一种特殊的数据库性能测试方法

本文涉及的产品
RDS MySQL DuckDB 分析主实例,基础系列 4核8GB
RDS Agent(兼容OpenClaw),2核4GB
RDS AI 助手,专业版
简介:

4章 应用实例讲解

4.1 一种特殊的数据库性能测试方法

很多同志在进行数据方面性能测试时束手无策,前面在第二章的第二节我们已经介绍了如何应用ODBC 协议录制LoadRunner 8.0 自身带的 Flights-ODBC_Access ”例子。这里作者为您提供另一种简便的方法。问题描述:一个面向全国各个中小学的信息管理系统,随着系统被广泛的应用,访问人数的急剧增加、数据量也在飞速增长,如何为用户提供方便、快捷的应用呢?

4.1.1数据库集群项目背景介绍

经过公司相关技术人员的讨论,决定采用数据库的集群技术来解决这些问题,将先前1 台数据应用服务器扩展为3台。数据库为Mysql ,如果您关心数据库的集群技术,请查阅相关资料,在这里不再赘述。实施的整体思路是这样。由于操作人员主要是进行数据的插入工作,在某一段时间内操作人员比较集中,数据量也较大,为了估计集群后会给性能带来多大的提升,我们分别部署了两套运行环境,一套是先前的单一数据库应用服务器环境,另外一个则是三台数据库服务器进行集群。为了记录用户并发插入大数据量系统的响应时间,在相关表中添加了日期时间型字段,记录插入首条和末尾记录的时间,这样,末尾时间减去首条记录插入时间,就是多用户并发插入大批量数据的执行时间了。实施过程如下:第一步,数据库管理员用Java 写了一段代码:
import java.sql.*;
public class testclus {
       public static void main(String[] args) {
// 如果传入参数个数不等于2 ,则给出提示信息" 调用:java testclus ip:port recordcnt"
              if (args.length!=2)
              {
                     System.out.println(" 调用:java testclus ip:port recordcnt");
                     return;
              }
  // 根据传入参数,动态建立连接字符串
              String URL = "jdbc:mysql://" +args[0]+"/testclus?characterEncoding=gbk";
              int cnt = Integer.parseInt(args[1]);
              try {
  // 声明并得到起始记录插入时间
                     long timeBegin;
                     java.util.Date   d1 = new java.util.Date();
  // 数据库连接初始化操作
                     Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver").newInstance();
                     Connection conn = DriverManager.getConnection(URL,"root","admin");
  // 循环插入记录
                     PreparedStatement pstmt = conn.prepareStatement("insert into test(cnt, timer)
values (?, now())");
                     Statement  s=conn.createStatement(ResultSet.TYPE_SCROLL_SENSITIVE,
ResultSet.CONCUR_READ_ONLY);
                     timeBegin = d1.getTime();  
                     for (int i=1; i<=cnt; i++)
                     {
                            pstmt.setInt(1, i);
                            pstmt.executeUpdate();
                            ResultSet rs=s.executeQuery("select count(*) from test");
                     }
                     conn.close();
// 得到末尾记录和起始记录插入的时间差值并输出
                     java.util.Date   d2 = new java.util.Date();  
                     System.out.println(d2.getTime()-timeBegin+"  毫秒");
              }
    // 异常处理部分
              catch(ClassNotFoundException e) {
                     System.out.println(" 找不到驱动程序");
                     e.printStackTrace();
              }
              catch(SQLException e) {
                     e.printStackTrace();
              }
              catch (Exception e) {
                     e.printStackTrace();
              }
       }
}
接下来,再建立一个批处理文件,批处理文件内容如下:
@echo off
if "%JAVA_HOME%" == "" goto error_setting
set CLASSPATH=%JAVA_HOME%"jre"lib"rt.jar
set CLASSPATH=%CLASSPATH%;mysql-connector-java-3.1.7-bin.jar;testclus.jar
%JAVA_HOME%"bin"java -classpath "%CLASSPATH%" testclus %1 %2
goto end
:error_setting
echo -------------------------------------------------------------------------------------
echo  使用方法:
echo     1. 请设置JAVA_HOME 环境变量(JDK1.4 安装路径);
echo     2. 请先将本程序所在的目录选择为当前目录后再执行。
echo -------------------------------------------------------------------------------------
goto end
:end
set CLASSPATH=
批处理接受2 个参数,第一个参数为数据库服务器的“IP 地址+: +端口号”,第二个参数为需要循环插入的数据数。如:testclus 192.168.0.45:3306 1000  ,其含义就是向IP 地址为192.168.0.45 ,端口为3306 mysql 数据库中插入1000 条记录。

4.1.2批处理方式解决方案

LoadRunner  如何调用批处理文件呢?LoadRunner  中可以调用System ()函数来调用一个可执行文件或者批处理文件等,所以我们就可以直接调用该函数,指定相关参数,为了能够进行多用户并发,需要插入集合点。相关脚本如下:
#include "web_api.h"
Action()
{
    lr_rendezvous("in");
    system("testclus 192.168.0.45:3306 1000");
    return 0;
}
为了进行集群测试,还需要另外创建两个脚本,两个脚本如下:
#include "web_api.h"
Action()
{
    lr_rendezvous("in");
    system("testclus 192.168.0.44:3306 1000");
       return 0;
}
#include "web_api.h"
Action()
{
    lr_rendezvous("in");
    system("testclus 192.168.0.46:3306 1000");
       return 0;
}
接下来,就可以分别在Controller 中进行负载了,相应场景设置如下:

4 1 :单一数据应用服务器场景设置

4 2 :三台数据应用服务器集群场景设置
而后该场景在数据库为空和数据库存在百万条记录情况下分别进行测试,经过几轮测试对结果的分析发现集群后性能比单台数据应用服务器的性能提高3 5 倍。
【作者提示】
1.           在进行性能测试的时候,一定要注意环境的一致,包括:操作系统、应用软件的版本以及硬件的配置等,而且在进行数据库方面的测试的时候一定要注意数据库的记录数、配置等要一致,只有在相同条件下进行测试,才可以对结果进行比较。
2.           如果几个脚本要实现并发,集合点一定要设置成相同的名称,如在本例中名称都为“in ”。
3.          Java 程序运行所依赖的jar 包以及批处理文件应放置到脚本所在目录,否则无法正确运行。
4.           将场景保存以后,建立一个批处理文件,通过wlrun 命令来启动Controller 执行场景也是一种非常好的方法,通过AT 命令或者计划调用批处理则控制更加灵活,与Controller 场景的定时运行取得相同的效果。在本书的第六章提供了AT 命令和计划应用的介绍,有兴趣的同志,可以看一下这部分内容。




本文转自 fish_yy 51CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/tester2test/138256,如需转载请自行联系原作者

目录
相关文章
|
9月前
|
测试技术 开发者 Python
Python单元测试入门:3个核心断言方法,帮你快速定位代码bug
本文介绍Python单元测试基础,详解`unittest`框架中的三大核心断言方法:`assertEqual`验证值相等,`assertTrue`和`assertFalse`判断条件真假。通过实例演示其用法,帮助开发者自动化检测代码逻辑,提升测试效率与可靠性。
587 1
|
12月前
|
人工智能 运维 关系型数据库
数据库运维:mysql 数据库迁移方法-mysqldump
本文介绍了MySQL数据库迁移的方法与技巧,重点探讨了数据量大小对迁移方式的影响。对于10GB以下的小型数据库,推荐使用mysqldump进行逻辑导出和source导入;10GB以上可考虑mydumper与myloader工具;100GB以上则建议物理迁移。文中还提供了统计数据库及表空间大小的SQL语句,并讲解了如何使用mysqldump导出存储过程、函数和数据结构。通过结合实际应用场景选择合适的工具与方法,可实现高效的数据迁移。
1657 1
|
数据库
【YashanDB知识库】数据库一主一备部署及一主两备部署时,主备手动切换方法及自动切换配置
【YashanDB知识库】数据库一主一备部署及一主两备部署时,主备手动切换方法及自动切换配置
【YashanDB知识库】数据库一主一备部署及一主两备部署时,主备手动切换方法及自动切换配置
|
9月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
如何让AI更“聪明”?VLM模型的优化策略与测试方法全解析​
本文系统解析视觉语言模型(VLM)的核心机制、推理优化、评测方法与挑战。涵盖多模态对齐、KV Cache优化、性能测试及主流基准,助你全面掌握VLM技术前沿。建议点赞收藏,深入学习。
2935 8
|
10月前
|
存储 关系型数据库 MySQL
MySQL数据库中进行日期比较的多种方法介绍。
以上方法提供了灵活多样地处理和对比MySQL数据库中存储地不同格式地日子信息方式。根据实际需求选择适当方式能够有效执行所需操作并保证性能优化。
886 10
|
11月前
|
SQL Oracle 关系型数据库
比较MySQL和Oracle数据库系统,特别是在进行分页查询的方法上的不同
两者的性能差异将取决于数据量大小、索引优化、查询设计以及具体版本的数据库服务器。考虑硬件资源、数据库设计和具体需求对于实现优化的分页查询至关重要。开发者和数据库管理员需要根据自身使用的具体数据库系统版本和环境,选择最合适的分页机制,并进行必要的性能调优来满足应用需求。
506 11
|
存储 算法 Java
实现不同数据库的表间的 JOIN 运算的极简方法
跨库计算是数据分析中的常见难题,尤其涉及多数据库系统时,表间 JOIN 操作复杂度显著提升。esProc 提供了一种高效解决方案,能够简化跨库 JOIN 的实现。例如,在车辆管理、交管和公民信息系统中,通过 esProc 可轻松完成如下任务:按城市统计有车公民事件数量、找出近一年获表彰的车主信息,以及按年份和品牌统计车辆违章次数。esProc 支持不同关联场景(如维表关联与主子表关联)的优化算法,如内存索引、游标处理和有序归并,从而大幅提升编码和运算效率。无论是同构还是异构数据源,esProc 均能灵活应对,为复杂数据分析提供强大支持。
|
Oracle 安全 关系型数据库
【Oracle】使用Navicat Premium连接Oracle数据库两种方法
以上就是两种使用Navicat Premium连接Oracle数据库的方法介绍,希望对你有所帮助!
2570 28
|
SQL 关系型数据库 MySQL
大数据新视界--大数据大厂之MySQL数据库课程设计:MySQL 数据库 SQL 语句调优方法详解(2-1)
本文深入介绍 MySQL 数据库 SQL 语句调优方法。涵盖分析查询执行计划,如使用 EXPLAIN 命令及理解关键指标;优化查询语句结构,包括避免子查询、减少函数使用、合理用索引列及避免 “OR”。还介绍了索引类型知识,如 B 树索引、哈希索引等。结合与 MySQL 数据库课程设计相关文章,强调 SQL 语句调优重要性。为提升数据库性能提供实用方法,适合数据库管理员和开发人员。

热门文章

最新文章