卖机，你会考虑哪些测试点，保证自动饮料售卖机能够正常交付使用。
Pornhub 2019 年访问量超 420 亿，互联网海量规模的网站架构背后，需要怎样的可伸缩性？
答：性能测试八大类包括：性能测试、负载测试、压力测试、配置测试、并发测试、容量测试、可靠性测试、失败测试。
Spring Boot 是一个流行的 Java 开发框架，它被广泛用于构建Web应用程序。但是，开发人员通常会担心它的性能问题，特别是在高负载条件下，Spring Boot 能够同时处理多少请求是一个重要的问题。在本文中，我们将讨论 Spring Boot 的请求处理能力，并介绍如何提高性能。
本文介绍性能测试方案最后一部分性能分析与调优。性能测试结果分析与调优是性能测试中的一个重要部分，同时也是一个难点。不同的软件系统，不同的性能指标，结果分析方法都是不一样的。
最近在CSDN看到腾讯云的 TDSQL-C ServerLess Mysql 数据库体验活动，作为云原生的Serverless数据库,还是很有兴趣的，看文档中TDSQL-C Serverless Mysql提供了集群高可用的功能,我们通过实际测试来验证一下它的可靠性，具体如何测试，请看下文！
本文翻译自：https://www.guru99.com/web-application-testing.html
这几年，Serverless数据库大火，被业内称为数据库的下一代变革性技术，是云原生数据库发展的必然结果。作为早在2020年就于国内率先推出Serverless数据库的腾讯云，近年来不断在Serverless数据库领域深耕探索，今年更是推出预付费资源类型资源包，Serverless集群挂载只读实例等一系列更新，为用户的降本增效以及国内云原生技术普惠提供了一份自己的答卷。
响应时间 并发数目 吞吐量。常用的吞吐量指标： ①TPS(每秒事务数)、
在2022世界人工智能大会（WAIC）上，腾讯云数据库技术负责人程彬为大家分享了数据库与 AI 相结合背后的故事。在专场《当数据库遇上 AI 》中，程彬基于腾讯云数据库在 AI 智能化的探索与实践，剖析数据库与 AI 融合背后的技术关键点，为产业界提供前沿解决方案。以下为演讲实录： 点击观看完整版直播回放 线上、线下的朋友们，大家好，我是腾讯云数据库工程师程彬，非常荣幸能够在这个时期跟大家一起交流数据库技术。今天我代表我们团队，和大家一起谈谈AI和数据库结合的技术思考，并结合腾讯云数据库的实战经验分享一
首先，稳定的大厦始于坚固的基础。一个可扩展的架构设计能让你的网站在用户激增时，像添砖加瓦一样，轻松增加服务器资源。微服务的思想也正是如此，它允许我们将不同的服务拆分，独立管理，这样一来，就算是流量洪峰，也只是小波浪而已。 总结一下：
在Redis官网中,是这样介绍Redis的: The open source, in-memory data store used by millions of developers as a database, cache, streaming engine, and message broker. 翻译为: 被数百万开发人员用作数据库、缓存、流媒体引擎和消息代理的开源内存数据存储
Cache|SearchEngine Database|NoSQL->Message Queue->APP Server->WEB SERVER-> CDN
如果以上操作，运行压测脚本后发现系统的平均负载还是比较高，应该如何进行分析呢？请提供您的答案，相关问题分析后续跟进.....
对于开发者而言，如何选择一个适合自己的向量数据库至关重要。不过，向量数据库的选型并不简单，开发者不仅需要对市面上各种开源和闭源的数据库进行全面的性能评估，还要根据自己的业务数据设计测试方案……为了让更多开发者可以匹配到适合自己业务的向量数据库，我们开发了一个全新的开源性能测试工具——Vector DB Bench，它可以通过测量关键指标来衡量向量数据库的性能，使得向量数据库发挥出最大的潜能。
1. 响应时间:一般采用平均响应时间和最大响应时间来评价系统性能,响应时间越低越好。
负载（load）一词起源于典型系统，指连接在电路中消耗电能的装置，负载（用电器）的功能是把电能转变为其他形式能。引申出来，一个是实体，一个转化。
【摘要】本文首先介绍了负载测试、基于APM工具的应用程序和服务器监控，随后介绍了编写高性能Java代码的一些最佳实践。最后研究了JVM特定的调优技巧、数据库端的优化和架构方面的调整。以下是译文。 介绍 在这篇文章中，我们将讨论几个有助于提升Java应用程序性能的方法。我们首先将介绍如何定义可度量的性能指标，然后看看有哪些工具可以用来度量和监控应用程序性能，以及确定性能瓶颈。 我们还将看到一些常见的Java代码优化方法以及最佳编码实践。最后，我们将看看用于提升Java应用程序性能的JVM调优技巧和架构调整。
作者 | Eugen Paraschiv 翻译 | 雁惊寒 【摘要】本文首先介绍了负载测试、基于APM工具的应用程序和服务器监控，随后介绍了编写高性能Java代码的一些最佳实践。最后研究了JVM特定的调优技巧、数据库端的优化和架构方面的调整。以下是译文。 介绍 在这篇文章中，我们将讨论几个有助于提升Java应用程序性能的方法。我们首先将介绍如何定义可度量的性能指标，然后看看有哪些工具可以用来度量和监控应用程序性能，以及确定性能瓶颈。 我们还将看到一些常见的Java代码优化方法以及最佳编码实践。最后，我们将看
性能测试就是测试人员借助性能测试工具，模拟系统在不同场景下，对应的性能指标是否达到预期.
在MongoDB的引领下，大量新的文档型数据库在过去的十年里相继面世，传统数据库也都纷纷增加了文档功能。2017年，微软在 Cosmos 数据库(曾经被命名为“DocumentDB”)的基础上添加了MongoDB API 层，最近亚马逊又推出了DocumentDB，在其 Aurora 技术的基础上提供了MongoDB 查询语言的一个子集。文档模型，尤其是 MongoDB API，正在蓬勃迅猛发展。
大会邀请到来自 世界级软件架构大师 & eBay 前首席技术官 Martin Abbott，Facebook 工程经理、Uber 实时流处理系统主管、Airbnb 资深工程师、Pinterest 大数据技术主管，阿里双11系统管控调度技术专家、微信高级工程师……等众多架构领域技术专家，与大家面对面深度交流分享！
在这篇文章中，我们将讨论几个有助于提升Java应用程序性能的方法。我们首先将介绍如何定义可度量的性能指标，然后看看有哪些工具可以用来度量和监控应用程序性能，以及确定性能瓶颈。
分享一次失败的面试经历，以资后鉴。 有一次去面试，面试官问：如何定位系统性能瓶颈？当时没有深思，随口答道：看日志，找开发讨论。 面试完回来，反思这个问题，觉得自己当时回答的过于简单，应该并不是面试官希望听到的（特别是当时的面试官很看重理论知识 ），也许下面的这种回答思路更合适。 回答技巧 • “分段排除法“，或者按照以下顺序查找瓶颈。 服务器硬件瓶颈---〉网络瓶颈---〉服务器操作系统瓶颈（参数配置）---〉中间件瓶颈（参数配置，数据库，web服务器等）---〉应用瓶
摘要：本文首先介绍了负载测试、基于APM工具的应用程序和服务器监控，随后介绍了编写高性能Java代码的一些最佳实践。最后研究了JVM特定的调优技巧、数据库端的优化和架构方面的调整。以下是译文。
模拟用户在同一时间对服务器发送大量请求，以此查看服务器性能指标，尤其关注大业务量情况下运行系统性能的变化（反应变慢、是否会内存泄漏导致系统逐渐崩溃、是否能恢复），测试系统的限制和故障恢复能力，找系统瓶颈
性能测试在质量ISO2510 2006模型中属于效率，根据维基百科定义，[30]软件性能测试作为软件质量保证必不可少的环节，指的是软件系统或构件对于其及时性要求符合程度的指标；它是一种规范，可以用来量化更改业务指标所产生的影响，进而说明部署软件的风险。一般用响应时间|、QTP、吞吐率、每秒点击数等参数指标进行衡量。
你应该对硬件和软件组建，系统配置和典型的使用场景很熟悉。这些应用程序的分析保证你在使用loadrunner进行测试时，创建的测试环境可比较准确的反应应用程序环境和配置。
今天看到微软研究院开源了一个新的C#项目，叫Garnet，它实现了Redis协议，可以直接将Redis替换为Garnet，客户端不需要任何修改。根据其官网的信息，简单的介绍一下它。
本文介绍了云数据库在云原生应用中的重要性，并探讨了Aurora在云数据库中的特殊地位。作者通过回顾Aurora的设计、架构、性能和成本优势，以及它在云原生应用和微服务架构中的使用，展示了Aurora在云数据库领域中的领导地位。此外，文章还介绍了Aurora在Google Cloud Platform和Amazon Web Services中的使用情况，以及Aurora未来的发展方向。
动态应用，是相对于网站静态内容而言，是指以c/c++、php、Java、perl、.net等服务器端语言开发的网络应用软件，比如论坛、网络相册、交友、BLOG等常见应用。动态应用系统通常与数据库系统、缓存系统、分布式存储系统等密不可分。 大型动态应用系统平台主要是针对于大流量、高并发网站建立的底层系统架构。大型网站的运行需要一个可靠、安全、可扩展、易维护的应用系统平台做为支撑，以保证网站应用的平稳运行。 大型动态应用系统又可分为几个子系统： 1）Web前端系统 2）负载均衡系统 3）数据库集群系统 4）缓存
本篇文章着眼于 Linux 页面大小对数据库性能的影响，以及如何优化数据库 Kubernetes 节点。
负载生成器能力：确保负载生成器有足够的硬件资源（尽量保证硬件资源处于非饱和状态）。
本文档介绍了一些用于创建具有弹性和可扩展性的应用程序的模式和实践，这是许多现代架构练习的两个基本目标。设计良好的应用程序会随着需求的增加和减少而上下扩展，并且具有足够的弹性以承受服务中断。构建和运行满足这些要求的应用程序需要仔细规划和设计。
概述 最近几年，特别是随着云计算的发展，出现了行业向后重叠和推动的情况。数据库龙头企业Oracle最近几年重点转而向云的变革，它全力以赴在做的一件事情就是把所有的产品和服务转移到云上来。云技术改变了数
当今的企业需要现代化的产品交付，以满足他们不断增长的业务需求并满足其最终用户的需求。要在不同的竞争平台之间构建大数据系统，用户更喜欢功能强大、用户友好和持久采用的平台。许多组织都面临着大数据分析方面的挑战，如何在保持高性能和可用性的同时实现动态增长和灵活性。现实情况是，这些关键组件中的一个往往会为了另一个做出牺牲。在Dell PowerFlex上运行VMware Greenplum为企业提供了包含所有这些组件组合的一个更好的业务智能和分析平台：Greenplum提供专门的大数据分析数据库，VMware提供自我管理和自动化，PowerFlex提供灵活性、弹性和高性能。
随着互联网的高速发展，企业的数字化改革与精细化运营，均对数据库能力提出了越来越高的要求，数据分析能力、异构数据处理能力等愈发重要。公司各类报表整合，年终数据盘点，分析预测等越来越多的业务开始需要进行复杂查询。 并且，爆炸性的数据量增长也使得传统的数据库能力难以应对。企业的很多业务将对数据的实时性和效率性要求越来越高，想一想你的企业是否也是这样： 想！更早更快的在数据中识别和阻断漏洞，保证业务平稳运行； 想！更快更准的定位数据，提升服务效率； 想！更多更丰富的指标和计算口径，实现业务的快速增长； 但，多数的
本文由 Cloudberry Database 社区编译自 MotherDuck 官网博文《PERF IS NOT ENOUGH》，原作者为 Jordan Tigani（ MontherDuck 联合创始人兼 CEO），译文较原文稍有调整。
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