基准测试（benchmarking）是性能测试的一种类型，强调的是对一类测试对象的某些性能指标进行定量的、可复现、可对比的测试。
完成前期调研后开始编写测试方案，测试方案主要是将前期调研内容提炼，为后续的测试准备和测试执行提供指导。
在进行压力测试之前，准备测试数据是非常重要的一步。以下是一些准备测试数据的方法：准备测试数据的方法描述生成随机数据使用随机数据生成器来生成测试数据，确保数据的多样性和充分性。使用真实数据使用真实的数据来模拟真实场景，并确保数据的安全性和隐私性。数据库复制从生产环境中复制一份真实数据到测试环境中，以模拟真实的测试环境。数据库还原从备份中还原一份数据到测试环境中，以模拟真实的测试环境。数据库填充使用脚本和工具来填充测试数据，确保数据的充分性和多样性。在准备测试数据时，还需要注意以下几点：数据准备时的方法描述数据
最近一直在进行一些数据库的测试工作，在使用测试工具的时候也发现了一些问题，有所感触，看看有没有有同感的同学。
时至今日，“虚拟化”，“云”等名词早已耳熟能详，其提供的特性：将服务器物理资源抽象成逻辑资源，可以将一台服务器变成几台甚至上百台虚拟服务器；将CPU、内存、磁盘、I/O硬件抽象化，变成可以动态管理的“资源池”，可以提高硬件资源整合密度， 减低成本，简化系统管理，提升工作效率。
保险行业升级测试工作较多，此为行业背景。从客户甲了解到，他所在的DBA团队一方面要承担数据库日常维护工作，另一方面也要为业务部门提供测试数据库。除去生产环境的日常维护，以下几项工作耗费较多精力：
在前面的压力测试过程中，主要关注的是对接口以及服务器硬件性能进行压力测试，评估请求接口和硬件性能对服务的影响。但是对于多数Web应用来说，整个系统的瓶颈在于数据库。
随着数据的日益增多和数据的重要性在企业中的不断提升，数据库测试成为了一个非常重要的环节。在数据库测试中，我们需要验证数据库的完整性、准确性、一致性等方面的问题，保证数据的稳定性和可靠性。而 Python datatest 是一种非常流行的数据库测试技术，它可以帮助我们更加方便地进行数据库测试，本文将对其进行详细介绍。
1 新上线的测试系统没有明确的数字标准比对情况下，被测试系统已经被测试到了系统极限（系统的某些资源已经耗尽,cpu,句柄、内存，数据库出现大量的slow query，系统有些处理已经变慢），并且系统证明是可以水平扩展的，则可以上线。
SysBench是一个跨平台且支持多线程的模块化基准测试工具，用于评估系统在运行高负载的数据库时相关核心参数的性能表现。可绕过复杂的数据库基准设置，甚至在没有安装数据库的前提下，快速了解数据库系统的性能。
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。
在我们日常的测试工作中，不可避免的要对mysql的性能进行测试，对于大部分测试人员而言，工具的选择可能就是第一道门槛。
下方查看历史精选文章 重磅发布 - 自动化框架基础指南pdfv1.1 大数据测试过程、策略及挑战 测试框架原理，构建成功的基石 在自动化测试工作之前，你应该知道的10条建议 在自动化测试中，重要的不是工具 在性能测试系列前面几篇文章中我们比较详细的介绍了相关的知识 从终端用户感受来体验性能指标度量 如何建立有效的性能指标监控及诊断调优体系 如何有效的选择性能测试工具 简单谈下性能测试 jmeter性能测试实践注意事项 所有性能相关的文章，均会同步发布至下面的公众号，大家可以关注，以免错过 而本文讲
来了，来了，腾讯面向产业互联网领域规格最高、规模最大、覆盖最广的年度科技盛会 -——- 腾讯全球数字生态大会。
上一篇文章聊了如何快速上手压测工作的几个切入点和注意事项，这些内容可以帮助我们更快介入项目。但实际工作中，前期的准备工作也是很繁琐的，其中测试环境和测试数据的准备是前期准备阶段的主要工作。
任何数据库都有压力测试的需求，每种数据库的压力测试都是要证明这个数据库本身在某种硬件的情况下，能达到的一种可以承受的工作上的压力。 那么有一个问题压力测试的数据准吗？ 其实实际上我个人的回答是， 根本不准，反正我也不怎么信。
在写Laravel测试代码(一) 中聊了关于如何提高 laravel 数据库测试性能，其实简单一句就是：每一个test case, 只重新 seed 被污染的表。 OK，这里有一个前提问题：那如何构建临时测试数据库呢？本文主要探讨如何构建临时测试数据库。
基准测试、并发测试、综合场景测试、场景测试、负载测试、疲劳测试、极限测试、吞吐量测试、大数据量测试、内存泄漏测试等。
本部分主要是针对即将进行性能测试的对象(接口、模块、进程或系统)进行概要的说明，让人明白该测试对象的主要功能与作用及相关业务背景。同时要指出进行性能测试的驱动原因。
最近看到一个网友在问（请问一下，每天3~4W次的读写，用什么样子的配置比较好，麻烦推荐一个配置，谢谢 MySQL5.7的.）看着应该是一个比较简单的场景，不过笔者通过这问题在想云MySQL不同的配置他的性能究竟如何？如果推荐了这个用户配置后，他的业务又涨了该如何再选择其他的配置？ 所以这里我们可以来测试一下云MySQL的性能，从测试数据上看是否可以更好的解答此用户的问题。
git项目地址： https://github.com/akopytov/sysbench 利用sysbench很容易对mysql做性能基准测试（当然这个工具很强大，除了测试主流数据库性能，还能测试其它方面，详情自己看官网项目文档） mac上的用法： 一、安装 brew install sysbench 二、先在mysql上创建一个专门的测试数据库，比如test 三、利用sysbench先生成测试数据 sysbench --test=oltp --oltp-table-size=5000000 --ol
每个女孩都是天使，每个女孩都美丽芬芳。在这个特别的日子里，温馨的女人节骄傲的向我们走来，祝女神节日快乐！
压力测试中存在的问题 (What) 什么是压力测试 软件压力测试是一种基本的质量保证行为，它是每个重要软件测试工作的一部分。软件压力测试的基本思路很简单： 不是在常规条件下运行手动或自动测试，而是在计算机数量较少或系统资源匮乏的条件下运行测试。 通常要进行软件压力测试的资源包括内部内存、CPU 可用性、磁盘空间和网络带宽。 压力测试涵盖，性能测试，负载测试，并发测试等等，这些测试点常常交织耦合在一起。 压力测试存在那些问题 我归纳一下又几点： 操作系统默认安装，在未做任何优化的情况下实施压力测试 未考虑磁盘
完整性能测试报告：https://greatsql.cn/docs/8032-25/user-manual/10-optimze/3-3-benchmark-greatsql-tpch-report.html
前言 随着软件系统的规模越来越庞大，对性能的需求越来越高，性能测试的要求也越来越高。但是仅仅做性能测试，已经很难满足当前软件系统对于性能的各种需求，所以需要做更多性能相关的工作。而对于这一系列性能相关的工作，我们称之为性能工程。 性能工程是发现和解决软件系统性能问题最主要的方法体系和技术手段，它一般包含以下几个部分：性能测试，性能轮廓，性能分析，性能优化和性能规划（容量规划）。 性能测试：通过不同类型的测试，获取系统在不同情况下的性能情况，包括各种外部性能指标，是否满足实际的性能需求等。 性能轮廓：通过特定
TDengine Database开源项目里已经包含了性能对比测试的工具源代码。https://github.com/taosdata/TDengine/tests/comparisonTest，并基于这个开源的测试工具开展了TDengine和InfluxDB对比测试，TDengine和OpenTSDB对比测试，TDengine和Cassandra对比测试等一系列性能对比测试。为了更客观的对比TDengine和其他时序数据库（Time-Series Database）的性能差异，本项目采用由InfluxDB团队开源的性能对比测试工具来进行对比测试，相同的数据产生器，相同的测试用例，相同的测试方法，以保证测试的客观公平。
接口的功能主要是客户端和服务端的数据交互，即通过接口对后端数据的增删改查，来实现用户和产品的交互。
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1620792.html
提提需求，就能按照你的要求自动生成库表、构建测试数据、查询变更数据，动不动还要帮你优化 SQL …… 这样的数据库开发工具到底有多强大？
企业级的服务系统通常是复杂的，一般都是多层设计，包括用户界面、业务逻辑、数据访问层和数据库层等。要确保服务按预期运行，所有这些层都需要一致且准确的协同工作。
2022腾讯犀牛鸟开源人才培养计划 开源项目介绍 滑至文末报名参与开源人才培养计划 提交 3TS 项目Proposal 3TS 项目介绍 腾讯公司CynosDB（TDSQL）团队与中国人民大学数据工程与知识工程教育部重点实验室，联合研制的面向数据库事务处理的验证系统。该系统旨在通过设计和构建事务（包括分布式事务）处理统一框架，并通过框架提供的访问接口，方便使用者快速构建新的并发控制算法；通过验证系统提供的测试床，可以方便用户根据应用场景的需要，对目前主流的并发控制算法在相同的测试环境下进行公平的性能比较，选
经过三个月的开发，项目通过了所有测试并上线，然而，我们发现项目的首页几乎无法打开，后台一直发生超时错误，导致CPU过度负荷。在这次项目开发过程中，我制定了一份详细的技术优化方案。考虑到客户无法提供机器硬件配置，我们只能从软件方面寻找解决方案，以满足客户的预期。同时，我还准备了一个简单的项目复盘，如果你对此感兴趣，也可以一起查看。
测试数据来自：【腾讯云云上实验室-向量数据库】——测试数据集——Embedding——text数据（json序列化）-CSDN博客
报表测试是一项重要的测试内容，因为面对的使用群体一般是公司高层或者用户中的重要群体。出现问题影响较大，所以必须仔细且谨慎对待。本文根据自己之前的测试经验，结合其它相关资料，做个简单的总结汇总，如有其它建议，可以留言或者私聊，期待沟通交流。
探索性测试是软件测试中一项重要的活动，旨在发现软件中的缺陷、异常行为和潜在问题。本文将介绍一些常用的工具和方法，以帮助测试人员在进行探索性测试时更加高效和有效。
目前，随着大型决策支持系统的发展，其支撑数据库的执行效率已经成为制约整个企业信息系统性能和效率提升的瓶颈。[1]尤其在电子商务领域，联机事务分析（OLAP）应用越来越广泛，对性能的要求也越发紧迫。联机事务分析是以多维度的方式分析数据，能弹性地提供积存、下钻和枢纽分析等操作，呈现集成性决策信息的方法。其目前主要处理兆兆（T）字节的数据，满足复杂的查询需求，尤其是对多张表中的千万条记录的数据进行数据分析和信息综合。而目前上述需求在关系数据库中已经不能完全的得到满足。[2]同时，商业应用领域对性能、可靠性和性价比的苛刻要求，催生了数据库集群的广泛应用[3]。数据库集群分为共享集群和非共享集群，而针对决策支持系统的业务处理，非共享集群有其固有的优势。[4]
数据库与硬件之间的关系，是一个决定数据库性能，必要条件，即使你参数调整的漂亮，你的SQL 撰写的没有问题，但是硬件不行，那么上面说的这一切对于数据库的性能，只能是杯水车薪。
『性能测试准备测试数据，我是从数据库中把数据提取出来，放在 TXT 中，是否需要直接从数据库中访问数据，这两者得到的性能测试结果差异大吗，应该以哪个为准呢 ？』
对比完了，对于一些类似时间戳的值，其实就是噪音，这些不一样很正常，我们需要剔除，不然差异没有价值。
在图3-13中，测试环境与工作环境在一起，既使得别人的正常工作不能进行，也使得测试的数据不准确。在图3-14中，测试环境各个客户端在两个不同的网段下进行（这里是C类网），大家都知道跨网段是需要路由的，路由里面有软件，会干扰性能测试的数据，从而也会造成测试数据不准确。图3-15的环境是正确的。所有的性能测试机器都在一个网段下，且与工作环境相隔离。
中通快递作为国内知名综合物流服务企业，已连续5年稳坐行业市场份额榜首。受双11、618等大促活动影响，井喷式的业务流量对中通的系统稳定性提出了更高的要求，过去的压测方案已经无法满足业务发展的需求。测试环境等比缩放导致压测失真、庞大且复杂的系统链路梳理等都是棘手的问题，让我们一起看看中通是如何利用大促系统稳定性保障利器Takin来完成这项艰巨的任务的。
最近有两篇关于GUID和Int自增的文章，我是一直使用Int自增的，不习惯使用GUID，感觉GUID很麻烦，用着不方便，性能也比不上Int自增。但是同时我也知道，二者在性能上孰优孰劣，只是感觉和猜测，并没有做测试！我是只相信测试，不相信分析、推断的。可能是由于我一直都没有系统的学习过的原因吧，高分析总是迷迷糊糊，模棱两可的。所以我更详细测试的结果。 一直想做一下这方面的测试来着，但是比较懒了，一直没有测试，看到了两片博文，勾起了我的兴趣，呵呵，测试一回吧。 一、 测试环境 1、 硬
当我们对数据库进行优化后，只有进行测量系统性能才能知道优化是否有效，这种测量的方式就是基准测试。基准测试的定义如下：
它融合了传统数据库、云计算和新硬件技术的优势,100%兼容 MySQL,为用户提供具有极致弹性、高性能、高可用性、高可靠性和安全性的数据库服务。
简介：本文部分 TPC 观点，使用 ChatGPT 生成。拉到最后，可扫码入群体验与 ChatGPT 机器人对话
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
云直播
对象存储
