使用sysbench测试postgresql和造数据

本文涉及的产品
云原生数据库 PolarDB PostgreSQL 版,标准版 2核4GB 50GB
云原生数据库 PolarDB MySQL 版,通用型 2核4GB 50GB
简介: 已经安装好sysbench

已经安装好sysbench

查看安装情况

scutech@infokist:~$ dpkg -l|grep sysbench
ii  sysbench                               1.0.20-1                                   amd64        Scriptable database and system performance benchmark
$ sysbench --help
......
pgsql options:
  --pgsql-host=STRING     PostgreSQL server host [localhost]
  --pgsql-port=N          PostgreSQL server port [5432]
  --pgsql-user=STRING     PostgreSQL user [sbtest]
  --pgsql-password=STRING PostgreSQL password []
  --pgsql-db=STRING       PostgreSQL database name [sbtest]
....

造数据

造数据


scutech@infokist:~$ sysbench  --db-driver=pgsql  --pgsql-host=192.168.17.40  --pgsql-user=scutech  --pgsql-password=dingjia \
> --pgsql-db=postgres  --oltp-table-size=10000  --rand-init=on  --threads=10  --time=120  --events=0 \
>  --report-interval=10  --percentile=99  /usr/share/sysbench/tests/include/oltp_legacy/oltp.lua  prepare
sysbench 1.0.20 (using bundled LuaJIT 2.1.0-beta2)
Creating table 'sbtest1'...
Inserting 10000 records into 'sbtest1'
Creating secondary indexes on 'sbtest1'...

清除数据


sysbench  --db-driver=pgsql  --pgsql-host=192.168.17.40  --pgsql-user=scutech  --pgsql-password=dingjia \
--pgsql-db=postgres  --oltp-table-size=10000  --rand-init=on  --threads=10  --time=120  --events=0 \
 --report-interval=10  --percentile=99  /usr/share/sysbench/tests/include/oltp_legacy/oltp.lua  cleanup


检查表

psql -U scutech -h 192.168.17.40 -d postgres
 postgres=# select * FROM pg_tables where schemaname='public';
 schemaname | tablename | tableowner | tablespace | hasindexes | hasrules | hastriggers | rowsecurity 
------------+-----------+------------+------------+------------+----------+-------------+-------------
 public     | sbtest1   | scutech    |            | t          | f        | f           | f
(1 row)
postgres=# 
postgres=# select count(*) from sbtest1;
 count 
-------
 10000
(1 row)

测试

scutech@infokist:~$ sysbench  --db-driver=pgsql  --pgsql-host=192.168.17.40  --pgsql-port=5432  --pgsql-user=scutech  --pgsql-password=dingjia  --pgsql-db=mydb  --oltp-table-size=10000  --threads=10  --time=120  --events=0  --report-interval=10  --percentile=99  /usr/share/sysbench/tests/include/oltp_legacy/oltp.lua  run
sysbench 1.0.20 (using bundled LuaJIT 2.1.0-beta2)
Running the test with following options:
Number of threads: 10
Report intermediate results every 10 second(s)
Initializing random number generator from current time
Initializing worker threads...
Threads started!
[ 10s ] thds: 10 tps: 300.40 qps: 6099.34 (r/w/o: 4278.15/1203.70/617.49) lat (ms,99%): 64.47 err/s: 4.40 reconn/s: 0.00
[ 20s ] thds: 10 tps: 256.33 qps: 5200.16 (r/w/o: 3646.09/1028.81/525.26) lat (ms,99%): 70.55 err/s: 4.00 reconn/s: 0.00
[ 30s ] thds: 10 tps: 245.79 qps: 4950.20 (r/w/o: 3467.29/980.74/502.17) lat (ms,99%): 669.89 err/s: 2.20 reconn/s: 0.00
[ 40s ] thds: 10 tps: 328.60 qps: 6646.79 (r/w/o: 4658.09/1315.00/673.70) lat (ms,99%): 57.87 err/s: 4.10 reconn/s: 0.00
[ 50s ] thds: 10 tps: 327.60 qps: 6634.91 (r/w/o: 4651.11/1312.30/671.50) lat (ms,99%): 57.87 err/s: 4.60 reconn/s: 0.00
[ 60s ] thds: 10 tps: 268.20 qps: 5438.79 (r/w/o: 3814.29/1074.10/550.40) lat (ms,99%): 116.80 err/s: 4.10 reconn/s: 0.00
[ 70s ] thds: 10 tps: 296.52 qps: 6004.58 (r/w/o: 4207.86/1190.07/606.64) lat (ms,99%): 61.08 err/s: 4.10 reconn/s: 0.00
[ 80s ] thds: 10 tps: 323.58 qps: 6563.00 (r/w/o: 4601.42/1297.02/664.56) lat (ms,99%): 59.99 err/s: 5.20 reconn/s: 0.00
[ 90s ] thds: 10 tps: 330.20 qps: 6679.35 (r/w/o: 4681.27/1321.39/676.70) lat (ms,99%): 57.87 err/s: 4.20 reconn/s: 0.00
[ 100s ] thds: 10 tps: 273.20 qps: 5515.64 (r/w/o: 3865.03/1091.11/559.50) lat (ms,99%): 64.47 err/s: 3.00 reconn/s: 0.00
[ 110s ] thds: 10 tps: 244.12 qps: 4950.41 (r/w/o: 3471.22/978.76/500.43) lat (ms,99%): 80.03 err/s: 3.60 reconn/s: 0.00
[ 120s ] thds: 10 tps: 234.88 qps: 4772.88 (r/w/o: 3347.70/942.52/482.66) lat (ms,99%): 87.56 err/s: 4.30 reconn/s: 0.00
SQL statistics:
    queries performed:
        read:                            486976
        write:                           137398
        other:                           70325
        total:                           694699
    transactions:                        34306  (285.77 per sec.)
    queries:                             694699 (5786.92 per sec.)
    ignored errors:                      478    (3.98 per sec.)
    reconnects:                          0      (0.00 per sec.)
General statistics:
    total time:                          120.0410s
    total number of events:              34306
Latency (ms):
         min:                                   18.69
         avg:                                   34.98
         max:                                 3026.66
         99th percentile:                       63.32
         sum:                              1200039.52
Threads fairness:
    events (avg/stddev):           3430.6000/22.74
    execution time (avg/stddev):   120.0040/0.01
scutech@infokist:~$
相关实践学习
使用PolarDB和ECS搭建门户网站
本场景主要介绍基于PolarDB和ECS实现搭建门户网站。
阿里云数据库产品家族及特性
阿里云智能数据库产品团队一直致力于不断健全产品体系,提升产品性能,打磨产品功能,从而帮助客户实现更加极致的弹性能力、具备更强的扩展能力、并利用云设施进一步降低企业成本。以云原生+分布式为核心技术抓手,打造以自研的在线事务型(OLTP)数据库Polar DB和在线分析型(OLAP)数据库Analytic DB为代表的新一代企业级云原生数据库产品体系, 结合NoSQL数据库、数据库生态工具、云原生智能化数据库管控平台,为阿里巴巴经济体以及各个行业的企业客户和开发者提供从公共云到混合云再到私有云的完整解决方案,提供基于云基础设施进行数据从处理、到存储、再到计算与分析的一体化解决方案。本节课带你了解阿里云数据库产品家族及特性。
相关文章
|
11天前
|
关系型数据库 MySQL 测试技术
【赵渝强老师】MySQL的基准测试与sysbench
本文介绍了MySQL数据库的基准测试及其重要性,并详细讲解了如何使用sysbench工具进行测试。内容涵盖sysbench的安装、基本使用方法,以及具体测试MySQL数据库的步骤,包括创建测试数据库、准备测试数据、执行测试和清理测试数据。通过这些步骤,可以帮助读者掌握如何有效地评估MySQL数据库的性能。
|
1月前
|
存储 测试技术 数据库
数据驱动测试和关键词驱动测试的区别
数据驱动测试 数据驱动测试或 DDT 也被称为参数化测试。
|
1月前
|
SQL 分布式计算 Hadoop
Hadoop-14-Hive HQL学习与测试 表连接查询 HDFS数据导入导出等操作 逻辑运算 函数查询 全表查询 WHERE GROUP BY ORDER BY(一)
Hadoop-14-Hive HQL学习与测试 表连接查询 HDFS数据导入导出等操作 逻辑运算 函数查询 全表查询 WHERE GROUP BY ORDER BY(一)
42 4
|
1月前
|
SQL 消息中间件 大数据
大数据-159 Apache Kylin 构建Cube 准备和测试数据(一)
大数据-159 Apache Kylin 构建Cube 准备和测试数据(一)
51 1
|
1月前
|
SQL 大数据 Apache
大数据-159 Apache Kylin 构建Cube 准备和测试数据(二)
大数据-159 Apache Kylin 构建Cube 准备和测试数据(二)
81 1
|
1月前
|
SQL
Hadoop-14-Hive HQL学习与测试 表连接查询 HDFS数据导入导出等操作 逻辑运算 函数查询 全表查询 WHERE GROUP BY ORDER BY(二)
Hadoop-14-Hive HQL学习与测试 表连接查询 HDFS数据导入导出等操作 逻辑运算 函数查询 全表查询 WHERE GROUP BY ORDER BY(二)
37 2
|
1月前
|
存储 监控 网络安全
内网渗透测试基础——敏感数据的防护
内网渗透测试基础——敏感数据的防护
|
1月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
SQL批量插入测试数据的几种方法?
SQL批量插入测试数据的几种方法?
93 1
|
1月前
|
存储 SQL 分布式计算
大数据-135 - ClickHouse 集群 - 数据类型 实际测试
大数据-135 - ClickHouse 集群 - 数据类型 实际测试
38 0
|
3月前
|
存储 人工智能 自然语言处理
知识库优化增强,支持多种数据类型、多种检索策略、召回测试 | Botnow上新
Botnow近期对其知识库功能进行了全面升级,显著提升了数据处理能力、检索效率及准确性。新版本支持多样化的数据格式,包括PDF、Word、TXT、Excel和CSV等文件,无需额外转换即可直接导入,极大地丰富了知识来源。此外,还新增了细致的文本分片管理和编辑功能,以及表格数据的结构化处理,使知识管理更为精细化。 同时,平台提供了多种检索策略,包括混合检索、语义检索和全文检索等,可根据具体需求灵活选择,有效解决了大模型幻觉问题,增强了专业领域的知识覆盖,从而显著提高了回复的准确性。这些改进广泛适用于客服咨询、知识问答等多种应用场景,极大提升了用户体验和交互质量。
75 4

热门文章

最新文章

下一篇
无影云桌面