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。
mysqlslap是MySQL自带的一个用于实现负载性能测试和压力测试的工具。它可以模拟多个客户端对数据库进行施压,并生成报告来了解数据库的性能状况。
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。
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:
很多人都知道,目前市场上很多自动化测试工具,比如:Jmeter,Postman,TestLink等,还有一些自动化测试平台,那为啥还要开发接口自动化测试框架呢? 相同之处就不说了,先说一下工具的局限性:
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
mysql_random_data_load 是Percona贡献的工具,可以用于生成随机测试数据,非常方便。
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。
单元测试是保证软件质量非常有效的手段,无论是从测试理论早期介入测试的理念来看或是从单元测试不受UI影响可以高速批量验证的特性,所以业界所倡导的测试驱动开发,这个里面提到的测试驱动更多的就是指单元测试驱动。但一般开发团队还是很少的系统化的执行单元测试,针对应用软件的测试更多是由专业测试团队来执行黑盒测试。单元测试的最大的难点不在于无法确定输入输出,这毕竟是模块开发阶段就已经定好的,而在于单元测试用例的编写会耗费开发人员大量的工时,按照相关统计单元测试用例的时间甚至会远超过功能本身开发的时间。以下是几个最常见的开发不写单元测试的理由:
可以看到生成工具为 office1 和 office2 两个外键列都生成了符合外键规范的数据:
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。
作为一名测试行业的老兵,17年开始接触性能测试,从此就迷失在跳动的数据的世界里,距今为止已有5个年头了。
该文对MySQL数据库性能测试进行了详细的介绍,包括测试方法、测试环境和测试数据,并分析了测试结果。同时,文章还对MySQL数据库的优化方案进行了探讨。
无论是在自动化测试实践,还是日常交流中,经常听到一个词:框架。之前学习自动化测试的过程中,一直对“框架”这个词知其然不知其所以然。
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
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。
现在整个数据仓库的流程已经打通,并且所有脚本也已经封装完成。但从业务数据库抽取数据,一般选择在夜间进行,而且数据仓库的整个处理流程是有先后关系的,所以需要使用自动化调度工具来进行定时、控制依赖关系。
大家知道很多接口测试工具可以实现对接口的测试,如postman、jmeter、fiddler等等,而且使用方便,那么为什么还要写代码实现接口自动化呢?工具虽然方便,但也不足之处:
在今天的数据驱动世界中,ORDER BY RAND()成为了一个强大的SQL技巧,帮助开发者从数据库中随机选取数据。无论是MySQL, PostgreSQL, SQLite还是SQL Server,每种数据库都有其独特方式实现随机化查询。本文将深入浅出地讲解ORDER BY RAND()的用法,适配不同数据库,并提供实战案例。适合所有级别的读者,包括SQL新手和数据库专家。掌握这一技巧,将为你的数据查询带来无限可能!
一个 “好的” 数据驱动框架,需要从“时间”、“人力”、“收益”这三个方面出发,做好“取舍”。
0.9.0版本的hudi在适配hive3时,其hudi/package/hudi-flink-bundle/pom.xml文件使用的flink-connector-hive版本有问题,所以需要修改pom文件。
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。
MySQLSlap是MySQL自带的基准测试工具,无需单独安装即可使用。下面记录一下在服务器上用 MySQLSlap做MySQL基本测试的步骤。
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。
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。
如果这个参数是不必要做参数化的,对数据的格式有强烈的要求,这样的情况建议不做参数化。
这个步骤中我们主要准备Eolink的环境以及MySQL的环境,MySQL的环境我使用的是阿里的数据库,缴费时间还有800多天,这两年测试用我这个数据库就行。免费提供。
示例代码单独放在了samples文件夹下,可以放心将整个目录删除。其中的db演示了连接MySQL数据库,http演示了requests常见用法和tep request的猴子补丁,login_pay演示了从登陆到下单该如何编写脚本,包括httprunner、mvc(不推荐)、tep(强烈推荐)三种写法。
之前有在自己建的测试群直播分享了一些性能测试的基础内容,当时有人说希望有个实战的分享,想了想某些东西属于公司机密不方便直接直播分享,
之前有在自己建的测试群直播分享了一些性能测试的基础内容,当时有人说希望有个实战的分享,想了想某些东西属于公司机密不方便直接直播分享,
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。
本文从头开始讲述使用Flink引擎实现hudi数据湖基于commit_time的查询语义。基本使用可参考前面文章hudi时间旅行查询
TPS(Transaction per second)每秒事务量 1052.19
Alex,专注于云计算领域数年,目前主要从事容器云平台的建设,推进各类基础设施服务的云原生化。
TPC-C是专门测试OLTP系统的规范,tpcc-mysql是percona基于TPC-C(下面简写成TPCC)衍生出来的产品,专用于MySQL基准测试。
AI文本 OCR识别最佳实践 AI Gamma一键生成PPT工具直达链接 玩转cloud Studio 在线编码神器 玩转 GPU AI绘画、AI讲话、翻译,GPU点亮AI想象空间 随着业务数据的增长
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。
之前有介绍CentOS6下安装MySQL5.7.25二进制版本,不过有时为了方便,采用yum方式快速搭建MySQL数据库,下面简单介绍具体步骤
导读|时隔两个月,勇哥终于把chatGPT生成SQL的功能发布上线了,支持统计分析查询、创建表、数据生成等多种全面的SQL DDL生成能力,本文就和大家聊聊相关功能的使用和背后实现逻辑,并希望相关功能能帮助大家在工作中提升一定的工作效率。同时也提醒一下大家,SQL能力很重要,请大家不要在工作中完全依赖工具。阅读本文你会了解到Tinkle工具SQL生成功能如何使用?最后了解如何使用chatGPT API进行落地产品的实施?
测试环境是QA开展测试工作的前置条件。稳定和可控的测试环境,可以使测试人员在执行测试用例时无需花费额外的时间去维护。有些公司运维或者研发部门会帮忙准备好测试环境,但是QA如果一味依赖其他部门,会局限测试工作的开展。
酷瓜云课堂,依托腾讯云基础服务架构,采用C扩展PHP框架Phalcon开发,致力开源网课系统,开源网校系统,开源在线教育系统。
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使用sysbench测试mysql及postgresql(完整版) 转载请注明出处https://www.cnblogs.com/funnyzpc/p/14592166.html 前言 使用sy
现如今,Docker已经成为了很多公司部署应用、服务的首选方案。依靠容器技术,我们能在不同的体系结构之上轻松部署几乎任何种类的应用。作为测试一方,我们应与时俱进,将Docker容器技术应用到测试工作中。为了让小伙伴们可以快速上手Docker容器技术,本文主要从3个场景介绍Docker在测试中的应用:
一、MySQL自带的压力测试工具——Mysqlslap mysqlslap是mysql自带的基准测试工具,该工具查询数据,语法简单,灵活容易使用.该工具可以模拟多个客户端同时并发的向服务器发出查询更新,给出了性能测试数据而且提供了多种引擎的性能比较。mysqlslap为mysql性能优化前后提供了直观的验证依据,系统运维和DBA人员应该掌握一些常见的压力测试工具,才能准确的掌握线上数据库支撑的用户流量上限及其抗压性等问题。 1、更改其默认的最大连接数 在对MySQL进行压力测试之前,需要更改其默认的最大连接数,如下:
在软件测试中,测试数据是测试用例的基础,对测试结果的准确性和全面性有着至关重要的影响。因此,在进行软件测试时,需要生成测试数据以满足测试场景和要求。本文将介绍如何利用测试数据生成工具来快速生成大量的测试数据。
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