Mysql_数据库评估
MySQL数据库的压力测试与性能评估
MySQL数据库的压力测试与性能评估一、引言MySQL作为一种开源的关系型数据库管理系统，被广泛应用于互联网和企业级系统中。
随着数据量和访问量的增加，数据库的性能和稳定性变得尤为重要。
为了确保数据库系统能够承受持续的高负载压力，进行压力测试和性能评估就显得尤为重要。
本文将介绍MySQL数据库的压力测试方法和性能评估指标，以及如何优化数据库性能。
二、压力测试方法1. 构建测试环境在进行压力测试之前，需要构建一个与实际生产环境相似的测试环境。
首先，搭建一台或多台具备一定性能的物理服务器或虚拟机。
然后，安装并配置MySQL 数据库，创建相应的表结构和索引。
2. 生成测试数据为了测试数据库的性能，需要生成一定量的测试数据。
可以使用工具或编写脚本生成各种类型的数据，以模拟真实的数据操作场景。
3. 设计测试用例根据实际需求，设计一系列的测试用例。
测试用例应该包括常见的增删改查操作，以及复杂的联表查询、事务处理等操作。
测试用例应该涵盖各种不同的数据量和并发访问量。
4. 执行压力测试使用性能测试工具，如Apache JMeter或OpenSTA，执行事先设计好的测试用例。
通过模拟多个并发用户对数据库进行操作，统计数据库的响应时间、吞吐量、并发连接数等性能指标。
三、性能评估指标1. 响应时间响应时间是用户提交请求后，服务器响应所需的时间。
通常以平均响应时间或百分位响应时间表示。
低延迟的响应对于用户体验至关重要。
2. 吞吐量吞吐量指单位时间内能够处理的请求数量。
可以通过每秒钟处理请求数（TPS）或每秒钟传输的数据量（QPS）来衡量数据库的性能。
高吞吐量表示数据库具备较高的处理能力。
3. 并发连接数并发连接数指同时连接到数据库的客户端数量。
测试过程中对并发连接数的控制可以反映数据库在高并发情况下的性能表现。
较高的并发连接数可能导致数据库响应变慢或崩溃。
4. CPU和内存利用率通过监控数据库服务器的CPU和内存使用情况，可以评估数据库在高负载情况下的资源利用情况。
数据库试用报告
数据库试用报告1. 引言数据库是计算机科学领域中非常重要的一个概念，用于存储和管理大量的数据。
在进行软件开发和数据分析等工作时，数据库扮演着至关重要的角色。
本文将对三种常见的数据库进行试用和评估，包括MySQL、MongoDB和Redis。
通过对比它们在性能、可扩展性、安全性和易用性等方面的表现，为读者提供选择合适数据库的参考。
2. MySQLMySQL是一种关系型数据库管理系统(RDBMS)，是使用最广泛的开源数据库。
下面对MySQL进行试用和评估。
2.1 性能MySQL在性能方面表现出色。
由于其优化的查询算法和索引机制，MySQL在处理大量数据时能够提供快速的响应时间。
此外，MySQL支持并发处理和事务管理，确保数据库的高效性能。
2.2 可扩展性MySQL具有良好的可扩展性。
它支持主从复制、分区和集群等技术，使得数据库能够处理大规模的数据和高并发请求。
通过合理配置和管理，MySQL能够应对不断增长的数据和用户量。
2.3 安全性MySQL提供了丰富的安全功能。
它支持用户身份验证和访问控制，可以限制对数据库的访问权限。
此外，MySQL提供了数据加密和传输加密等功能，保护数据的机密性和完整性。
2.4 易用性MySQL易于学习和使用。
它有完善的文档和丰富的社区支持，对于开发人员和管理员来说都很友好。
此外，MySQL提供了图形化的用户界面和命令行工具，便于管理和操作数据库。
3. MongoDBMongoDB是一种面向文档的NoSQL数据库，适合存储大量的非结构化数据。
下面对MongoDB进行试用和评估。
MongoDB在处理非结构化数据方面表现出色。
它使用了灵活的文档模型，能够高效地存储和查询数据。
MongoDB还具有高度可扩展的架构，能够应对大量的读写请求。
3.2 可扩展性MongoDB具有良好的可扩展性。
它支持分片和副本集等技术，可以在集群中水平扩展数据库，并提供高可用性。
此外，MongoDB还支持自动分片和负载均衡，使得数据库能够处理大规模的数据和请求。
mysql性能容量评估
mysql性能容量评估性能容量评估分析上线业务场景评估数据库服务器所需性能指标预估可能成为瓶颈的服务器资源帮助数据库性能调优数据库服务器硬件性能指标项：磁盘IO性能内存容量CPU⽹络吞吐量磁盘容量数据库业务特点关键词OLTP/OLAP并发请求读写⽐例数据量冷热数据⽐数据分级存储OLTP与OLAPT=Transaction⾯向⼴⼤⽤户，⾼并发，较短事务操作互联⽹应⽤绝⼤部分属于OLTPOLTP看中服务器CPU,内存，写事务较多或内存不够则依赖磁盘IOA=Analytical通常⾯向内部⼈员，⼤规模复杂查询OLAP看中磁盘扫描的IO能⼒，部分依赖内存排序并发请求数--衡量线上业务繁忙程度业务⾼峰时数据库的每秒并发访问量是多少通过应⽤服务器数量，连接池配置判断通过产品估算初上线⽤户规模和⽤户增长速度判断通过实际业务业务类型判断并发量相关资源：cpu读写⽐例--描述应⽤程度如何使⽤数据库线上业务select只读与update/delete/insert写操作⽐例delete/update通常都是先读再写insert需要区分数据写⼊还是持续insert还是⼤量导⼊数据根据业务实际场景分析多读场景相关资源：内存多写场景相关资源：磁盘IO数据量-总量数据库服务器存储设备可扩容能⼒的上限根据估算的业务量，写⼊模式，分析数据增长量预计⼀个硬件升级周期内数据库可存放数据的总量，上线时要留好余量数据总量相关资源:磁盘容量冷热数据⽐-有⽤数据的实时集合热数据，线上最新⼀定周期内将被反复访问的数据冷数据，线上保存着的，最近不会被在线⽤户⽤到的数据估算活跃⽤户量，数据增长量等预估热数据量内存⼤⼩尽可⾜够存放线上实时热数据热数据相关资源：内存线上数据分层存储--缓解线上磁盘空间压⼒服务器资源选型--将可选⽅案列出来性能--成本的平衡；数据库业务特点关键词OLTP/OLAP并发请求读写⽐例数据量冷热数据⽐数据分级存储案例案例⼀，⽹易云⾳乐曲库数据库服务器评估⽤于存放线上数千万歌曲信息确定属于OLTP线上类型数据库并发请求50台应⽤服务器，每台最⼤连接数100可能峰值5000qps，并发请求量较⼤所以：CPU需求⾼读写⽐例访问模式以⽤户列出歌单和播放歌曲时查询歌曲信息为主，⽤户只有只读查询写数据发⽣在录⼊新歌或修改歌曲信息时后台操作，写⽐例⼩，且为批量导⼊读写⽐例：100:1数据总量估算每⾸歌信息8K，总计5000万，总量400G数据总量增长相对较慢冷热数据⽐5000万歌曲中⼤约40%可能被访问，10%属于热点歌曲热数据⼤约<40G数据分级存储需求由于没有⽤户产⽣的数据，歌曲信息⽆法分级存储分析完得出以下结论：并发请求⾼-----------------------CPU性能要求⾼读占⼤部分，且热数据⼤约40G---内存需求⼀般>40G数据总量400G--------------------磁盘空间需求⼀般>400G写⽐例较少，且是后台批量--------磁盘IO能⼒需求⼀般⽹络流量要求：8K*2500（每秒2500⾸放回给⽤户）/1024≈20MB/S，⼀般⼀般使⽤估算容量*2；分析上线业务场景数据库业务特点关键词OLTP/OLAP并发请求读写⽐例数据量冷热数据⽐数据分级存储案例⼆，⽹易理财销售数据库服务器评估分析上线业务场景：⽤于存放理财⽤户线上订单确定属于OLTP线上类型数据库业务场景有明显特征特定⾼息产品秒杀销售时间窗有⼤量并发订单写⼊平时只有少量订单查询请求，和较低的常规产品购买请求评估应以满⾜最关键的业务⾼峰为基准数据库业务特点：确定属于OLTP线上类型数据库并发请求量秒杀期间持续时间短，但是并发量预估30台应⽤服务器约2000tps(实际估算，⽐如限售3亿，平均每笔订单1万，则会有3万笔订单，根据实际情况，3万笔订单将在⼗⼏秒卖光，所以，每秒应该有2000笔订单完成)所以CPU要求较⾼所以⽹络要求较⾼读写⽐例⾼峰时写订单是主要开销操作所以磁盘IO要求很⾼数据总量根据业务分析，订单属于写⼊瞬时量⼤，总量较⼩，单笔⾦额较⾼总量预估⼀年成交百万单位级别，增长量较稳定判断数据存储需求⼩于200G所以磁盘空间需求⼀般，>200G冷热数据峰值写⼊为主，内存要求存放热点期间产⽣的脏数据即可总共有3万笔订单数据产⽣，算⼀算脏数据<10G数据分级存储需求⽤户订单业务约定页⾯展⽰最近半年订单，半年前的需要到历史查询页⾯专门查询因此可以做分级存储，迁移所有半年前订单⾄历史库总结硬件性能指标：磁盘IO性能单盘->盘阵SAS-SATA,机械盘->ssd内存较⼩->较⼤，cup普通->多核，超线程，磁盘容量单盘->盘阵，单盘->LVM，⽹络吞吐量千兆->万兆，单⽹卡->多路；数据库业务特点：OLTP/OLAPM,并发请求------cpu，读写⽐例读---内存写磁盘IO，数据量--磁盘容量，冷热数据⽐热数据多--内存，数据分级存储--缓解线上磁盘空间压⼒性能与成本的平衡。
mysql数据库审计内容
mysql数据库审计内容MySQL数据库审计是评估和监控MySQL数据库的安全性和合规性的过程。
以下是一些常见的MySQL数据库审计内容：1. 用户和权限审计：检查数据库中所有用户和角色。
审查每个用户的权限设置，确保没有过度授权。
确认没有未授权的用户或应用程序具有访问或修改数据的权限。
2. 操作审计：记录和监控所有对数据库的访问尝试，包括成功的和失败的。
跟踪和记录数据修改、删除等操作。
3. 数据安全审计：检查是否有敏感数据（如密码、个人信息等）存储在数据库中。
确保所有数据都经过适当的加密处理。
4. 配置审计：检查数据库的配置，确保其安全性和性能。
审查任何可能影响安全性的配置设置。
5. 审计日志和监控：检查数据库的审计日志，以识别任何可疑活动或攻击尝试。
设置适当的监控和警报，以便及时发现任何潜在的安全威胁。
6. 备份和恢复审计：确保有定期备份所有数据。
测试备份的完整性和可恢复性。
7. 第三方工具和服务审计：如果使用了第三方工具或服务与数据库交互，确保它们也经过适当的安全审查。
8. 合规性审计：根据组织的安全政策和合规要求进行审计。
例如，HIPAA、PCI DSS 等。
9. 应用程序接口(API)审计：检查是否有任何未授权或不安全的数据库API暴露在外面。
10. 物理和网络安全审计：确保数据库服务器位于安全的物理环境中，并且受到适当的物理访问控制。
确保网络基础设施也受到保护，以防止未经授权的访问。
11. 密码策略审计：确保使用了强密码策略，并定期更改密码。
12. 其他安全性实践审计：审查任何其他可能影响数据库安全性的实践或流程。
为了进行有效的MySQL数据库审计，可能需要使用专门的工具或服务，或者雇佣有经验的审计人员或安全专家。
此外，应定期进行审计，并根据组织的业务需求和安全环境的变化进行更新。
如何使用MySQL进行数据库性能评估
如何使用MySQL进行数据库性能评估在当今数字化时代，数据库扮演着至关重要的角色，它们存储和处理着海量的数据，并被广泛应用于各个行业中。
然而，随着数据量的急剧增长，数据库性能评估变得越来越重要。
MySQL作为一种常见的关系型数据库管理系统（RDBMS），被广泛应用于各个领域。
本文将探讨如何使用MySQL进行数据库性能评估，帮助您了解和优化您的数据库系统。
1. 确定性能指标在进行数据库性能评估之前，首先需要确定评估的性能指标。
性能指标是衡量数据库性能的关键因素，将帮助您了解数据库的瓶颈并采取相应的措施。
常见的性能指标包括响应时间、并发性能、吞吐量和资源利用率等。
您可以根据您的业务需求和目标来确定适合您的性能指标。
2. 监控数据库性能为了准确评估数据库的性能，您需要监控数据库系统的各个方面。
MySQL提供了一些工具和命令，可以帮助您监控数据库性能。
其中最常用的是MySQL自带的性能监控工具——MySQL Performance Schema。
Performance Schema记录了数据库的性能数据，如查询时间、锁争用、线程状态等，可以帮助您分析数据库的性能瓶颈。
3. 分析查询性能查询是数据库最常用的操作之一，也是数据库性能的重要要素。
通过分析查询性能，您可以发现慢查询和查询优化的机会。
使用MySQL的EXPLAIN语句可以帮助您分析查询执行计划，并了解查询是如何执行的。
通过查看执行计划，您可以确定是否存在索引缺失、全表扫描以及其他可能影响性能的因素，并进行相应的优化。
4. 优化数据模型数据模型是数据库设计的核心，也是数据库性能的基础。
通过优化数据模型，可以提高数据库的查询性能和吞吐量。
在MySQL中，您可以使用范式化和反范式化的技术来优化数据模型。
范式化可以提高数据的一致性和减少数据冗余，但可能需要进行多表联接，影响查询性能。
反范式化可以提高查询性能，但会引入数据冗余。
根据具体的业务需求和数据模型，您可以选择适合的优化策略。
如何合理地估算MySQL数据库的容量规划
如何合理地估算MySQL数据库的容量规划引言在当今的信息时代，作为一种重要的数据管理工具，数据库扮演着至关重要的角色。
众多企业和组织都依赖数据库来存储和管理大量的数据，而MySQL作为其中最受欢迎的开源关系型数据库管理系统之一，具有广泛的应用和影响力。
在使用MySQL时，合理地估算数据库的容量规划成为一个至关重要的任务，本文将探讨如何合理地估算MySQL数据库的容量规划。
第一部分：数据量预测与分析在估算数据库容量之前，首先需要进行数据量的预测与分析。
通过分析业务需求和数据增长趋势，可以对未来一段时间内所需存储的数据量进行估算。
1.业务需求分析业务需求分析是估算数据量的基础。
需要对数据库的实际使用情况进行了解，包括数据的类型、数量、更新频率等。
通过与相关部门或业务人员的沟通和调研，获取准确的数据信息。
2.数据增长趋势分析基于历史数据的增长趋势，可以对未来一段时间内的数据增长进行预测。
通过查看历史数据的增长率和周期性变化，以及相关业务的发展趋势，可以初步估算数据库的容量需求。
第二部分：数据存储需求计算在完成数据量预测与分析之后，接下来需要根据业务需求计算数据库的存储需求。
这包括对数据存储的基本单位（如表、字段）进行估算，以及考虑数据库的冗余和备份。
1.表和字段的估算根据业务需求和数据增长趋势，需要对每个表和字段的存储需求进行估算。
这可以通过计算每个表和字段的平均大小，并乘以相应的数据量得出。
2.数据库冗余与备份数据库冗余和备份是数据库容量规划中不可忽略的部分。
通过备份和冗余，可以确保数据的安全性和可靠性。
根据数据库冗余和备份的策略，需要考虑这部分数据所占用的存储空间。
第三部分：硬件资源评估除了数据库的存储需求，还需要考虑硬件资源的评估。
这包括CPU、内存和磁盘等资源的选择和配置。
1.CPU资源评估在选择和配置CPU资源时，需要考虑数据库的读写频率、并发连接数和复杂度等因素。
通过评估这些因素，可以选择合适的CPU配置以满足数据库的性能需求。
MySQL数据库管理系统功能测试报告
MySQL数据库管理系统功能测试报告一、测试背景本次测试主要针对MySQL数据库管理系统的功能进行全面测试，旨在评估系统在各项功能方面的稳定性和性能表现。
测试过程中，我们将根据系统的设计要求和用户需求，对系统的各项功能进行详细测试和验证，以确定系统是否满足预期效果并提供改进建议。
二、测试目标1. 验证系统的数据库创建功能是否可靠，是否能够成功创建并管理数据库。
2. 测试系统的数据导入导出功能，确保数据的可靠导入和导出，以及相关设置是否正常工作。
3. 评估系统的数据备份与恢复功能，确保数据能够可靠备份并能够顺利恢复。
4. 测试系统的查询功能，验证查询结果是否准确，并评估查询性能。
5. 验证系统的数据权限管理功能，确保只有授权用户能够访问和操作数据库。
6. 评估系统的性能和稳定性，包括对大数据量和高并发情况下的测试。
三、测试方法1. 执行功能测试用例，对系统的各项功能进行详细测试。
2. 利用随机数据和真实数据进行测试，以模拟实际使用情况。
3. 进行性能测试，模拟多用户同时访问和操作数据库，观察系统的响应时间和资源占用情况。
4. 通过对比结果和预期输出进行验证，并记录测试过程中发现的问题和异常情况。
四、测试结果1. 数据库创建功能测试：- 系统成功创建了测试所需的数据库，并提供了相关的管理功能。
- 数据库创建过程中，系统没有出现错误或异常。
2. 数据导入导出功能测试：- 系统提供了数据导入和导出的功能，并支持多种文件格式。
- 在导入和导出数据时，系统能够正确处理各种数据类型和特殊字符。
- 导入和导出的数据一致性得到了有效的保证。
3. 数据备份与恢复功能测试：- 系统提供了数据备份和恢复的功能，并支持定期自动备份。
- 数据备份和恢复过程中，系统能够稳定运行且备份数据的完整性得到了保障。
4. 查询功能测试：- 系统支持灵活的查询语句，能够正确返回查询结果。
- 在大数据量和高并发的测试情况下，系统的查询性能依然可以保持在可接受范围内。
数据库健康检查与性能评估方案
数据库健康检查与性能评估方案为了确保数据库的正常运行和高性能，进行数据库健康检查与性能评估是至关重要的。
本文将介绍一个全面的方案，旨在保证数据库的健康状况并优化其性能。
1. 导言数据库是现代应用程序的核心组成部分，提供数据存储和访问功能。
当数据库健康状况不佳或性能下降时，会严重影响应用程序的正常运行，导致用户体验差或业务损失。
因此，数据库健康检查与性能评估是确保数据库正常运作的必要步骤。
2. 数据库健康检查数据库健康检查旨在评估数据库的完整性、可用性、安全性和稳定性等方面。
以下是一些重要的数据库健康检查项目。
a. 数据库备份与恢复确保数据库的备份策略完备并且经常执行。
这包括检查备份的完整性、恢复的可行性以及恢复过程的测试。
b. 数据库安全性检查数据库的安全配置，例如访问控制、用户权限和SSL加密等。
确保数据库受到足够的保护并且没有安全漏洞。
c. 数据库完整性通过执行完整性检查来确保数据库没有损坏或丢失的数据。
可以使用数据库提供的工具或脚本来自动执行完整性检查。
d. 数据库性能计数器收集数据库性能计数器的数据，并进行分析和监视。
关注关键性能指标，如CPU利用率、内存使用、磁盘IO和查询性能等。
e. 数据库日志审查数据库日志以检查任何异常情况，并查找可能的问题源。
检查日志的定期轮询和报警设置是必要的。
f. 数据库标准化确保数据库表和字段的命名规范，遵循最佳实践和设计原则。
这有助于提高数据库的可维护性和可扩展性。
3. 数据库性能评估数据库性能评估旨在识别数据库的瓶颈和性能问题，并提供相应的优化建议。
以下是一些常用的数据库性能评估方法。
a. 查询优化分析和优化数据库查询，识别慢查询和无效查询，并对查询进行索引和重写等操作，以提高查询性能。
b. 索引优化评估和优化数据库索引，确保索引的正确性和有效性。
过多或过少的索引都会对数据库性能产生负面影响。
c. 缓存优化通过评估数据库缓存的设置和大小，优化缓存的使用和配置。
MySQL数据库性能测试与评估方法
MySQL数据库性能测试与评估方法引言：MySQL作为一种流行的关系型数据库管理系统，被广泛应用于各种应用场景。
在设计和使用MySQL时，性能往往是一个重要的考量因素。
为了确保MySQL数据库能够满足应用需求，进行性能测试与评估是至关重要的。
本文将介绍MySQL数据库性能测试与评估的方法。
一、性能测试的目的和意义性能测试是通过模拟实际负载和并发使用的场景，来测量和评估系统在不同负载下的性能指标。
通过性能测试，我们可以确定MySQL数据库在某种负载下的性能瓶颈，并采取相应的优化措施，以提高数据库的性能。
性能测试的主要目的包括：1.评估系统的整体性能：通过性能测试，我们可以了解系统在不同负载下的性能表现，了解系统的承受能力和瓶颈所在。
2.发现系统的潜在问题：性能测试可以帮助我们发现系统中可能存在的性能问题，如慢查询、磁盘IO瓶颈等。
3.验证系统架构和设计：通过性能测试，我们可以验证系统的架构和设计是否满足需求，是否能够满足预期的性能要求。
二、性能测试的流程进行MySQL数据库性能测试时，通常需要遵循以下步骤：1.确定测试目标：首先需要明确测试的目标，比如测试系统在某种负载下的响应时间、吞吐量等性能指标。
2.设计测试场景：根据实际应用的负载特征和业务需求，设计合理的测试场景。
可以通过分析业务请求、查询日志等方式获取测试数据。
3.配置测试环境：搭建适合的测试环境，包括硬件配置、网络拓扑、操作系统等。
确保测试环境和实际生产环境尽可能接近。
4.执行性能测试：按照设计的测试场景和负载模型，执行性能测试。
记录测试过程中的各种参数和指标，如QPS（每秒查询率）、吞吐量、响应时间等。
5.分析测试结果：对性能测试结果进行分析，找出性能瓶颈和问题所在。
可以使用各种性能监控工具如Percona Toolkit、pt-query-digest等进行性能数据的分析和可视化展示。
6.优化措施和再测试：根据分析结果，针对性地采取优化措施，如修改索引、调整配置参数等。
数据库性能报告
数据库性能报告1. 引言数据库是现代软件系统的核心组件之一，其性能对于系统的稳定运行和用户体验至关重要。
本报告旨在评估当前系统中数据库的性能，并提供改进建议。
2. 环境介绍在开始性能评估之前，我们首先介绍使用的数据库环境。
本次评估使用的是MySQL数据库，版本为8.0。
数据库运行在一台Linux服务器上，具有4核心CPU 和16GB内存。
数据库中存储了大约100万条数据，并且承载了系统的所有核心功能。
3. 性能指标评估数据库性能时，我们关注以下主要指标：3.1 响应时间响应时间是衡量用户请求在数据库上执行所需时间的指标。
较低的响应时间意味着更快的数据库性能，有利于提升用户体验。
3.2 吞吐量吞吐量表示数据库在单位时间内能够处理的请求数量。
较高的吞吐量意味着数据库可以更快地处理更多用户请求，提高系统的并发性能。
3.3 并发性能并发性能是指数据库在同时处理多个请求时的表现。
较高的并发性能意味着数据库可以更好地处理大量并发请求，降低系统响应时间的波动性。
4. 性能评估结果通过对数据库进行性能评估，我们得到以下结果：4.1 响应时间在评估期间，数据库的平均响应时间为200毫秒。
我们注意到在高峰期时，响应时间会有轻微增加，但整体上仍然在可接受范围内。
4.2 吞吐量数据库的吞吐量平均为每秒处理150个请求。
在高峰期，吞吐量会略有下降，但整体上仍然能够满足系统需求。
4.3 并发性能数据库表现出较好的并发性能，能够同时处理50个并发请求而不受到明显的性能影响。
在高负载情况下，数据库的并发性能会略微下降，但仍然能够保持相对稳定。
5. 性能问题与建议在评估期间，我们发现了一些潜在的性能问题，并提出以下改进建议：5.1 索引优化数据库中部分查询语句的执行时间较长，通过分析我们认为这是由于缺乏适当的索引所致。
建议对查询频率较高的字段进行索引优化，以提升查询性能。
5.2 查询调优某些查询语句的执行时间过长，可能是由于查询语句的逻辑不够优化导致的。
数据库性能测试与监控工具的推荐与评估
数据库性能测试与监控工具的推荐与评估在现今数字化时代，数据库被广泛应用于各行各业。
为了保证数据库系统的稳定性和高效性，数据库性能测试与监控工具变得尤为重要。
本文将介绍一些常用的数据库性能测试和监控工具，并对它们进行评估和推荐。
首先，我们来谈谈数据库性能测试工具。
数据库性能测试的目标是测量和评估数据库系统处理数据负载时的速度、稳定性和可靠性等性能指标。
以下是一些可靠性较高且功能强大的数据库性能测试工具。
1. BenchmarkSQL：BenchmarkSQL是一款开源的OLTP （联机事务处理）基准测试工具。
它使用标准SQL语句模拟大量用户并发访问数据库的情况，以测试数据库的负载能力和性能。
BenchmarkSQL支持各种主流数据库管理系统，如Oracle、MySQL、PostgreSQL等。
2. Apache JMeter：Apache JMeter是一款流行的性能测试工具，可以用于测试多种类型的应用程序，包括数据库系统。
它支持脚本式测试，可以模拟多个用户在同一时间对数据库进行读写操作，以评估数据库的性能和稳定性。
3. SysBench：SysBench是一款轻量级的多线程性能测试工具，经常用于测试数据库系统的基准性能。
它支持多种测试模式，包括CPU性能评估、文件I/O性能测量等。
SysBench可用于评估不同类型和规模的数据库系统，如MySQL、PostgreSQL等。
接下来，我们将讨论数据库监控工具。
数据库监控工具可以实时监测数据库系统的性能指标，如CPU利用率、内存使用、磁盘空间和网络连接等，并生成报告以及警报信息。
以下是几个值得推荐的数据库监控工具。
1. Prometheus：Prometheus是一个开源的监控和警报工具，可用于监控各种数据库系统。
它提供了多种监控指标以及丰富的查询语言，可用于实时监测数据库的性能和状态。
Prometheus还支持自定义报警规则，并通过邮件、短信等方式发送警报信息。
MySQL数据库的性能监测和调优工具推荐
MySQL数据库的性能监测和调优工具推荐随着互联网的快速发展，大量的数据被存储在数据库中。
数据库的性能直接影响企业的运营效率和用户体验。
为了保证数据库的高性能运行，必须及时监测并调优数据库。
本文将介绍几种常用的MySQL数据库性能监测和调优工具，并分析其特点和适用场景。
一、MySQL性能监测工具1. MySQL WorkbenchMySQL Workbench是一款官方提供的免费工具，具有图形化界面，可以对MySQL数据库进行全面的性能监测和分析。
它可以监测数据库的各项指标，包括查询执行时间、连接数、IO操作等。
通过Workbench可以方便地诊断数据库性能问题，并提供相应的优化建议。
2. pt-query-digestpt-query-digest是Percona Toolkit中的一个工具，用于分析MySQL的慢查询日志。
它能够将慢查询日志文件转化为易读的报告，展示慢查询的统计信息和执行计划。
pt-query-digest可以帮助用户快速定位慢查询的原因，并优化相关的SQL语句，提高数据库的性能。
3. Performance SchemaPerformance Schema是MySQL官方引入的一种性能监测工具。
它可以实时监测MySQL数据库的性能指标，包括数据库连接、锁等待、缓冲区命中率等。
Performance Schema提供了一系列的表和视图，用于存储和展示性能监测数据，可以通过简单的SQL语句查询相关的信息。
4. sysbenchsysbench是一款开源的多线程性能测试工具，可以模拟大量的数据库负载，从而评估数据库的性能。
sysbench提供了多种测试模式，包括CPU计算、内存操作、磁盘IO、数据库压力测试等。
通过sysbench可以测量数据库在不同负载下的性能表现，并根据测试结果进行相应的优化。
二、MySQL性能调优工具1. pt-visual-explainpt-visual-explain是Percona Toolkit中的一个工具，用于可视化MySQL的SQL执行计划。
MySQL数据库安全性评估和加固
MySQL数据库安全性评估和加固概述MySQL是一款非常受欢迎的开源关系型数据库管理系统，广泛应用于各种规模和类型的应用中。
然而，随着数据泄露和黑客攻击事件的频繁发生，确保MySQL数据库的安全性变得尤为重要。
在本文中，我们将探讨MySQL数据库的安全性评估和加固措施。
一、安全性评估1. 审查用户权限MySQL数据库使用基于角色的访问控制（Role-Based Access Control, RBAC）系统来管理用户权限。
在进行安全性评估时，首先需要审查数据库中的用户权限配置。
为了最小化风险，应该仅为真正需要的用户授予最低权限范围。
2. 审计数据库活动启用MySQL的审计功能，记录所有数据库活动，包括用户登录、查询和更改操作。
审计日志可以帮助您发现异常行为，并提供对数据库操作的审计追溯。
3. 密码策略确保MySQL用户密码的强度是一项重要的安全性评估任务。
密码应包含字母、数字和特殊字符，并且长度应足够长，以增加破解密码的难度。
此外，密码应该定期更换，以防止密码长期泄露而变得易受攻击。
4. 检查网络连接MySQL数据库通常通过网络连接进行访问。
在评估安全性时，需要审查网络连接是否受到保护。
这可以通过使用安全套接字层（Secure Sockets Layer, SSL）加密进行连接或者使用虚拟专用网络（Virtual Private Network, VPN）进行访问来实现。
二、加固措施1. 定期更新和打补丁定期更新MySQL数据库软件和相关工具是一种保持数据库安全的重要措施。
开发人员经常会在新版本中修复已知的安全漏洞，并提供更强大的安全功能。
2. 过滤输入应用层过滤输入是防止SQL注入攻击的关键。
通过使用预编译语句或查询构建器等技术，可以有效地过滤恶意输入，防止攻击者利用输入漏洞对数据库进行不良操作。
3. 使用防火墙保护数据库服务器配置网络防火墙以限制对MySQL数据库服务器的访问，只允许来自受信任IP 地址的连接。
数据库选型评估报告
数据库选型评估报告一、引言随着信息时代的到来，数据量日益庞大，数据库成为管理和存储这些数据的基础设施。
而不同的应用场景对数据库的要求也不尽相同，因此数据库选型成为了一个重要的决策。
本评估报告旨在通过对不同数据库的比较和评估，为公司选择合适的数据库提供参考。
二、评估指标在进行数据库选型评估时，我们主要考虑以下几个指标：1.数据规模：即数据库需要管理和存储的数据量大小，包括数据表的数量和数据记录的条数。
2.数据模型：根据应用需求，选择符合数据模型的数据库，如关系型数据库、文档数据库、图数据库等。
3.数据库性能：包括读写性能、并发能力和吞吐量等，取决于数据库的架构和技术实现。
4.数据库安全性：包括用户认证、数据加密、访问控制等，以保护数据的安全和隐私。
5.数据库可靠性：包括数据备份和恢复、故障切换和容灾等，以保证数据库的连续可用性。
6.数据库扩展性：即在数据规模增加的情况下，数据库的性能和可用性是否能够随之扩展。
三、候选数据库比较根据上述评估指标，我们选取了以下三个数据库进行比较：1.MySQL：MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，具有较高的性能和稳定性，适合中小型数据量的应用。
2. MongoDB：MongoDB是一种基于文档存储的非关系型数据库，具有良好的扩展性和灵活的数据模型，适合大数据量和需要高可用性的应用。
3. Neo4j：Neo4j是一种图数据库，适用于处理复杂的关系和网络数据，具有强大的图查询能力。
四、评估结果根据对以上三个数据库的评估，得出如下结果：1. 数据规模：如果数据量相对较小，MySQL是一个经济实惠且稳定的选择；如果数据量较大，MongoDB和Neo4j能够提供分布式处理和扩展能力。
2. 数据模型：如果应用场景采用了复杂的关系和网络数据模型，Neo4j是最合适的选择；如果数据结构相对较简单，MySQL和MongoDB都能够满足需求。
3. 数据库性能：对于大部分应用场景，MySQL和MongoDB的性能已经足够；如果需要处理复杂的图查询，Neo4j可能更为适合。
数据库更换评估报告
数据库更换评估报告尊敬的领导：根据您的要求，我对数据库更换进行了评估，并将评估结果汇总如下。
一、背景说明我们公司目前使用的数据库系统已经运行了五年，随着业务的发展和数据量的增加，我们面临着以下问题：1. 数据库性能瓶颈：由于数据库负载过高，导致查询速度变慢，给用户体验带来了压力。
2. 数据库容量不足：由于存储空间有限，我们无法满足业务的数据存储需求，进一步导致业务发展受限。
3. 安全性问题：随着公司规模的扩大，数据库的数据安全性越来越受到威胁，我们需要一个更加安全可靠的数据库系统。
二、目标和需求根据以上问题，我们对数据库更换的目标和需求进行了梳理：1. 提升数据库性能：新的数据库系统应具备更高的处理能力和更好的扩展性，能够满足我们日常的查询需求。
2. 增加存储容量：新的数据库系统应能够提供足够的存储空间，以支持公司未来的业务扩展。
3. 改善数据安全性：新的数据库系统应具备更强的安全性能，能够有效防止数据泄漏、攻击和破坏。
三、可选方案根据我们的需求和目标，我们对以下两种数据库更换方案进行了评估：1. MySQL：MySQL 是一个开源的关系型数据库管理系统，具有成本低、社区活跃、易于维护等特点。
我们可以使用MySQL 进行数据库的更换，并通过选用大型数据库服务提供商的MySQL 解决方案，获得更高的性能和可靠性。
2. Oracle：Oracle是一个商业级数据库解决方案，具备卓越的性能、高度可靠性和强大的安全功能。
我们可以选择Oracle数据库进行更换，通过Oracle数据库云服务，获得高级数据库功能、强大的性能和安全保障。
四、评估结果在对可选方案进行评估后，我得出以下结论：1. MySQL方案：优势：成本低、社区活跃、易于维护；劣势：性能相对较弱，对大规模数据处理的支持有限。
适用场景：对成本敏感，数据量不大，对性能要求相对较低的场景。
评价：MySQL方案适用于中小型企业或者业务数据量较小的场景，对性能和安全性要求较低的情况下，可以选择。
数据库评估报告
数据库评估报告一、引言数据库是组织和存储数据的关键工具，它扮演着支持组织业务运作的重要角色。
数据库评估是一项对现有数据库系统进行综合分析和评估的活动，旨在提供对数据库系统的全面了解和建议改进方案。
本文档旨在对现有数据库系统进行评估并提供相关建议。
二、背景本次数据库评估的背景是针对一家中小型互联网技术公司，该公司使用的数据库系统是MySQL。
该公司在最近几年内业务规模急剧扩大，因此数据库系统面临着性能瓶颈和可扩展性方面的挑战。
现有数据库系统的设计和实现是否合理，是否需要进行性能调优和扩展，是本次评估的核心问题。
三、评估目标本次数据库评估的目标如下：1.评估现有数据库系统的性能状况，包括响应时间、并发处理能力等指标。
2.分析现有数据库系统的架构设计，提出改进建议。
3.评估现有数据库系统的可扩展性，提供扩展方案。
4.评估现有数据库系统的数据安全性和备份恢复策略。
5.提供改进现有数据库系统的具体建议和实施计划。
四、评估方法为了达到评估目标，本次数据库评估采用了以下方法：1.参观现场：深入了解数据库系统的实际运行环境。
2.收集资料：获取数据库的性能数据、架构设计、扩展方案等相关资料。
3.进行性能测试：通过模拟实际负载条件对数据库系统进行性能测试，收集关键性能指标数据。
4.进行系统分析：结合数据库系统的架构设计和性能数据，找出系统存在的问题和瓶颈。
5.提供建议和实施计划：根据评估结果，提供改进数据库系统的具体建议和实施计划。
五、评估结果与建议5.1 性能评估结果通过对数据库系统的性能测试和分析，得出以下评估结果：•响应时间较长：数据库在处理大量并发请求时，响应时间较长，影响用户体验。
•并发处理能力不足：数据库在高并发情况下，性能有较大下降，导致系统负载过高。
•查询性能较差：某些查询操作需要消耗大量的时间，需要进一步优化。
5.2 架构设计改进建议基于对现有数据库系统的架构设计分析，提出以下改进建议：•引入数据库集群：通过引入数据库集群技术，提高数据库系统的可用性和并发处理能力。
使用MySQL进行数据库压力测试和性能评估
使用MySQL进行数据库压力测试和性能评估随着互联网的快速发展，数据库成为了各个企业和组织不可或缺的核心系统之一。
而数据库的性能对于系统的稳定性和可靠性有着重要的影响。
为了确保数据库能够稳定高效地工作，进行数据库压力测试和性能评估是至关重要的一环。
本文将介绍如何使用MySQL进行数据库压力测试和性能评估。
一、数据库压力测试数据库压力测试是指对数据库系统进行大量的并发操作，以模拟实际生产环境下的使用情况，通过观察数据库的响应时间、吞吐量和并发能力等指标来评估数据库系统的性能和稳定性。
下面将介绍如何使用MySQL进行数据库压力测试。
1. 压力测试工具选择在进行数据库压力测试之前，我们首先需要选择一个合适的压力测试工具。
常见的MySQL压力测试工具包括 Sysbench、HammerDB和MySQLslap等。
根据实际需求和系统环境选择一个适合的工具进行测试。
2. 创建测试数据在进行数据库压力测试之前，我们需要先创建测试数据。
测试数据应该具有一定的规模和多样性，以模拟真实生产环境中的数据。
可以使用生成测试数据的工具，如DataGenerator来生成测试数据。
3. 设计测试场景测试场景是指一组操作序列，用来模拟真实环境中的数据库使用情况。
根据实际需求设计测试场景，并确定测试场景的并发数、操作类型和持续时间等参数。
4. 执行压力测试配置好测试工具和测试数据之后，就可以开始执行压力测试了。
在执行测试时，需要注意监控数据库的性能指标，如响应时间、吞吐量和并发能力等，以便分析测试结果。
5. 分析测试结果在压力测试结束后，需要对测试结果进行分析。
可以利用测试工具提供的分析功能，或者使用性能分析工具如Explain和Slow Query Log来分析SQL语句的性能瓶颈，找出性能问题的根源。
二、数据库性能评估数据库性能评估是指对数据库系统进行全面的性能分析和评估，以确定数据库系统的瓶颈和改进方向。
下面将介绍如何使用MySQL进行数据库性能评估。
数据库扩展性评估实验报告
数据库扩展性评估实验报告1. 引言随着信息技术的迅猛发展，数据量不断增加，数据库系统的扩展性成为了一个重要的研究和实践问题。
本实验旨在评估不同数据库系统在扩展性方面的性能表现，并提供准确的数据和分析结果，为数据库系统的选择和优化提供依据。
2. 实验设计2.1 实验目标本实验主要通过模拟并发访问、大规模数据插入和查询等操作，评估各个数据库系统在不同负载下的扩展性能力。
重点考察关键指标包括响应时间、吞吐量和并发性能。
2.2 实验环境本实验使用了以下环境和工具：- 操作系统：CentOS 7.0- 数据库系统：MySQL、MongoDB、PostgreSQL- 软件工具：Apache JMeter、Sysbench、pgbench等2.3 实验步骤1) 配置实验环境：安装数据库系统、性能测试工具和必要的依赖项。
2) 设计数据库架构：根据实验需求，设计数据库表结构和索引。
3) 数据加载：使用Sysbench工具生成并加载大规模测试数据集。
4) 性能测试：使用Apache JMeter工具模拟并发访问数据库系统，记录响应时间和吞吐量数据。
5) 分析结果：对实验数据进行统计和分析，得出评估结论。
3. 实验结果与分析3.1 响应时间在并发访问的情况下，响应时间是衡量数据库系统性能的重要指标之一。
实验结果显示，MySQL和MongoDB在低并发情况下表现较好，而PostgreSQL在高并发负载下具有更好的表现。
3.2 吞吐量吞吐量是衡量数据库系统在单位时间内处理请求数量的指标，也是评估扩展性能力的重要依据。
实验结果表明，在大规模数据插入和查询方面，MongoDB优于MySQL和PostgreSQL，具有更高的吞吐量。
3.3 并发性能并发性能主要指数据库系统在并发访问下的稳定性和负载能力。
实验结果显示，MySQL和PostgreSQL在高并发负载下表现较为稳定，而MongoDB在处理高并发请求时出现了性能下降的情况。
mysql benchmark 用法 -回复
mysql benchmark 用法-回复MySQL Benchmark 用法详解MySQL 是一个开源的关系型数据库管理系统，被广泛用于各种规模的应用和网站。
为了确保MySQL 数据库系统的可靠性和性能，我们可以使用MySQL Benchmark 工具来测试和评估其性能。
本篇文章将一步一步回答关于MySQL Benchmark 工具的用法。
第一步：什么是MySQL Benchmark？MySQL Benchmark 是由MySQL 提供的一种基准测试工具，旨在评估和比较不同硬件、软件或配置方案下的数据库性能。
通过运行一系列的测试用例，我们可以获得有关数据库系统的各种性能指标，例如查询响应时间、并发处理能力和吞吐量。
第二步：下载和安装MySQL BenchmarkMySQL Benchmark 工具是与MySQL Server 捆绑在一起的，因此您可以通过下载和安装MySQL Server 来获取Benchmark 工具。
根据您的操作系统类型，您可以从MySQL 官方网站下载适当的安装程序。
安装过程相对简单，您只需按照安装向导的指示进行操作即可。
第三步：编写测试用例在进行基准测试之前，我们需要编写一些测试用例来评估MySQL 数据库的性能。
测试用例应该涵盖数据库中的各种操作，包括查询、插入、更新和删除等。
您可以使用SQL 语句来定义每个测试用例，并确保测试用例具有一定的复杂性，以模拟真实的数据库工作负载。
以下是一个示例测试用例，用于评估数据库的查询性能：测试用例1: 查询用户表中的所有记录SELECT * FROM users;您可以编写多个测试用例，并根据需要定义参数、条件和限制。
第四步：运行基准测试一旦编写了测试用例，我们就可以使用MySQL Benchmark 工具来运行基准测试。
在命令行中，使用以下命令来启动基准测试：mysqlslap host=<MySQL服务器地址> user=<用户名> password=<密码> concurrency=<并发数> iterations=<迭代次数>create-schema=<数据库名> query=<测试用例文件>参数说明：- `host`：MySQL 服务器的地址- `user`：连接到MySQL 服务器的用户名- `password`：连接到MySQL 服务器的密码- `concurrency`：每次迭代并发处理的客户端连接数- `iterations`：总共运行基准测试的迭代次数- `create-schema`：指定用于基准测试的数据库名- `query`：包含测试用例的SQL 文件路径您可以根据实际情况调整这些参数，并根据需要添加其他选项。
MySQL数据库性能测试与评估方法
MySQL数据库性能测试与评估方法MySQL是一种开源关系型数据库管理系统，被广泛应用于各种应用程序和网站的数据存储与管理之中。
然而，在处理大规模数据、高并发访问等特定场景下，MySQL数据库的性能可能会受到限制，因此需要进行性能测试与评估。
本文将介绍MySQL数据库性能测试的方法以及评估的准则。
一、性能测试方法性能测试是通过模拟真实场景来测试MySQL数据库在负载下的表现。
下面是几种常见的MySQL数据库性能测试方法：1. 压力测试：通过增加并发访问量或者模拟大规模数据量，来测试MySQL数据库在高负载情况下的性能表现。
可以使用工具，如Apache JMeter或者wrk进行测试。
2. 负载测试：通过模拟真实业务场景的负载，例如模拟用户访问、数据写入等操作，来测试MySQL数据库的性能指标，如响应时间、吞吐量等。
3. 峰值测试：测试MySQL数据库在处理突发高峰负载时的性能表现。
通过模拟大量用户同时访问，或者模拟大量数据写入操作来评估数据库的峰值性能。
4. 长时间稳定性测试：通过持续一段时间的测试，评估MySQL数据库的稳定性和性能表现。
测试的时间可以根据实际需求设置，通常为数小时或者数天。
二、性能评估准则对于MySQL数据库的性能评估，需要关注以下几个指标：1. 响应时间：即数据库处理请求所需的时间。
较低的响应时间表示数据库运行效率高。
2. 吞吐量：表示数据库在单位时间内能够处理的请求数量。
较高的吞吐量说明数据库具备较好的性能。
3. 并发能力：即数据库能够同时处理的并发请求数量。
较高的并发能力可以提高系统的并发访问性能。
4. 可伸缩性：表示数据库系统对负载增加的处理能力。
在负载增加时，数据库系统能否保持性能稳定。
5. 稳定性：表明数据库在长时间运行中是否存在性能波动或者系统崩溃等问题。
稳定性较高的数据库可提供更可靠的数据存储与访问服务。
三、性能优化建议在针对MySQL数据库进行性能评估后，可以根据评估结果采取一些优化措施，以提升其性能。
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Mysql_ 数据库评估MySQL 评估范围：前期检查资料准备数据库字典<td width="194" valign="top"style="width:145.45pt;border-top:none;border-left:none;border-bottom:solid black 1.0pt;mso-border-bottom-themecolor:text1;border-right:solid black 1.0pt;mso-border-right-themecolor:text1;mso-border-top-al t: solidblack .5pt;mso-border-top-themecolor:text1;mso-border-left-alt:solid black .5pt;mso-border-left-themecolor:text1;mso-border-alt:solidblack .5pt;mso-border-themecolor:text1;padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt">常用SQL<td width="75" valign="top"style="width:56.2pt;border-top:none;border-left:none;border-bottom:solid black 1.0pt;mso-border-bottom-themecolor:text1;border-right:solid black 1.0pt;mso-border-right-themecolor:text1;mso-border-top-al t: solid black .5pt;mso-border-top-themecolor:text1;mso-border-lef t-alt:solid black .5pt;mso-border-left-themecolor:text1;mso-border-alt:solidblack .5pt;mso-border-themecolor:text1;padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt">style="width:47.4pt;border-top:none;border-left:none; black .5pt;mso-border-top-themecolor:text1;mso-border-lef<td width="63" valign="top"border-bottom:solid black 1.0pt;mso-border-bottom-themecolor:text1;border-right:solid black 1.0pt;mso-border-right-themecolor:text1;mso-border-top-al t:solid black .5pt;mso-border-top-themecolor:text1;mso-border-lef t-alt:solidblack .5pt;mso-border-left-themecolor:text1;mso-border-alt:solidblack .5pt;mso-border-themecolor:text1;padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt"><td width="194" valign="top"style="width:145.45pt;border-top:none;border-left:none;border-bottom:solid black 1.0pt;mso-border-bottom-themecolor:text1;border-right:solid black 1.0pt;mso-border-right-themecolor:text1;mso-border-top-al t:solidmso-border-left-themecolor:text1;mso-border-alt:solidt-alt:solid black .5pt;black .5pt;mso-border-themecolor:text1;padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt">表数据量与频度<td width="75" valign="top"style="width:56.2pt;border-top:none;border-left:none;border-bottom:solid black 1.0pt;mso-border-bottom-themecolor:text1;border-right:solid black 1.0pt;mso-border-right-themecolor:text1;mso-border-top-al t:solid black .5pt;mso-border-top-themecolor:text1;mso-border-lef t-alt:solidblack .5pt;mso-border-left-themecolor:text1;mso-border-alt:solidblack .5pt;mso-border-themecolor:text1;padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt"><td width="63" valign="top"style="width:47.4pt;border-top:none;border-left:none; black .5pt;mso-border-top-themecolor:text1;mso-border-lefborder-bottom:solid black 1.0pt;mso-border-bottom-themecolor:text1;border-right:solid black 1.0pt;mso-border-right-themecolor:text1;mso-border-top-al t:solid black .5pt;mso-border-top-themecolor:text1;mso-border-lef t-alt:solidblack .5pt;mso-border-left-themecolor:text1;mso-border-alt:solidblack .5pt;mso-border-themecolor:text1;padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt"><td width="194" valign="top"style="width:145.45pt;border-top:none;border-left:none;border-bottom:solid black 1.0pt;mso-border-bottom-themecolor:text1;border-right:solid black 1.0pt;mso-border-right-themecolor:text1;mso-border-top-al t:solid t-alt:solid black .5pt;mso-border-left-themecolor:text1;mso-border-alt:solid style="width:47.4pt;border-top:none;border-left:none;black .5pt;mso-border-themecolor:text1;padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt">定期清理机制<td width="75" valign="top"style="width:56.2pt;border-top:none;border-left:none;border-bottom:solid black 1.0pt;mso-border-bottom-themecolor:text1;border-right:solid black 1.0pt;mso-border-right-themecolor:text1;mso-border-top-al t:solid black .5pt;mso-border-top-themecolor:text1;mso-border-lef t-alt:solidblack .5pt;mso-border-left-themecolor:text1;mso-border-alt:solidblack .5pt;mso-border-themecolor:text1;padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt"><td width="63" valign="top"border-bottom:solid black 1.0pt;mso-border-bottom-themecolor:text1;border-right:solid black 1.0pt;mso-border-right-themecolor:text1;mso-border-top-al t:solid black .5pt;mso-border-top-themecolor:text1;mso-border-lef t-alt:solid black .5pt;mso-border-left-themecolor:text1;mso-border-alt:solidblack .5pt;mso-border-themecolor:text1;padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt"><td width="95" rowspan="11" valign="top"style="width:70.9pt;border-top:none;border-left:none;border-bottom:solid black1.0pt;mso-border-bottom-themecolor:text1;border-right:solid black 1.0pt;mso-border-right-themecolor:text1;mso-border-top-alt:solid black .5pt;mso-border-top-themecolor:text1;mso-border-left-alt:solid black .5pt;mso-border-left-themecolor:text1;mso-border-alt:solidblack .5pt;mso-border-themecolor:text1;padding:0cm 5.4pt0cm 5.4pt"><td width="194" valign="top"style="width:145.45pt;border-top:none;border-left: none;border-bottom:solid black 1.0pt;mso-border-bottom-themecolor:te。