TPCC算法 - 360文档中心

TPCC计算方法

TPCC计算方法TPCC（TPC-C）是一个基准测试，用于评估计算机系统的事务处理性能。

TPCC基准通过模拟一个在线事务处理（OLTP）数据库环境，来测试系统在处理多用户并发事务时的性能表现。

本文将介绍TPCC计算方法，并提供详细的解释。

TPCC基准主要包含了以下几个核心概念和计算方法：1. 事务（Transaction）：TPCC基准中模拟的是一个具有交互式用户的在线订单处理系统。

每个事务代表一个用户在系统中发出的一条命令，比如查询、更新或插入数据等。

每个事务都有一定的权重（Weight），用来表示其在整个基准测试中的重要性。

2. 终端（Terminal）：终端是指模拟的用户终端设备，每个终端可以同时执行多个事务。

终端的数量决定了基准测试中并发用户的数量，因此也会影响测试结果。

3. 仓库（Warehouse）：仓库是模拟的在线订单处理系统的中心数据库。

它包含了所有的数据表，比如顾客信息、订单信息等。

每个仓库有一个唯一的仓库号（Warehouse ID），终端根据仓库号来访问具体的数据。

4. 操作类型（Operation Type）：操作类型定义了终端可以执行的事务类型，比如新订单（New Order）、支付（Payment）、交货（Delivery）等。

每个操作类型通常对应一个或多个SQL查询或更新操作。

5. 事务权重（Transaction Weight）：每个事务都有一个权重值，用来表示其在基准测试中的重要性。

权重值越高，表示该事务在整个测试中占据的比例越大，对性能的影响也越大。

基于以上概念，TPCC基准的计算方法可以分为以下几个步骤：1.初始化数据库：在开始测试之前，需要初始化数据库，包括创建表结构、插入初始数据等。

通常会选择一个合适数量的仓库来模拟具体的系统负载。

2.确定测试参数：在进行基准测试之前，需要确定一些测试参数，比如终端数量、仓库数量、事务数量和持续时间等。

3.模拟用户交互：基于确定的参数，启动终端并模拟用户交互。

tpcc 测试标准

tpcc 测试标准TPC-C测试标准是一种用于测试数据库系统性能的标准。

它是由Transaction Processing Performance Council（TPC）制定的，旨在模拟一个具有高并发、高吞吐量的在线事务处理系统。

TPC-C测试标准包括一系列的测试用例，用于评估数据库系统在处理事务时的性能表现。

TPC-C测试标准的测试用例包括以下几个方面：1. 数据库大小：测试用例中使用的数据库大小是由TPC-C规定的，通常为10GB、100GB或1000GB。

2. 事务类型：测试用例中包含了五种不同类型的事务，包括：新订单、支付、订单状态查询、库存查询和交货。

3. 并发用户数：测试用例中模拟了多个并发用户同时访问数据库系统，用户数从1到1000不等。

4. 数据库负载：测试用例中模拟了不同的数据库负载，包括读写比例、事务类型比例等。

5. 测试结果：测试结果包括吞吐量、响应时间、事务成功率等指标。

TPC-C测试标准的主要目的是为了评估数据库系统在高并发、高吞吐量的在线事务处理环境下的性能表现。

通过测试，可以评估数据库系统的性能瓶颈，找出系统的优化空间，提高系统的性能和可靠性。

在进行TPC-C测试时，需要注意以下几个方面：1. 硬件环境：测试时需要使用高性能的服务器和存储设备，以保证测试结果的准确性。

2. 软件环境：测试时需要使用稳定的数据库系统和操作系统，以避免软件问题对测试结果的影响。

3. 测试数据：测试时需要使用真实的数据，以保证测试结果的可靠性。

4. 测试过程：测试时需要按照规定的测试用例进行测试，以保证测试结果的可比性。

总之，TPC-C测试标准是评估数据库系统性能的重要标准之一。

通过测试，可以找出系统的性能瓶颈，提高系统的性能和可靠性，为企业的在线事务处理提供更好的支持。

TPCC计算方法

算原则：以单台服务器性能进行计算，即确保单台服务器工作的时候可以满足系统正常运行的需要；假设每天有1万人次来窗口办理业务，每人次办理一项业务。

即以每日1万笔前台交易为例进行综合系数的推导：1. 假设每月前台交易数（未来5年内的设计指标）为220,000 （有些业务在月初、月末的处理量比较高，按月统计可以平衡此项差异）;2. 每日前台交易数=220000/22=10,000 ，即每日 1万笔；3. 忙时处理能力：每日交易的80%在4个小时内完成，即10000*80%/4=2000（笔/小时）4. 峰值处理能力：2000*2=4000（笔/小时），即峰值处理能力为每小时4000笔，或 67笔/分，假设业务人员同时在线为100人，即每人每分钟处理0.7笔）5. 假设每笔交易对应数据库事务数=20，基准TPC指标值对应的比例=8，cpu保留30%的处理能力冗余，计算值与公布值（最优值）的偏差经验值为4 （这几个参数估算的依据不足，更多的是经验值）则 tpmC值为：tpmC= 67*20*8*4/(1-30%)= 61257倒算出综合系数 = 61257/10000=6.1即数据库服务器tpmC= 每日前台交易数 * 6.1（实际计算值应不高于该值）应用服务器的 tpmC = 数据库服务器 tpmC *50% （一般）应用服务器的 tpmC = 数据库服务器 tpmC *70% （涉及大量计算的，如社保、税务）建议：不管是TPC-C还是SPECjbb2000，计算结果都只能作为一个横向比较的参考。

在实际应用中，决定系统性能的因素除了硬件、系统软件外，与应用软件的设计也是有很大关系的，此外，基于系统可扩展性的考虑，更多时候也倾向于一次性的采购。

从长远考虑，以政府信息化主管部门的角度考虑，建立一套评估机制是非常有用的，这其中包括：1、通过对各单位业务系统运行情况的调查，进行历史数据的收集分析，按分类建立基准指标库。

基于TPCC的服务器性能计算方法

开发技术文档之数据库服务器性能计算需求分析版本历史一、数据库服务器性能计算需求分析考虑到***公安局超级情报系统(SIS)设备升级项目的数据库服务器的性能，我们建议采用主流的T PC-C 值进行性能估算。

TPC-C 是一种旨在衡量联机事务处理（OLTP）系统性能与可伸缩性的行业标准基准测试项目。

这种基准测试项目将对包括查询、更新及队列式小批量事务在内的广泛数据库功能进行测试。

对于数据库密集型应用来说，TPC-C 被许多I T 部门视为衡量真实O LTP 系统性能的有效指示器。

***市公安局超级情报系统(SIS)设备升级项目未来的并发客户约为5000，绝大多数应用属于联机事务处理（OLTP）性质。

我们建议对数据库服务器的性能进行如下测算：为了方便计算数据库服务器的性能，我们约定：1) 系统同时在线用户数为5000 人（U1）；2) 平均每个用户每分钟发出2次业务请求（N1）；3) 系统发出的业务请求中，更新、查询、其它各占1/3；4) 平均每次更新业务产生4个事务（T1）；5) 平均每次查询业务产生4个事务（T2）；6) 平均每次其它业务产生8个事务（T3）；7) 一天内忙时的处理量为平均值的8倍；8) 经验系数为1.6；(实际工程经验)19) 考虑服务器保留50％的冗余；服务器需要的处理能力为：TPC-C=U1*N1*（T1+T2+T3）/3*8*经验系数/冗余系数则服务器的处理性能估算为：TPC-C= 5000*2*(4+4+8)/3*8*1.6/0.5=1,365,333tpmC情报系统数据库服务器关系到整个系统的稳定运行，考虑到高可靠性和高可用性，并注重设备的可扩展性和性价比，同时考虑满足5年内业务系统的服务能力，建议数据库服务器配置一台T PC-C 值不小于150 万的高性能小型机服务器，用做该情报系统的核心数据库服务器。

本次我们建议新购1台小型机，配置16 个3.55GHz C PU 及64GB内存，用于该超级情报系统系统的核心数据库服务器。

TPCC计算方法

TPCC计算方法TPCC（Transactional Processing Performance Council）计算方法是用来衡量计算机系统处理事务性工作负载性能的标准方法。

TPCC测试是一个基准测试，可以评估计算机系统在模拟真实世界中的商业应用中如何处理多用户事务。

TPCC测试主要涉及到以下几个方面的考量：1.数据模型：TPCC测试使用了一个模拟的在线交易处理系统的数据模型。

该数据模型包括了几个主要的表，如仓库、顾客、订单、商品等。

在测试之前，需要确保数据模型的正确性和一致性。

2.测试场景：TPCC测试包含了一系列仿真的商业交易场景，如下单、支付、查询订单等。

这些交易场景旨在模拟真实世界中的商业应用，并且要求系统能够同时处理多个用户的请求。

3. 测试指标：TPCC测试主要通过测量两个指标来评估系统的性能，即每分钟完成的交易数（Transactions Per Minute，TPM）和平均每个交易的响应时间（Average Response Time，ART）。

TPM反映了系统的整体事务处理能力，而ART则反映了系统对单个事务的响应速度。

4.并发性能：TPCC测试还要评估系统在不同并发用户数下的性能表现。

并发性能是指系统在同时处理多个用户请求时的能力。

通过逐步增加并发用户数，可以测试系统是否能够承受更大的负载，并保持相对稳定的性能。

5.数据库优化：为了提高系统的性能，通常需要进行数据库的优化。

例如，可以使用索引来加快数据查询速度，使用缓存来减少数据库访问次数等。

TPCC测试也会考察系统在经过数据库优化后的性能表现。

总结起来，TPCC计算方法是一个相对综合的测试方法，可以全面评估计算机系统在处理事务性工作负载方面的性能。

这个测试方法可以帮助系统设计者或用户了解系统的性能极限，以及系统在大负载下的表现，进而进行系统的优化和决策。

TPCC的相关说明-小型机相关(原创)

关于TPCC值的一些分析和说明：基于如下1、2、3点分析，TPCC测试已被HP还有目前的很多其他服务器厂商（尤其是小型机厂商）所抛弃。

同时，包括TPCC组织自身，不提倡任何形式的TPCC值的人为推算或者估算。

考虑到用户对安腾服务器技术以及性能以及于IBM对比的关注，在尽可能接近用户实际的需求的环境下，以4核rx6600 HP UX 11iv2 Oracle 数据库TPMC值，进行服务器性能分析，供用户参考。

1、对于小型机而言，TPCC已经过时1）任何指标测试都不会是永久实用的。

早在TPCC测试正式发布之前，97年5月，TPC 组织就已声明“Benchmarks have a lifetime”；且“even good benchmarks become obsolete over time”——“再好的性能测试指标也会过时”；参考链接：/information/sessions/sigmod/sigmod97.ppt2）TPCC是1993年正式发布的性能测试指标，当时绝大多数应用都是基于Client/Server 二层架构（轻型负载简单应用），TPCC测试的模型也是基于C/S二层架构设计的；时至今日，IT经历了10余年大发展，业界主流应用都是基于B/S三层架构（复杂应用），TPCC的测试的模型早已过时。

参考链接：/tpcc/spec/tpcc_current.doc3）对于小型机所承载的7×24小时的关键业务以及大规模复杂应用，TPCC已经不适用，包括SUN、HP在内的主流小型机厂商已经抛弃了TPCC测试。

HP的小型机产品，自从07年以后就再没有测试过TPCC。

而对应到基于小规模简单应用工业标准的PC服务器，或许还有一定的参考价值。

HP最新DL370 G6 满配ORACLE数据库苦环境TPCC测试值高于同样8核配置的P6 550。

参考链接：/tpcc/results/tpcc_results.asp?orderby=hardware4）值得注意，虽然IBM是仅存的至今仍乐此不疲的测试以及鼓吹TPCC的小型机机厂商，但连IBM自己也在其白皮书中也提到，TPCC值已经过时：参考链接：ftp:///eserver/benchmarks/wp_TPC-E_Benchmark_022307.pdf5）09年全世界的服务器厂商公测的TPCC只有区区5个，涉及品牌只有2家，且全部都是基于PC服务器的测试。

如何对服务器性能计算的公式参考(TPMC-TPCC)..

1.一技术建议书1.1.系统部署结构及软硬件配置1.1.1.设备部署方案常见的集团式部署方案有三种：●集中式部署：目录数据与原文均集中在总部服务器中；●分布式部署：目录数据与原文数据均分散在各个二级单位中存储，再由一套分布式全文检索系统将全集团数据提供统一门户、统一权限的检索；●混合式部署：目录数据集中存储在总部服务器中，电子文件存放在各个二级单位服务器中；XXXX根据本次项目需求与特点推举以纯B/S软件平台构成的集中式部署方案。

各种方案优点对比：1.1.2.硬件说明1.1.2.1. Hyper-V硬件需求安装并使用Hyper-V角色，需要满足以下条件:●一个基于64位的处理器。

Hyper-V仅在64位Windows Server 2008中可用——具体包括64位的Windows Server 2008标准版、Windows Server 2008企业版以及Windows Server 2008数据中心版。

Hyper-V在32位（x86）版本的或基于安腾系统版本的Windows Server 2008不可用。

虽然如此，Hyper-V 管理工具仍然提供32位版本。

●硬件辅助虚拟化。

这可用于包含了虚拟化选项的处理器——具体来说，包括拥有Intel VirtualizationTechnology（Intel VT）或AMD Virtualization（AMD-V）技术的处理器。

●硬件强制数据执行保护（DEP）必须可用并启动。

具体来说，必须启用Intel XD bit（execute disable bit）或AMD NX bit（no execute bit）。

●硬件辅助虚拟化以及硬件强制DEP在BIOS中设置。

虽然如此，设定的名称可能与以上有所不同。

了解特定的处理器型号是否支持Hyper-V，请与计算机制造商进行联系。

如果调整了硬件辅助虚拟化和硬件强制DEP的设定，可能需要断开计算机电源，并重新开机。

服务器TPCC值计算

服务器TPCC值计算TPC-C是一个基准测试，用于评估OLTP（在线事务处理）系统的性能。

它模拟了一个订单处理环境，通过执行一系列的事务来评估系统的吞吐量和响应时间。

TPC-C基准测试涉及到以下几个主要的表和事务：1. Warehouse（仓库）表：存储仓库信息，比如仓库编号，地址等。

2. District（区域）表：存储区域信息，比如区域编号，仓库编号等。

3. Customer（客户）表：存储客户信息，比如客户编号，区域编号等。

4. Order（订单）表：存储订单信息，比如订单编号，客户编号等。

5. Order-Line（订单行）表：存储订单行信息，比如订单行编号，订单编号等。

6. Stock（库存）表：存储库存信息，比如库存编号，仓库编号等。

TPC-C测试中包含以下几种基本事务：1. New-Order（新订单）事务：模拟一个新订单的生成，包括生成订单、订单行、库存更新等操作。

2. Payment（付款）事务：模拟一个客户付款的过程，包括根据客户编号查询订单信息、更新客户余额等操作。

3. Order-Status（订单状态）事务：根据客户编号查询订单状态信息，包括查询最近的订单、订单行等操作。

4. Delivery（发货）事务：模拟一个订单发货的过程，包括查询订单、更新订单状态等操作。

5. Stock-Level（库存水平）事务：查询特定仓库的库存水平信息，包括查询最近的订单行、库存数量等操作。

TPC-C测试的目的是通过执行大量的基本事务，来模拟真实的OLTP 环境，从而评估系统的性能和扩展性。

测试的主要指标是每分钟完成的事务数量（TPM）和平均响应时间。

TPC-C测试的计算方法如下：1.将所有的基本事务按照预定的比例进行混合执行，比如新订单事务占比45%，付款事务占比43%，订单状态事务占比4%，发货事务占比4%，库存水平事务占比4%。

2.根据实际的测试情况，确定每个事务的平均响应时间，比如新订单事务的平均响应时间为2秒，付款事务的平均响应时间为1秒，订单状态事务的平均响应时间为0.5秒，发货事务的平均响应时间为1.5秒，库存水平事务的平均响应时间为0.8秒。

TPC,TPCC,TPMC

第一章什么是TPC和tpmC?1 TPCTPC(Transaction Processing Performance Council，事务处理性能委员会)是由数10家会员公司创建的非盈利组织，总部设在美国。

该组织对全世界开放，但迄今为止，绝大多数会员都是美、日、西欧的大公司。

TPC的成员主要是计算机软硬件厂家，而非计算机用户，它的功能是制定商务应用基准程序(Benchmark)的标准规范、性能和价格度量，并管理测试结果的发布。

TPC的出版物是开放的，可以通过网络获取()。

TPC不给出基准程序的代码，而只给出基准程序的标准规范(Standard Specification)。

任何厂家或其它测试者都可以根据规范，最优地构造出自己的系统(测试平台和测试程序)。

为保证测试结果的客观性，被测试者(通常是厂家)必须提交给TPC一套完整的报告(Full Disclosure Report)，包括被测系统的详细配置、分类价格和包含五年维护费用在内的总价格。

该报告必须由TPC授权的审核员核实(TPC本身并不做审计)。

现在全球只有几个审核员，全部在美国。

TPC已经推出了四套基准程序，被称为TPC－A、TPC－B、TPC－C和TPC－D。

其中A和B已经过时，不再使用了。

TPC－C是在线事务处理(OLTP)的基准程序，TPC－D是决策支持(Decision Support) 的基准程序。

TPC即将推TPC－E，作为大型企业(Enterprise)信息服务的基准程序。

2 tpmCtpmC值在国内外被广泛用于衡量计算机系统的事务处理能力。

但究竟什么是tpmC值呢?作者曾向一些用户、推销人员乃至某些国外大公司的技术人员问过这个问题，但回答的精确度与tpmC值的流行程度远非相称。

tpmC这一度量也常被误写为TPM或TPMC。

TPC-C模拟一个批发商的货物管理环境。

该批发公司有N个仓库，每个仓库供应10个地区，其中每个地区为3000名顾客服务。

TPC-C性能估算

TPC-C性能估算一、IBM p595、p590的TPC-C性能估算目前TPC组织的网站上发布了最新的IBM的p5-595的TPC-C值测试结果，如下表所示：型号处理器类型处理器主频处理器数量 TPC-C值p5-595 POWER5+处理器 2.3GHz 64路 4,033,378 tpmC(参见”[url]/tpcc/results/tpcc_perf_results.asp[/url]”)我们将根据最新的采用2.3GHz主频POWER5+处理器的p5-595服务器的TPC-C测试结果对不同配置下的TPC-C性能进行推算。

我们将按照以下两点依据进行估算：主频对比对于采用POWER5+系列处理器的p系列UNIX服务器(p5-5xx)而言，由于体系结构相同，因此不同主频处理器的处理能力基本上与频率成近似线性关系。

MP指数对于一个多CPU系统，MP指数越高说明系统每增加一倍的CPU所提高的性能越高，也就是说系统设计越接近线性增长。

基于POWER5＋处理器的p5-595与p5-590服务器的MP指数经验值在1.66-1.8之间。

对于p5-595服务器的处理器数量(64路)，对于TPC-C性能指标，由于它反映的是服务器的整体性能指标，包括：系统结构、处理器、缓存、内存、I/O、操作系统、数据库软件、访问业务模型等，因此我们要综合考察设备的整体性能。

在这些因素中，处理器对性能指标的影响又是最大的。

处理器数量每增长1倍，整机性能的增加应小于1倍(因为处理器数量增长，会带来CPU对内存、系统总线和I/O等系统资源竞争的增加，使每个处理器的效率下降，同时系统的整机性能还受内存、I/O、操作系统、数据库软件等因素的限制，因此单纯增加CPU数量，系统性能无法实现线性增长)。

由于多CPU系统大部分只测试了满配置下的TPC-C 值，因此在非满配置情况下的服务器性能只能通过经验加以推算获得。

一般情况下，业界具有公认的经验系数称为MP指数用来进行推算。

TPCC计算方法

3 p5-590 24路2.1GHz主频POWER5+ 1,813,147
4 p5-590 20路2.1GHz主频POWER5+ 1,577,928
5 p5-590 16路2.1GHz主频POWER5+ 1,225,099
配置32路2.3GHz主频POWER5处理器的p5-595服务器的TPC-C值为(MP指数=1.67)：
4,033,378 / 1.67 = 2,415,196
配置16路2.3GHz主频POWER5+处理器的p5-595服务器的TPC-C值为(MP指数=1.8)：
2,415,196 / 1.8 = 1,341,775
1、数据库服务器选型：采购两台相同配置的小型机，进行虚拟分区和并行处理，以提高系统资源的利用率；日后扩容时采取垂直扩展的方式进行升级；
2、应用服务器：采用负载均衡的方式提高并发处理能力，一般可配置2台以上，每台的硬件配置完全可以不同，应首先考虑使用旧的数据库服务器（利旧），如需采购新的服务器，应采用水平扩展的方式逐步升级；
MP指数
对于TPC-C性能指标，由于它反映的是服务器的整体性能指标，包括：系统结构、处理器、缓存、内存、I/O、操作系统、数据库软件、访问业务模型等，因此我们要综合考察设备的整体性能。在这些因素中，处理器对性能指标的影响又是最大的。处理器数量每增长1倍，整机性能的增加应小于1倍(因为处理器数量增长，会带来CPU对内存、系统总线和I/O等系统资源竞争的增加，使每个处理器的效率下降，同时系统的整机性能还受内存、I/O、操作系统、数据库软件等因素的限制，因此单纯增加CPU数量，系统性能无法实现线性增长)。由于多CPU系统大部分只测试了满配置下的TPC-C值，因此在非满配置情况下的服务器性能只能通过经验加以推算获得。一般情况下，业界具有公认的经验系数称为MP指数用来进行推算。MP指数是指当CPU数量扩充为原配置的2倍时，服务器性能可以达到原配置性能的倍数。理论上，MP指数介于1.5?2之间，对于一个多CPU系统，MP指数越高说明系统每增加一倍的CPU所提高的性能越高，也就是说系统设计越接近线性增长。基于POWER5＋处理器的p5-595与p5-590服务器的MP指数经验值在1.66-1.8之间。对于p5-595服务器的处理器数量(64路)， MP指数约为1.67，因此：

TPC-C估算

tpmC简单计算法计算原则：以单台服务器性能进行计算，即确保单台服务器工作的时候可以满足系统正常运行的需要；假设每天有1万人次来窗口办理业务，每人次办理一项业务。

即以每日1万笔前台交易为例进行综合系数的推导：1. 假设每月前台交易数（未来5年内的设计指标）为220,000 （有些业务在月初、月末的处理量比较高，按月统计可以平衡此项差异）;2. 每日前台交易数=220000/22=10,000 ，即每日 1万笔；3. 忙时处理能力：每日交易的80%在4个小时内完成，即10000*80%/4=2000（笔/小时）4. 峰值处理能力：2000*2=4000（笔/小时），即峰值处理能力为每小时4000笔，或 67笔/分，假设业务人员同时在线为100人，即每人每分钟处理0.7笔）5. 假设每笔交易对应数据库事务数=20，基准TPC指标值对应的比例=8，cpu保留30%的处理能力冗余，计算值与公布值（最优值）的偏差经验值为4 （这几个参数估算的依据不足，更多的是经验值）则 tpmC值为：tpmC= 67*20*8*4/(1-30%)= 61257倒算出综合系数 = 61257/10000=6.1即数据库服务器tpmC= 每日前台交易数 * 6.1（实际计算值应不高于该值）应用服务器的 tpmC = 数据库服务器 tpmC *50% （一般）应用服务器的 tpmC = 数据库服务器 tpmC *70% （涉及大量计算的，如社保、税务）建议：不管是TPC-C还是SPECjbb2000，计算结果都只能作为一个横向比较的参考。

在实际应用中，决定系统性能的因素除了硬件、系统软件外，与应用软件的设计也是有很大关系的，此外，基于系统可扩展性的考虑，更多时候也倾向于一次性的采购。

从长远考虑，以政府信息化主管部门的角度考虑，建立一套评估机制是非常有用的，这其中包括：1、通过对各单位业务系统运行情况的调查，进行历史数据的收集分析，按分类建立基准指标库。

tpcc参数

tpcc参数TPC-C（Transaction Processing Performance Council Benchmark C）是一个基准测试，用于测试企业级数据库管理系统（DBMS）的性能。

它模仿了一个模拟企业的环境，与高负载的在线事务处理（OLTP）应用程序的要求相符。

TPC-C基准测试的参数1. 仓库数量（warehouses）：仓库是一个逻辑实体，其中存储了所有分布式数据库管理系统中的数据和对象。

TPC-C评估中包含的仓库数量在1到200之间。

每个仓库都包含一个集合内的数据和事务。

2. 负载量（throughput）：定量指标，它测量数据库系统能够每分钟处理多少交易。

3. 注册数据量（scale factor）：衡量有效数据量的度量单位。

针对企业级应用程序，在生成测试数据时，需要确定数据的比例。

在TPC-C基准测试中，测试数据的规模因应用程序而异。

4. 终端数量（terminals）：类似于多用户系统中的CPU，终端是计算机系统的物理或逻辑独立组件。

在TPC-C测试期间，终端根据用户数和运行工作量而生成。

5. 事务类型（transactions）：定义数据处理格式的规范。

基准测试包括许多类型的交易，如仓库检查、库存更新、订单生成等等。

6. 会话持续时间（think time）：这是客户端和服务器之间等待时间之间的间隔，它模拟了真实用户之间的交互。

这是一个可配置的参数，可以根据特定的用例进行调整。

7. 独立/依赖事务（dependent transactions/ independent transactions）：独立交易是指一个事务完成后，可以独立于其他事务而执行的任务。

与之相反，具有依赖性的事务需要先完成其他事务才能执行。

8. 数据冲突（data collision）：当事务需要更新已被其他事务修改的相同记录时发生，这是一个测试有效性的要素。

它需要确保数据库系统具有足够的冲突解决机制，以避免数据冲突。

服务器TPCC值计算方法

服务器TPCC值计算方法概述在计算服务器的性能指标时，TPCC（Transaction Processing Performance Council）值是一个重要的指标。

TPCC值是用于衡量数据库管理系统（DBMS）处理事务的性能的标准之一、计算服务器的TPCC值可以帮助评估其能够处理事务的能力和性能。

TPCC基准测试TPCC基准测试是用于衡量数据库系统性能的标准，该测试包含了一组代表真实世界交易和数据管理操作的事务。

这些事务经过一系列规模化和复杂度逐渐增加的测试集，可以测量DBMS处理事务的性能。

TPCC值的计算方法计算服务器的TPCC值需要以下几个步骤：1.数据库的基准负载：首先，需要确定所选数据库的基准负载。

一般来说，TPCC基准测试提供了一个已定义的基准负载，在测试过程中使用的事务集。

这些事务集是按照真实世界情况下的交易流程和数据操作步骤组织的。

2. 定义测试规模：确定测试规模非常重要，它代表了一个测试中处理的事务的数量和复杂性。

测试规模通常由参数“Warehouse Scale Factor”（仓库规模因子）来定义。

仓库规模因子是一个数字，通常为1到1000之间的整数。

这个数字代表了仓库的数量，更大的数字意味着更多的仓库和更大的数据集。

3.执行测试：根据所选的基准负载和测试规模，执行TPCC基准测试。

测试过程中将模拟真实的交易场景，并记录测试执行所花费的时间。

4.计算TPCC值：TPCC值是通过计算每分钟执行的事务数量来得到的。

根据测试执行所花费的时间和成功执行的事务数量，可以计算出每分钟执行的事务数量。

这个值越高，表示服务器的性能越好。

需要注意的是，计算TPCC值时还需要考虑其他因素，如服务器的硬件规格、数据库配置和优化等。

这些因素也会对TPCC值产生影响。

评估和优化TPCC值为了评估和优化服务器的TPCC值，可以采取以下方法：1.硬件升级：通过升级服务器的硬件规格，如处理器、内存和存储等，可以提高服务器的性能和处理能力。

TPCC计算

服务器处理能力估计
由于目前开户量为4.7万，活跃用户为1万，最高日交易量为1万笔，而如果用户为40万时，活跃用户可能会超过5万，达到8.5万活跃用户，最高交易量为85万笔，即峰值数据。

以往采用中国人民银行推荐的经验值为20左右，即每笔实际交易对应大约20个TPC-C值（TPC-C是一种旨在衡量联机事务处理（OLTP）系统性能与可伸缩性的行业标准基准测试项目）
根据多数银行运营的经验，系统的繁忙集中系数是40%（即每天业务量的80％集中在2个小时内），因而为能处理的交易量，服务器的处理能力应不小于：
850000*80%/(60*2)=5667 笔/分钟
服务器的处理能力应达
5667×20＝113333 tpmC
要保证主系统正常运行，在峰值状态下，系统处理能力仍应保持一定余量。

通常对于UNIX服务器而言，处理器的峰值利用率最好不要超过50%，所选服务器的TPC-C值应约为
113333 / 50%＝ 226666 tpmC
对照IBM服务器的处理能力表
根据上述推算，226666tpmc 所对应的IBM 的主机为配置power5+ 4-way
1.9GHZ/
2.2GHZ CPU 的机型。

但是由于IBM 主机系统纵向升级成本较高，考虑到今后的业务发展的余量以及投资成本的考虑，建议配置IBM p5-570 power5+ 8-way 1.9GHz CPU 、32GMemory机型能够满足系统将来的需求。

从以往的系统来看，应用服务器对机器性能的要求与数据库基本一致，故我们建议应同服务器采用同数据库服务器相同的机型。

通过上述分析，我们建议核心系统采用4台小型机，按照应用部署，分别作为数据库服务器及应用服务器。

TPC-C值测算实例

服务器tpmC值计算根据TPC-C的标准，tpmC值是根据标准模型中New-Order事务的处理数目来计算的，一个New-Order事务由平均4-5个SQL语句处理完成，整个测试的执行过程中，New-Order 处理占45%。

估算条件：运行商2003年将达到250万用户数每天每用户产生5张话单分析过程：每分钟处理：（用户数）250万*5/24/60=9250峰值处理：9250*1.5=11350需执行约6个SQL语句，则估算一个话单汇总处理业务相当的TPC-C值为：6*0.45/4=0.67Tpmc话单汇总和分析的TPC-C值要求满足：11350*0.67Tpmc=9300Tpmc考虑25%的冗余（系统其它开销）：主机性能=9300Tpmc*1.25=11000Tpmc各位，我是因为查TPC-C从古够来到这个论坛的。

第一次来，也很喜欢这里。

看来又多了一个基地了。

关于TPC-C值的计算我还有一些问题求助。

我这里有从TPC的官方网站上找到的资料，但是他的测试环境是满配置的情况下得出的，在我的方案里面从扩展性和主机具体应用考虑，客户希望我能给他当前配置下的TPC-C的数值。

这个怎么换算？惯例还是公式？（我的计算对象包括PC-SERVER应用服务器和HP-动能SD小机，这两个的计算方法一样吗？）PS：这是我从网上查到的资料有关小机的数值估算的方法----表现主机性能的一个重要指标是TPC－C测试。

TPC－C由独立的第三方机构TPC对各厂商主机的交易处理能力进行测试。

由于进行此测试的主机大都采用多CPU、超大规模内存，数据库操作大都在内存中完成，因而，TPC－C主要是针对CPU和内存的处理能力及相互间的交换能力的测试。

理想的单交换机情况下，由于各CPU之间互不干扰，CPU和内存之间交换信息顺畅，主机整体性能随CPU数目呈线性增加。

然而，在两级交换体系结构下，CPU访问本地内存与远端内存时间之比为1：2.9。

基于TPCC的服务器性能计算方法

基于T P C C的服务器性能计算方法Standardization of sany group #QS8QHH-HHGX8Q8-GNHHJ8-HHMHGN#开发技术文档之数据库服务器性能计算需求分析版本历史一、数据库服务器性能计算需求分析考虑到***公安局超级情报系统(SIS)设备升级项目的数据库服务器的性能，我们建议采用主流的TPC-C 值进行性能估算。

TPC-C 是一种旨在衡量联机事务处理（OLTP）系统性能与可伸缩性的行业标准基准测试项目。

这种基准测试项目将对包括查询、更新及队列式小批量事务在内的广泛数据库功能进行测试。

对于数据库密集型应用来说，TPC-C 被许多IT 部门视为衡量真实OLTP 系统性能的有效指示器。

***市公安局超级情报系统(SIS)设备升级项目未来的并发客户约为5000，绝大多数应用属于联机事务处理（OLTP）性质。

我们建议对数据库服务器的性能进行如下测算：为了方便计算数据库服务器的性能，我们约定：1) 系统同时在线用户数为5000 人（U1）；2) 平均每个用户每分钟发出2 次业务请求（N1）；3) 系统发出的业务请求中，更新、查询、其它各占1/3；4) 平均每次更新业务产生4 个事务（T1）；5) 平均每次查询业务产生4 个事务（T2）；6) 平均每次其它业务产生8 个事务（T3）；7) 一天内忙时的处理量为平均值的8 倍；8) 经验系数为；(实际工程经验)19) 考虑服务器保留50％的冗余；服务器需要的处理能力为：TPC-C=U1*N1*（T1+T2+T3）/3*8*经验系数/冗余系数则服务器的处理性能估算为：TPC-C= 5000*2*(4+4+8)/3*8*=1,365,333tpmC情报系统数据库服务器关系到整个系统的稳定运行，考虑到高可靠性和高可用性，并注重设备的可扩展性和性价比，同时考虑满足5 年内业务系统的服务能力，建议数据库服务器配置一台TPC-C 值不小于150 万的高性能小型机服务器，用做该情报系统的核心数据库服务器。

数据库TPC_C性能测试介绍

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Copyright@2006, CSIP赛普实验室
Introduction to TPC_C性能测试- 7
2.TPC2.TPC-C测试业务模型
客户向公司的系统发出新的订单或者查询其订单状态。每个订单平均由10个订单项（货物种类）组成，所有的订单项中有1%所对应的商品不在当前地区的仓库中，而必须由远程的另外一个仓库提供。公司的系统也用于处理客户的付款，处理发货的订单，检查库存状态以便发现潜在的供货短缺问题。
Copyright@2006, CSIP赛普实验室 Introduction to TPC_C性能测试- 16
5.事务 5.事务
(1)新订单新订单数据生成：数据生成：送货仓库号(OL_SUPPLY_W_ID)： x=random[]1..100] ：送货仓库号若 x>1 则本地供货，OL_SUPPLY_W_ID = W_ID x=1 则需要远程供货， OL_SUPPLY_W_ID为远程W_ID 每种货物订购数量(OL_QUANTITY)：random[1..10] 每种货物订购数量订单日期(O_ENTRY_D)：当前系统日期：订单日期
2.TPC2.TPC-C测试业务模型
测试用到的模型是一个大型的批发销售公司，在地理分布的多个区域有业务，并且使用仓库管理。当业务扩展的时候，公司将添加新的仓库。每个仓库负责十个区域的供货，每个区域为3000个客户服务。每个仓库维护公司销售的100,000种商品的库存纪录。下图描述了公司，仓库，地区和客户之间的层次关系。

服务器TPCC值计算

服务器TPMC值计算根据TPC-C的标准，tpmC值是根据标准模型中New-Order事务的处理数目来计算的，一个New-Order事务由平均4-5个SQL语句处理完成，整个测试的执行过程中，New-Order处理占45%。

估算条件：运行商2003年将达到250万用户数每天每用户产生5张话单分析过程：每分钟处理：（用户数）250万*5/24/60 =9250峰值处理： 9250*1.5 =11350需执行约6个SQL语句，则估算一个话单汇总处理业务相当的TPC-C值为：6*0.45/4 = 0.67Tpmc话单汇总和分析的TPC-C 值要求满足：11350* 0.67Tpmc =9300Tpmc考虑25%的冗余（系统其它开销）：主机性能=9300Tpmc *1.25 =11000Tpmc各位，我是因为查TPC-C从古够来到这个论坛的。

第一次来，也很喜欢这里。

看来又多了一个基地了。

关于TPC-C值的计算我还有一些问题求助。

--------我这里有从TPC的官方网站上找到的资料，但是他的测试环境是满配置的情况下得出的，在我的方案里面从扩展性和主机具体应用考虑，客户希望我能给他当前配置下的TPC-C的数值。

这个怎么换算？惯例还是公式？（我的计算对象包括PC-SERVER应用服务器和HP-动能SD小机，这两个的计算方法一样吗？）PS：这是我从网上查到的资料有关小机的数值估算的方法----表现主机性能的一个重要指标是TPC－C测试。

TPC－C由独立的第三方机构TPC对各厂商主机的交易处理能力进行测试。

由于进行此测试的主机大都采用多CPU、超大规模内存，数据库操作大都在内存中完成，因而，TPC－C主要是针对CPU和内存的处理能力及相互间的交换能力的测试。

理想的单交换机情况下，由于各CPU之间互不干扰，CPU和内存之间交换信息顺畅，主机整体性能随CPU数目呈线性增加。

然而，在两级交换体系结构下，CPU 访问本地内存与远端内存时间之比为1:2.9。

TPC-C值的测算

1.2. 内存估算该服务器内存主要由操作系统占用内存、数据库系统占用内存、并发连接占用内存等几部分组成。

约定：操作系统占用约400M内存空间；数据库系统占用内存0.8G ；每个并发连接占用5 M；考虑服务器内存保留15％的冗余；则服务器的内存估算为：Mem =(400M + 0.8GB + 100*5M) /(1-15%) = 2 GB1.3. 存储容量估算预算管理系统中存储着预算编制数据等资料信息以及日志等管理信息。

在已经考虑了数据冗余的前提下，约定：每月有100个分局或部室编制预算；每月每个分局或部室编制1次预算；预算模板共含6000个预算指标；每个预算指标含5条明细项目；每条记录占用空间300B；每月的预算数据存储容量需求：6000*5*100*500B=1.5G每月的日志数据存储容量需求：0.1G每月进行数据备份一次，数据存储容量需求：12*9G=108G整年总共需用存储容量：12*1.5G+1.5G+12*0.1G+12*9G=20.7G+108G=128.7G约定系统中预算编制数据等资料信息以及日志等管理信息在线保存5年(备份数据每年进行清除)，则预算管理系统的存储容量估算为：5*20.7G+108G =103.5G+108G=211.5G1.4. 服务器安装软件该服务器中将需要安装的软件如下：操作系统为：Windows 2000 Server数据库：Oracle1.5. 建议配置根据以上的性能指标建议数据库服务器标准配置如下：应用名称功能描述数量说明数据库服务器CPU: TPCC值应大于18,285 TPM内存：2G及以上硬盘：211.5GB以上（建议通过RAID5或镜像等方式进行数据备份）以太网卡：100M及以上11.2. 中间件应用服务器1.2.1. TPCC值估算约定：系统同时在线用户数为100人（U1）；平均每个用户每分钟发出2次业务请求（N1）；系统发出的业务请求中，更新、查询、统计各占1/3；平均每次更新业务产生3个事务（T1）；平均每次查询业务产生8个事务（T2）；平均每次统计业务产生13个事务（T3）；一天内忙时的处理量为平均值的5倍；经验系数为1.6；(实际工程经验)考虑服务器保留30％的冗余；服务器需要的处理能力为：TPC-C=U1*N1*（T1+T2+T3）/3*3*经验系数/冗余系数则数据库服务器的处理性能估算为：TPC-C= 100*2*（3+8+13）/3*5*1.6/0.7= 18,285 TPM1.2.2. 内存估算该服务器内存主要由操作系统占用内存、数据库系统占用内存、并发连接占用内存等几部分组成。