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• 📢本文作者：由webmote 原創，首發于 【掘金】

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1.為什么做性能測試

在工作中，完全基于新的數據庫開發的場景并不是很多，畢竟現在這個年代，從頭跟著公司干到上市的并不多了。因此我們常常遇到的是經過業務的迅速上升，會發現當初的數據庫選型到目前為止，有諸多的不合適，那么就需要評估數據庫的新選型了，既然是評估工作，避免不了性能的測試。

2.業界標準 TPC-C

TPC-C是業界較認可的在線事務處理基準。

TPC-C是一個在線事務處理(OLTP)基準，于1992年7月批準。TPC-C比以前的OLTP基準測試(如TPC-A)更復雜，因為它引入了更多的事務類型、更復雜的數據庫和整體執行結構。

TPC-C混合了5個不同類型和復雜性的并發事務，它們要么在線執行，要么排隊等待延遲執行。該數據庫由9種類型的表組成，這些表的記錄和填充大小各不相同。TPC-C是以每分鐘事務數(tpmC)來衡量的。雖然基準描述以批發供應商的為例子，但TPC-C并不局限于任何特定業務部門的活動，而是代表必須管理、銷售或分發產品或服務的任何行業。

其涉及的表以及業務數量如下，更詳細的介紹可參見標準：

3.測試工具

為了支持這些數據庫的測試，當然需要選擇一個合適的工具，而目前最合適的測試工具莫過于BenchmarkSQL。

github地址如下.

BenchmarkSQL采用Java語言編寫，使用JDBC對SQL數據庫進行壓力測試。整體架構是處理模擬終端、用戶和應用程序線程的一系列數據結構、隊列和線程組。

其架構上做了一系列優化，允許配置驅動至數千個倉庫（稱為縮放因子），而不會壓倒測試驅動程序本身的工作機器，這是非常重要的。

從標椎上看，每個倉庫必須有 10 個終端。將這些數字放在一起很容易看出，"每個終端一個線程"的實現很可能不得行哦。

如果要驅動一個 100GB 的數據庫（在 2016 年，我認為是一個中小型服務器），我們需要配置 1，000 個倉庫，這將導致 10，000 個終端線程。

在 CentOS-7 64bit 等操作系統上，每個線程默認使用 1MB 的堆?？臻g，上下文切換在 10，000 個線程之間已經足夠CPU忙碌的了，甚至于可能會影響測試的結果，而嘗試為大型服務器驅動 1TB 數據庫，那測試機器將崩潰。

而BenchmarkSQL采用了類似隊列的結構而不是真正的線程去驅動它們，因此可以滿足性能壓測的要求。

4.安裝 BenchmarkSQL 6.0

先配置編譯環境:

• Java 開發環境 (java-1.8.0-openjdk-devel or newer).

• Maven build 工具.

• Docker

• Git

構建：

git clone https://github.com/pgsql-io/benchmarksql.git cd ~/benchmarksql mvn

5.運行壓測工具

先準備數據庫測試配置文件：

$ cd benchmarksql/target/run $ cp sample.RDBMS.properties my.properties $ vi my.properties

目錄中包含了支持數據庫的測試配置文件，說明如下：

# firebird數據庫配置 sample.firebird.properties # mariadb / MySQL 數據庫配置 sample.mariadb.properties # oracle數據庫配置 sample.oracle.properties # postgresql 數據庫配置 sample.postgresql.properties # SQL Server 數據庫配置 sample.transact-sql.properties

特別需要注意的是MySQL數據庫的配置，其和mariadb是兼容的，因此直接使用即可。

使用壓測非常簡單，配置好文件后，只需要運行三個命令即可。

# 銷毀上次配置的數據庫表數據 ./runDatabaseDestroy.sh my.properties # 初始化壓測數據庫數據 ./runDatabaseBuild.sh my.properties # 開始壓測 ./runDatabaseBuild.sh my.properties復制代碼

如果需要臨時增大linux測試機線程數，請使用命令

ulimit -HSn 65536

測試結果如下：

2021-09-26 08:48:00,024 INFO - result, _____ latency (seconds) _____ 2021-09-26 08:48:00,024 INFO - result, TransType count | mix % | mean max 90th% | rbk% errors 2021-09-26 08:48:00,024 INFO - result, +--------------+---------------+---------+---------+---------+---------+---------+---------------+ 2021-09-26 08:48:00,025 INFO - result, | NEW_ORDER | 18,909 | 43.934 | 0.053 | 0.146 | 0.073 | 1.026 | 0 | 2021-09-26 08:48:00,035 INFO - result, | PAYMENT | 18,661 | 43.357 | 0.014 | 0.071 | 0.016 | 0.000 | 0 | 2021-09-26 08:48:00,036 INFO - result, | ORDER_STATUS | 1,851 | 4.301 | 0.005 | 0.011 | 0.006 | 0.000 | 0 | 2021-09-26 08:48:00,036 INFO - result, | STOCK_LEVEL | 1,834 | 4.261 | 0.003 | 0.012 | 0.004 | 0.000 | 0 | 2021-09-26 08:48:00,036 INFO - result, | DELIVERY | 1,785 | 4.147 | 0.000 | 0.001 | 0.001 | 0.000 | 0 | 2021-09-26 08:48:00,036 INFO - result, | DELIVERY_BG | 1,785 | 0.000 | 0.098 | 0.191 | 0.104 | 0.000 | 0 | 2021-09-26 08:48:00,037 INFO - result, +--------------+---------------+---------+---------+---------+---------+---------+---------------+ 2021-09-26 08:48:00,037 INFO - result, 2021-09-26 08:48:00,037 INFO - result, Overall NOPM: 630 (98.02% of the theoretical maximum) 2021-09-26 08:48:00,037 INFO - result, Overall TPM: 1,435

6. 配置文件參數說明

6.1 數據庫驅動程序和連接參數

參數描述例子

db	數據庫類型	postgres
driver	要加載的 JDBC 類名稱。	driver=org.postgresql.Driver
application	客戶端應用程序類型,支持通用應用類型中的所有數據庫類型，該類型使用 JDBC。	application=Generic
conn	Jdbc 連接 Uri	conn=jdbc:postgresql://localhost:5432/postgres
user	數據庫用戶名	user
password	數據庫用戶密碼	password

6.2 性能調節參數

參數描述

warehouses	倉庫數據庫大小參數 這不僅影響初始數據庫的大小，還影響將模擬多少終端，默認是10倍倉庫數量
loadWorkers	用于創建初始數據庫內容的并行線程數。僅影響初始化，不影響壓測。
monkeys	用于處理終端輸入和輸出的猴子線的數量。
sutThreads	要啟動的應用程序線程數。將創建這么多并行數據庫連接來處理傳入請求。
maxDeliveryBGThreads	允許在任何時候處理交付交易的背景部分的最大線程數。
maxDeliveryBGPerWarehouse	允許"為同一倉庫"處理交貨交易的背景線程數。

7. 生成可視化統計界面

需要安裝R包，來把測試報告數據轉化為統計數據界面。

利用generateReport.py腳本來完成該項任務。

./generateReport.py --resultdir=my_result_2021-09-26_080750/# 參數有下列可選,resultdir是必須參數 --template --resultdir --disk --interface

8. 小結

性能測試的結果呢？

結果重要嗎？掌握了方法，結果唾手可得。

嗯嗯，這點成果還是不太適合直接公開的，暫時保個密，等過段時間再來更新吧。

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創作挑戰賽新人創作獎勵來咯，堅持創作打卡瓜分現金大獎

總結

以上是生活随笔為你收集整理的对SQL server、Oracle、MySQL和PostgreSQL进行OLTP性能测试（Benchmark）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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