BS系统测试(数据库性能指标)
数据库性能测试与评估
数据库性能测试与评估数据库性能测试与评估是一项关键的任务，以确保数据库系统的运行性能符合预期，并能够应对日益增长的数据处理需求。
本文将介绍数据库性能测试的概念、方法以及评估指标，帮助读者全面了解如何进行数据库性能测试与评估。
一、数据库性能测试概述数据库性能测试是通过模拟实际负载条件，对数据库系统进行各种测试，以评估其性能指标，并找出系统可能存在的瓶颈和问题。
通过性能测试，可以帮助改进数据库系统的设计和优化，提高系统的响应速度和并发处理能力。
数据库性能测试分为负载测试和压力测试两种主要类型。
负载测试是模拟正常业务负载条件，验证系统在正常工作负载下的性能表现。
而压力测试则是通过模拟超负荷条件，评估系统在高负载情况下的性能极限和稳定性。
二、数据库性能测试方法1. 性能需求分析：在进行性能测试之前，需要明确系统的性能需求。
根据系统的预期使用场景和负载特点，确定性能测试的目标和关注点。
2. 测试环境搭建：为了保证测试的准确性和可靠性，需要搭建一个与生产环境相似的测试环境。
包括硬件设备、网络配置、操作系统和数据库软件等。
3. 测试用例设计：根据性能需求，设计合理的测试用例。
包括数据库查询操作、事务处理、并发操作等各种典型场景。
测试用例应覆盖各个方面，以确保全面的性能评估。
4. 数据准备：为了测试数据库系统在实际业务数据下的性能表现，需要准备适量的测试数据。
测试数据应具有代表性，反映真实业务的特点和变化。
5. 测试执行与监控：按照设计好的测试用例，执行性能测试并监控系统的运行情况。
通过监控工具和日志分析，收集系统的性能数据和指标。
6. 数据分析与优化：对测试结果进行数据分析，找出系统性能的瓶颈和问题。
根据分析结果，进行相应的数据库优化和性能调整，提高系统的性能表现。
三、数据库性能评估指标数据库性能评估需要考虑多个指标，以全面评估系统的性能表现。
以下是几个常用的数据库性能评估指标：1. 响应时间：即系统对请求的响应时间，通常以平均响应时间、最大响应时间和响应时间分布曲线来评估。
数据库性能和可用性性能安全测试报告
数据库性能和可用性性能安全测试报告报告摘要：本报告对数据库的性能、可用性和安全性进行了全面测试和评估。
通过对数据库的负载、压力和安全性等方面进行测试，并根据测试结果提出了相关建议，旨在不断提升数据库的性能和可用性，保障数据的安全。
一、背景介绍：数据库作为现代信息系统的核心组成部分，对于企业和组织的正常运行至关重要。
为确保数据库的正常运行和高效性能，测试数据库的性能、可用性和安全性是必不可少的。
二、性能测试：性能测试旨在评估数据库的响应时间、吞吐量和并发性能等关键指标。
1. 数据库响应时间测试：本次测试使用了多种常见业务场景对数据库进行了压力测试，通过模拟多用户同时访问、大数据量查询等方式，测量数据库的响应时间。
测试结果显示，在正常工作负载下，数据库的平均响应时间为X毫秒。
2. 数据库吞吐量测试：吞吐量测试旨在评估数据库在单位时间内所能处理的请求数量。
通过模拟大量并发用户同时访问数据库，测试结果显示，在正常工作负载下，数据库的吞吐量为X个请求/秒，达到了预期的目标。
3. 并发性能测试：并发性能测试旨在评估数据库在高并发情况下的表现。
通过模拟大量并发用户同时进行事务操作，测试结果显示，在高并发负载下，数据库表现出了较好的稳定性和可靠性，没有出现明显的性能下降。
三、可用性测试：可用性测试旨在评估数据库在各种异常情况下的可恢复性和可靠性。
1. 故障恢复测试：本次测试模拟了数据库服务中断、硬盘故障等故障场景，并评估了数据库的恢复能力。
测试结果显示，在面对故障时，数据库成功恢复并能继续提供服务。
2. 平台兼容性测试：为保证数据库的可用性，本次测试覆盖了多种操作系统和硬件平台的组合。
测试结果显示，在不同平台下，数据库均能正常工作和提供服务。
四、安全性测试：安全性测试旨在评估数据库的数据保密性和系统防护能力。
1. 数据保密性测试：通过模拟非授权用户的访问尝试，评估数据库的访问控制和权限管理能力。
测试结果显示，在设置了合理的权限和访问控制策略后，数据库成功保护了数据的保密性。
BS架构测试方法
BS架构测试方法BS架构，即浏览器-服务器架构，是一种常用的软件架构模式，其中客户端的浏览器通过网络与服务器交互，从服务器获得所需的数据和功能。
BS架构具有灵活性、安全性和跨平台等优点，已经成为现代软件开发的主流架构之一在BS架构下，测试是确保系统稳定性和质量的重要环节。
下面介绍几种常用的BS架构测试方法。
首先，功能测试是最基本和常见的测试方法之一、在BS架构下，系统的核心功能多数由服务器提供。
因此，需要测试服务器的各项功能是否正常运行。
功能测试可以分为单元测试和集成测试。
单元测试是对服务器功能的逐个单独测试，而集成测试则是对功能之间的协作测试。
其次，性能测试也是BS架构测试的重要组成部分。
性能测试旨在评估系统在不同负载和用户访问量下的性能表现。
在进行性能测试时，可以使用负载测试工具模拟多用户同时访问系统，以测试系统在高负载情况下的响应时间、吞吐量和并发能力等指标。
此外，安全测试也是BS架构测试不可或缺的一环。
由于BS架构中客户端与服务器之间通过网络通信，因此系统的安全性尤为重要。
安全测试可以包括网络扫描、漏洞扫描、黑盒测试和白盒测试等。
网络扫描用于检测系统中存在的漏洞和弱点，而漏洞扫描则是针对已知的安全漏洞进行测试。
黑盒测试是在没有系统源代码和内部信息的情况下，模拟攻击者行为进行测试，而白盒测试则是在了解系统内部结构和源代码的基础上进行测试。
此外，兼容性测试也是BS架构测试的重要环节。
由于浏览器存在不同的版本和不同的操作系统，系统需要在不同的环境下保持一致的功能和用户体验。
兼容性测试旨在确保系统在不同浏览器和操作系统下的兼容性。
测试人员可以使用不同的浏览器和操作系统进行测试，并检查系统在各种环境下的兼容性是否正常。
最后，可靠性测试也是BS架构测试的一项重要任务。
可靠性测试旨在评估系统在长时间运行和高负载情况下的稳定性和可靠性。
测试人员可以通过模拟用户的实际使用行为和访问模式，并观察系统是否能够稳定运行和及时响应。
数据库性能评估与调优的指标和方法
数据库性能评估与调优的指标和方法数据库的性能是影响系统整体性能的重要因素之一。
在现代数字化环境中，大量的数据需要高效地存储、管理和检索。
因此，对数据库的性能进行评估和调优变得至关重要。
本文将介绍数据库性能评估的指标和调优的常用方法，帮助读者更好地理解和优化数据库性能。
一、数据库性能评估的指标在评估数据库性能时，需要考虑以下的指标。
这些指标可以帮助我们全面地了解数据库的性能状况。
1. 响应时间响应时间是指某个操作（如查询、插入或更新）从发起请求到返回结果所花费的时间。
较低的响应时间意味着系统速度快，用户可以在短时间内得到响应。
通常情况下，响应时间越快，数据库的性能越好。
2. 吞吐量吞吐量是指系统单位时间内可以处理的请求数量。
较高的吞吐量意味着系统可以更好地处理高负载情况下的请求，提高并发处理能力。
3. 并发性能并发性能是指系统能够同时处理多个请求的能力。
高并发性能可以保证系统在大规模用户同时操作下仍能保持高效运行。
4. 可靠性可靠性是指系统在长时间运行过程中的稳定性。
数据库需要具备良好的容错能力，能够预防和修复数据损坏或丢失的情况。
5. 可扩展性可扩展性是指系统能够在负载增加时进行水平或垂直扩展，以满足更多用户和数据的需求。
二、数据库性能调优的方法数据库性能调优是通过优化数据库的结构、查询语句和硬件设置等方式来提高数据库性能的过程。
下面介绍几种常用的数据库性能调优方法。
1. 优化数据库结构数据库结构的优化可以提高数据库查询、插入和更新的效率。
通过合理设计表的关系、索引和约束，可以减少数据存储和查询时的冗余和重复度，从而提高数据库的性能。
2. 优化查询语句查询语句的优化是提高数据库性能的关键。
通过优化查询语句的写法、选择适当的查询方式和充分利用索引可以减少数据库的查询时间和资源消耗。
a. 避免全表扫描：尽可能使用索引和覆盖索引来加快查询速度，避免全表扫描的低效操作。
b. 避免过多的连接查询：连接查询会增加系统的负载，应尽量避免使用过多的连接查询，或者通过合理的索引设计来优化连接操作。
BS性能测试规范
BS性能测试规范1. 引言性能测试是软件开发中的一个重要环节，它可以评估系统在负载情况下的响应速度、吞吐量、稳定性等性能指标。
对于基于浏览器和服务器的应用程序（BS应用程序），性能测试是至关重要的，因为这类应用程序通常需要处理大量的并发请求。
本文档旨在定义BS性能测试的规范，以确保测试的准确性和可重复性。
在进行性能测试前，请确保已经了解了基本的性能测试概念和方法。
2. 测试环境准备在进行性能测试前，需要准备符合实际生产环境的测试环境，包括服务器、网络、数据库等。
以下是一些测试环境准备的注意事项：•服务器：使用与生产环境相似的硬件配置和操作系统版本进行测试。
•网络：应保证测试网络的稳定性和可靠性，避免因网络故障而影响测试结果。
•数据库：测试前应确保数据库中已经存在足够的数据，以模拟真实的负载情况。
•监控工具：可以使用性能监控工具来监测系统的性能指标，如CPU利用率、内存占用、网络吞吐量等。
3. 性能测试指标性能测试需要关注以下指标来评估BS应用程序的性能：•响应时间：系统对用户请求的响应时间，通常使用平均响应时间来评估。
•吞吐量：系统在单位时间内处理的请求数量，通常使用每秒事务数（Transactions Per Second，TPS）来评估。
•并发用户数：系统能够同时处理的并发用户数量。
•错误率：系统在负载情况下产生的错误请求比例。
在进行性能测试时，应根据具体的应用场景和业务需求选择适当的性能指标进行评估。
4. 测试场景设计测试场景是性能测试的核心内容之一，需要根据实际的使用情况和业务流程来设计。
以下是一些测试场景设计的建议：•正常场景：模拟正常的用户行为，测试应用程序在正常负载下的性能表现。
•峰值场景：加大负载，测试应用程序在峰值负载下的性能表现。
•异常场景：模拟异常情况，如网络中断、服务器故障等，测试应用程序的容错能力和恢复能力。
测试场景应具有可重复性，以便进行多次测试，比较性能指标的变化。
数据库性能评估指标与测试方法研究
数据库性能评估指标与测试方法研究随着信息技术的不断发展，数据库应用已经成为各个行业中不可或缺的一部分。
数据库性能的优化是保证系统稳定和高效运行的关键，因此对数据库性能进行准确的评估和测试是非常重要的。
本文将探讨各种常见的数据库性能评估指标以及测试方法，帮助读者更好地了解如何评估和测试数据库性能。
1. 数据库性能评估指标1.1 响应时间：响应时间是指数据库系统在接收用户请求后，执行请求所需的时间。
这是衡量数据库性能的重要指标，响应时间越短表示数据库性能越好。
1.2 吞吐量：吞吐量是指数据库系统每单位时间内能够处理的事务或查询数量。
较高的吞吐量表示数据库系统具有较高的处理能力。
1.3 并发性：并发性是指数据库系统能够同时处理多个用户或应用程序请求的能力。
较高的并发性意味着能够提供更好的用户体验和较高的系统可用性。
1.4 扩展性：扩展性是指数据库系统能够通过添加更多的硬件资源来提高性能的能力。
一个好的数据库系统应具有良好的扩展性，能够在用户需求增加时快速扩展以保持性能。
1.5 容量：容量是指数据库系统可以存储的数据量。
对于大型的数据库系统来说，拥有足够的容量是确保系统正常运行的基本要求。
2. 数据库性能测试方法2.1 负载测试：负载测试是将数据库系统置于高负载条件下进行测试，模拟多个并发用户或应用程序向数据库发送请求。
通过观察数据库系统在这种情况下的性能表现，可以评估其在高负载情况下是否能够维持稳定的响应时间和吞吐量。
2.2 压力测试：压力测试是通过逐渐增加负载来测试数据库系统的性能极限。
这种测试方法可以帮助发现数据库系统的瓶颈，了解数据库在承受高负载时的表现。
2.3 容量测试：容量测试是评估数据库系统在不同数据量下的性能表现。
通过逐步增加数据量，观察数据库的响应时间和吞吐量变化情况，可以帮助确定数据库的最大容量以及它是否能够满足未来的需求。
2.4 可靠性测试：可靠性测试是验证数据库系统在处理错误和异常情况下的行为。
数据库性能测试与评估方法
数据库性能测试与评估方法数据库的性能是衡量其工作效能和可靠性的重要指标之一。
对于企业来说，一个高效、可靠的数据库系统能够提升数据处理能力，提高业务流程的效率。
因此，数据库性能测试与评估对于确保系统的正常运行和优化数据库性能至关重要。
本文将介绍数据库性能测试的基本概念和一些常用的评估方法。
一、数据库性能测试概述数据库性能测试是指利用一系列测试技术和工具，通过模拟真实环境和负载，对数据库系统的性能进行评估和验证的过程。
测试的目的是发现数据库的瓶颈，评估系统的各个组件和功能的性能，找出问题并提出优化建议。
数据库性能测试的内容一般包括如下几个方面：1. 负载测试：模拟用户对数据库进行读写操作，通过合理的并发访问模式和负载压力，测试数据库在不同场景下的性能表现。
2. 压力测试：通过在高负载条件下进行测试，验证数据库系统的稳定性和容错性。
3. 容量测试：测试数据库的存储容量上限，确定数据库系统的扩展性和可用性。
4. 高可用性测试：测试数据库系统的故障转移和恢复能力，确保在出现故障时能够及时恢复。
二、数据库性能测试方法在进行数据库性能测试之前，需要先确定测试的目标和测试要求，制定测试计划和测试方案。
下面介绍一些常用的数据库性能测试方法：1. 基准测试法：这是一种通过事先确定的性能基准来评估数据库系统性能的方法。
通过记录各个性能指标的数值和变化趋势，对比测试前后的性能差异，判断数据库系统的性能是否达到预期目标。
2. 负载测试法：这是一种模拟真实用户负载对数据库系统进行压力测试的方法。
通过模拟用户的并发访问和数据操作，来测试数据库的并发性和响应时间等性能指标。
3. 压力测试法：这是一种通过对数据库系统施加极限负载压力，来测试数据库在高负载条件下的性能和稳定性。
通过监控系统响应时间和错误率等指标，评估数据库系统的抗压能力。
4. 容量测试法：这种方法主要是测试数据库系统的存储容量上限和数据处理能力。
通过逐步增加负载和数据量，观察数据库系统的性能变化趋势，找出存储容量瓶颈并提出优化建议。
BS系统测试(数据库性能指标)
这个等待事件的时间过长，可能是因为commit太频繁或者lgwr进程一次写日志的时间太长（可能是因为一次log io size太大），可调整_log_io_size，结合log_buffer,使得(_log_io_size*db_block_size)*n = log_buffer，这样可避免和增大log_buffer引起冲突，或者可以将日志文件存放在高速磁盘上
该等待事件通常与全表扫描有关。因为全表扫描是被放入内存中进行的进行的，通常情况下它不可能被放入连续的缓冲区中，所以就散布在缓冲区的缓存中。
如果这个等待事件比较显著，可能说明对于某些全表扫描的表，没有创建索引或没有创建合适的索引。尽管在特定条件下执行全表扫描可能比索引扫描更有效，但如果出现这种等待时，最好检查一下这些全表扫描是否必要。
%
内存排序率
(In-memory Sort %)
指排序操作在内存中进行的比率。当查询需要排序的时候，数据库会话首先选择在内存中进行排序，当内存大小不足的时候，将使用临时表空间进行磁盘排序，但磁盘排序效率和内存排序效率相差好几个数量级。
该指标的值应接近100%，如果指标的值较低，则表示出现了大量排序时的磁盘I/O操作，可考虑加大sort_area_size参数的值。
厘秒
(enqueue(cs))
enqueue是一种保护共享资源的锁定机制。该锁定机制保护共享资源，如记录中的数据，以避免两个人在同一时间更新同一数据。enqueue包括一个排队机制，即FIFO(先进先出)排队机制。注意：Oracle的latch机制不是FIFO。Enqueue等待通常指的是ST enqueue、HW enqueue、TX4 enqueue和TM enqueue。
性能测试参数指标值方案
性能测试参数指标值方案性能测试是一种测试方法，用于评估系统在不同负载下的性能表现。
在进行性能测试时，需要选择合适的性能测试参数指标值来衡量系统的性能。
本文将介绍一些常见的性能测试参数指标值，并提供一种1200字以上的方案。
一、响应时间（Response Time）响应时间是指用户发起请求后，系统响应请求所需的时间。
响应时间是评估系统性能的重要指标，常用单位为毫秒（ms）。
可以设置不同的负载场景，通过监测系统在不同负载下的响应时间，来评估系统的性能。
二、并发用户数（Concurrency）并发用户数是指系统同时能够处理请求的用户数量。
通过逐渐增加并发用户数，观察系统的性能表现。
常用的并发用户数指标值为100、500、1000等。
三、吞吐量（Throughput）吞吐量是指在单位时间内系统处理的请求数量。
吞吐量一般以每秒请求数（TPS）或每分钟或每小时请求数来衡量。
通过增加负载，观察系统的吞吐量，来评估系统的性能。
通常，可将吞吐量的指标值设置为500、1000、2000等。
四、错误率（Error Rate）错误率是指系统在处理请求时产生错误的比例，常用百分比表示。
通过监测系统的错误率，可以评估系统在不同负载下的稳定性和可靠性。
通常，可将错误率设置为1%、2%或更低值。
五、CPU使用率（CPU Usage）CPU使用率是指系统在处理请求时使用的CPU资源占总CPU资源的比例。
通过监测系统的CPU使用率，可以评估系统的处理能力。
通常，可以将CPU使用率的指标值设置为50%、70%或更高值。
六、内存占用（Memory Consumption）内存占用是指系统在处理请求时使用的内存资源量。
通过监测系统的内存占用情况，可以评估系统的性能和稳定性。
通常，可以将内存占用的指标值设置为500MB、1GB或更高值。
七、网络延迟（Network Latency）网络延迟是指从用户发送请求到服务器响应请求所需的时间。
通过监测系统的网络延迟，可以评估系统的响应速度和网络传输性能。
性能测试报告里包含哪些关键的性能指标
性能测试报告里包含哪些关键的性能指标我们做性能测试的目标是，在大用户量、数据量的超负荷下，获得服务器运行时的相关数据，从而分析出系统瓶颈，提高系统的稳定性。
而在一份性能测试报告里，会看到以下的这些关键的数据指标：最大并发用户数，HPS（点击率）、事务响应时间、每秒事务数、每秒点击量、吞吐量、CPU使用率、物理内存使用、网络流量使用等。
但性能测试的指标，前后端的性能测试关注点是不一样的。
前端需主要关注的点是：响应时间：用户从客户端发出请求，并得到响应，以及展示出来的整个过程的时间。
加载速度：通俗的理解为页面内容显示的快慢。
流量：所消耗的网络流量。
后端需主要关注的是：响应时间：接口从请求到响应、返回的时间。
并发用户数：同一时间点请求服务器的用户数，支持的最大并发数。
内存占用：也就是内存开销。
吞吐量（TPS）：Transaction Per Second, 每秒事务数。
在没有遇到性能瓶颈时：TPS=并发用户数某事务数/响应时间。
错误率：失败的事务数/事务总数。
资源使用率：CPU占用率、内存使用率、磁盘I/O、网络I/O。
系统性能指标、资源性能指标、稳定性指标一、系统性能指标常见的可从如下几类进行参考：响应时间系统处理能力吞吐量并发用户数错误率1、响应时间简称RT，指的是客户发出请求到得到系统响应的整个过程的时间。
也就是用户从客户端发起一个请求开始，到客户端接收到从服务器端返回的响应结束，整个过程所耗费的时间。
直观上看，这个指标与人对软件性能的主观感受是非常一致的，因为它完整地记录了整个计算机系统处理请求的时间。
2、系统处理能力指系统在利用系统硬件平台和软件平台进行信息处理的能力。
系统处理能力通过系统每秒钟能够处理的交易数量来评价，交易有两种理解：一是业务人员角度的一笔业务过程；二是系统角度的一次交易申请和响应过程。
前者称为业务交易过程，后者称为事务（事务是用户其中一步或几步操作的集合）。
两种交易指标都可以评价应用系统的处理能力。
计算机系统性能评估的性能指标与评估方法
计算机系统性能评估的性能指标与评估方法计算机系统性能评估是指通过一定的指标和评估方法来衡量计算机系统的性能表现。
准确评估计算机系统的性能对于优化系统设计、提高计算效率以及保证系统稳定性至关重要。
本文将探讨计算机系统性能评估中常用的性能指标以及评估方法。
一、性能指标1. 响应时间：响应时间指的是计算机系统响应用户请求所需的时间，也称为系统响应速度。
一般来说，响应时间越短，系统性能越好。
常用的衡量方法包括平均响应时间、最大响应时间等。
2. 吞吐率：吞吐率是指在一定时间段内计算机系统能够完成的任务量。
通常以每秒钟能完成的请求数量来衡量，单位为TPS （Transactions per Second）。
吞吐率越高，系统处理能力越强。
3. 并发性能：并发性能表示计算机系统在单位时间内能够同时处理的请求数量。
高并发性能意味着系统能够有效处理大量并发请求，提高用户的访问效率。
4. 可用性：可用性是指计算机系统在规定时间内一直处于正常运行状态的能力。
可用性通常以百分比来表示，越高代表系统越可靠。
常用的可用性指标有平均无故障时间（Mean Time Between Failures，MTBF）和平均修复时间（Mean Time To Repair，MTTR）。
5. 可扩展性：可扩展性是指计算机系统在面对不同负载时，能够有效地增加硬件或软件资源以满足需求。
高可扩展性意味着系统具备较好的适应性和灵活性。
二、评估方法1. 负载测试：负载测试是通过模拟真实用户行为，对系统进行压力测试，以评估系统的性能表现。
通过控制用户数量和并发请求，可以了解系统在不同负载下的响应情况、吞吐率和稳定性等。
2. 基准测试：基准测试是指将计算机系统在特定环境下的性能表现作为参考标准，并与其他系统进行比较。
通过在相同的环境中运行同一套测试用例，可以评估系统在不同配置下的性能改进效果。
3. 静态分析：静态分析是通过对系统的代码、配置文件等静态信息进行分析，来评估系统的性能。
BS资产管理系统测试总结报告
BS 资产管理系统测试总结报告目录1.引言 (1)1.1编写目的 (1)1.2项目背景 (1)2.测试参考文档 (1)3.项目组成员 (2)4.测试设计介绍 (2)4.1测试用例设计方法 (2)4.2测试环境与配置 (3)4.3测试方法 (4)5.测试进度 (4)5.1测试进度回顾 (4)5.2功能测试回顾 (5)6.用例汇总 (6)6.1 Web端用例汇总............................................................ . 66.2移动端用例汇总 (7)7.Bug汇总 . (7)7.1 Web端 Bug汇总........................................................... . 77.2移动端 Bug 汇总 (8)8.测试结论 (8)1.引言1.1编写目的本文档是BS资产管理系统测测试总结文档，主要用于总结测试过程中的测试方案，测试结果，描述系统是否满足最终需求。
本文档合法阅读对象为软件开发项目负责人、软件工程师、测试组、系统维护工程师。
1.2项目背景项目名称：BS资产管理系统随着信息化时代的到来，实现资产的电子化管理，是任何一个企业的需求，通过计算机软件，提高资产管理的准确性方便查询和维护，提高工作效率。
随着我国经济的不断发展，医院、企业、学校、政府等机构资产急剧膨胀，其结构日趋复杂，管理难度越来越大，尤其是随着医院、企业、学校、政府内部所推行的人事、分配、后勤、财务等改革的深入，不断对资产管理提出新的要求，因此电子化的资产管理系统应运而生。
BS资产管理系统是集供应商管理、存放地点管理、资产管理、新增于一体的综合性管理系统，各级管理人员可以在网上进行各项管理活动、传递各项管理信息。
在吸收先进的管理思想的同时，充分运用了现代信息技术，是实现管理手段科学化的新型管理系统。
该系统对理顺资产体制、落实资产管理制度，对资产业务实现全面的控制和管理，提升工作效率表现出十分积极的作用，并展现出了强大的作用。
性能测试中的性能指标解析
性能测试中的性能指标解析在软件开发和系统运维领域，性能测试是一个重要的环节。
通过性能测试，我们可以评估一个系统或应用程序在特定条件下的性能表现，并找出潜在的性能瓶颈。
在进行性能测试时，我们需要关注一些关键的性能指标，以便准确评估系统的性能表现。
本文将对性能测试中常见的性能指标进行解析。
一、响应时间响应时间是性能测试中最常用的指标之一。
它表示从用户发起请求到系统返回响应的时间间隔。
响应时间可以用来评估系统的交互速度和用户体验。
通常情况下，响应时间越短越好，因为用户希望尽快得到反馈。
在进行性能测试时，我们可以通过监控响应时间来评估系统对并发请求的响应速度。
二、吞吐量吞吐量是指系统在单位时间内处理的请求数量。
它可以用来评估系统的处理能力和资源利用率。
吞吐量越高，表示系统在单位时间内能处理的请求数量越多，性能表现越好。
在进行性能测试时，我们通常会逐步增加并发请求的数量，观察吞吐量的变化情况，找出系统的处理瓶颈。
三、并发用户数并发用户数是指在同一时间内同时连接到系统的用户数量。
它可以用来评估系统的并发处理能力和负载能力。
在进行性能测试时，我们可以逐步增加并发用户数，观察系统的响应时间、吞吐量以及资源利用率的变化情况，找到系统的性能瓶颈。
四、错误率错误率是指在性能测试中出现的错误请求的比例。
它可以用来评估系统的稳定性和可靠性。
通常情况下，错误率越低，表示系统的性能表现越好。
在进行性能测试时，我们需要监控错误率，及时发现系统的异常情况，并进行相应的调优和优化。
五、资源利用率资源利用率是指系统在运行过程中各种资源的利用情况，如CPU使用率、内存占用、磁盘读写速度等。
资源利用率可以用来评估系统在高负载情况下的资源消耗情况。
在进行性能测试时，我们需要监控系统的资源利用率，找到系统的瓶颈，进而进行性能调优和资源优化。
六、并发连接数并发连接数是指在同一时间内与系统建立连接的数量。
它可以用来评估系统的连接处理能力和连接稳定性。
数据库性能指标分析与监控方法指南
数据库性能指标分析与监控方法指南随着数据量的不断增长和应用场景的复杂化，数据库的性能成为了企业和组织关注的重点。
数据库性能的优化可以提高应用程序的响应速度、降低运维成本以及提升系统的稳定性。
在进行数据库性能优化之前，我们首先需要对数据库的性能指标进行分析和监控，以了解数据库的运行状态和存在的问题。
本文将探讨数据库性能指标分析与监控的方法指南，帮助读者有效地监控数据库性能并做出优化措施。
一、常用的数据库性能指标数据库的性能可以从多个角度来进行评估，下面是一些常用的数据库性能指标：1. 响应时间（Response Time）：指数据库系统完成特定操作所需的时间，是用户感知到的操作延迟。
通常情况下，响应时间越低，数据库性能越好。
2. 吞吐量（Throughput）：指数据库系统在单位时间内能够处理的请求量或事务量。
吞吐量越高，说明数据库系统的并发处理能力越强。
3. 并发用户数（Concurrent Users）：指同时访问数据库的用户数量。
并发用户数较大时，数据库系统需要同时处理多个请求和事务，对性能提出了更高的要求。
4. 锁等待时间（Lock Wait Time）：指在并发访问中，等待锁资源的时间。
锁等待时间较长可能导致数据库操作阻塞，降低系统性能。
5. 缓存命中率（Cache Hit Rate）：指在数据库中的缓存区域（如数据库缓存、应用程序缓存等）中所找到的页的比例。
高缓存命中率说明数据库系统能够有效利用缓存来提升性能。
这些指标可以帮助我们了解数据库系统的运行状况，为后续的性能优化提供依据。
二、数据库性能指标分析方法了解数据库性能指标只是第一步，更关键的是能够对这些指标进行分析，找出问题的根本原因。
下面介绍一些常用的数据库性能指标分析方法。
1. 监控工具使用合适的数据库性能监控工具可以帮助我们实时监控数据库性能，并收集详细的性能数据。
常见的数据库性能监控工具有Oracle Enterprise Manager、MySQL Workbench、SQL ServerManagement Studio等。
数据库的关键性能指标
数据库的关键性能指标数据库作为一种高效、稳定的数据管理系统，已经成为了企业信息化的重要组成部分。
对于企业而言，数据库的性能非常关键，因为这关系着组织的生产、经营效率。
那么，在数据库的管理中，哪些指标是非常重要的呢？下面，将会针对数据库的关键性能指标进行分析和介绍。
一、响应时间响应时间是指用户请求后，系统产生响应结果的时间。
这个过程包括服务器处理数据和客户端下载数据的时间。
响应时间上的快慢，直接反映了系统的整体性能。
而在一个数据库管理环节中，对响应时间的监测及时的调整，对缓解系统压力，提高效率是至关重要的。
二、并发能力并发能力是指系统同时处理多个用户请求的能力。
在现在这个时代，企业应用程序往往需要支持大规模的并发访问。
对于数据库而言，需要有足够强大的并发处理能力，才能保证系统的稳定性和高速运行。
若系统对并发的处理速度不够快，就有可能因为资源争夺而导致死锁，甚至因为性能问题特别是 I/O 瓶颈问题，导致系统访问超时或宕机。
三、吞吐量吞吐量一般指单位时间内系统能处理的请求总数。
吞吐量高意味着系统可以同时处理更多的请求。
在数据库管理中，若吞吐量足够大，就可以为企业提高数据处理效率，快速为用户提供所需数据，使得企业能够快速响应市场需求变化，提供高效的业务服务。
四、可靠性可靠性是指系统在长时间的运行过程中，保持高效稳定的状态，不会出现严重故障而导致数据丢失。
对于企业某些敏感信息而言，这一点显得更加重要。
如果权重较高的数据管理系统数据库的可靠性无法得到保证，那么可能会导致整个企业的运营效率受影响。
五、安全性企业的关键数据很多时候难以避免的会涉及到商业机密、用户信息等敏感信息。
保证数据在存储、传输等各个环节中的安全，是企业数据管理的一项必要任务。
安全性包括数据的机密性、完整性和可用性。
对于数据库而言，需要有足够高的安全防护措施，保护企业敏感的信息不被窃取或篡改。
六、容灾恢复能力容灾恢复能力是指系统在遭受灾难袭击后迅速恢复数据的能力。
数据库性能分析的常用指标和评估方法
数据库性能分析的常用指标和评估方法数据库是现代应用程序的核心组成部分，对于保证其高效运行和良好性能至关重要。
数据库性能分析是一种评估和改进数据库运行效率的方法，通过定量分析各种指标来评估数据库的性能。
本文将介绍数据库性能分析的常用指标和评估方法。
一、响应时间响应时间是衡量数据库性能的重要指标之一。
它表示用户发出请求到收到响应的时间间隔。
较低的响应时间意味着数据库更快地响应用户请求，提供更好的用户体验。
为了评估响应时间，可以使用各种工具和技术，如性能监视工具、性能测试工具以及日志文件分析。
二、吞吐量吞吐量是表示在一定时间内数据库处理的事务数量的指标。
它反映了数据库的处理能力和并发性能。
高吞吐量意味着数据库能够同时处理更多的事务，提高工作效率。
吞吐量可以通过性能测试工具来评估，通过模拟多个用户同时进行操作来测试数据库的负载能力。
三、并发性能并发性能是指数据库能够同时处理多个用户请求的能力。
随着用户数量增加，数据库需要具备足够的并发性能来保证每个用户请求都能得到及时响应。
评估并发性能可以通过模拟多个用户或线程同时访问数据库，并观察数据库的响应时间和吞吐量来进行。
四、资源利用率资源利用率是衡量数据库性能的重要指标之一。
包括CPU利用率、内存利用率、磁盘利用率等。
通过监测和分析这些指标，可以确定数据库是否合理利用了硬件资源，以及找出潜在的性能瓶颈。
五、死锁率死锁是指多个事务相互等待对方所持有的资源，导致所有事务都无法继续执行的情况。
死锁会严重影响数据库性能和用户体验。
通过监测和分析死锁率，可以及时发现和解决死锁问题，提高数据库的并发性能。
六、索引效率索引是提高数据库查询性能的重要手段之一。
索引效率表示查询在使用索引时的性能表现。
通过评估索引效率，可以确定是否需要调整索引策略，提高查询的效率。
七、缓存命中率数据库缓存可以存储频繁访问的数据，减少对磁盘IO的依赖，提高数据库的性能。
缓存命中率表示从缓存获取数据的比率，高缓存命中率意味着数据库能够更有效地利用缓存，加快数据检索速度。
数据库性能测试与评估的方法与指标
数据库性能测试与评估的方法与指标引言：在现代企业管理系统中，数据库是一个核心的组成部分。
随着数据量的不断增长和用户需求的增加，数据库的性能也变得越来越重要。
数据库性能测试与评估可以帮助我们了解数据库的性能瓶颈，分析系统的瓶颈，进而采取相应的优化措施，提升数据库的性能和稳定性。
本文将介绍数据库性能测试与评估的方法与指标。
一、性能测试的方法：1. 负载测试：负载测试是一种常用的数据库性能测试方法。
它通过模拟现实世界的工作负载，测试数据库在不同负载下的性能表现。
这种方法可以评估数据库的性能极限，并帮助我们确定系统的最大处理能力。
2. 压力测试：压力测试是在负载测试的基础上进一步加大负载的压力，测试数据库在高负载条件下的性能表现。
这种方法可以帮助我们了解数据库的弹性和容错能力，以应对实际运行时可能遇到的高并发访问情况。
3. 并发测试：并发测试是测试数据库在多个用户同时访问的情况下的性能表现。
多个用户可能同时读取、写入或更新数据库，这会对数据库的并发性能产生影响。
通过并发测试，可以评估数据库在并发访问的情况下的响应时间、吞吐量和资源占用情况，以便确定系统的并发性能。
4. 可用性测试：可用性测试是测试数据库在正常运行期间的可靠性和可访问性。
这种测试方法通常包括系统重启、恢复、冗余和容错等方面的测试，以确保数据库能够在各种故障和异常情况下正常工作。
二、性能评估的指标：1. 响应时间：响应时间是指从用户发出请求到数据库返回响应的时间。
它是衡量数据库性能的重要指标之一。
较短的响应时间能够提供更好的用户体验，对于需要实时性的应用尤为重要。
2. 吞吐量：吞吐量是指数据库在单位时间内处理的请求数量。
它是衡量数据库性能的另一个重要指标。
较高的吞吐量意味着数据库可以处理更多的用户请求，提供更高的并发性能。
3. 并发数：并发数是指同时访问数据库的用户数量。
较高的并发数代表数据库需要同时处理更多的并发请求。
了解数据库在不同并发数下的性能表现可以帮助我们确定系统的并发处理能力。
BS测试标准规范
B/S标准化测试规范一、界面测试1、页面元素标准➢字体大小：宋体，5号，标点符号全部用全角显示➢不同分辨率下包括：800*600、1024*768，页面上各元素显示正常➢按钮、列表框、选择框和弹出窗口大小一致，排列间距相同➢允许输入字符长度不超过输入框➢对齐：文字(标签)右对齐；数字(数据)右对齐；文字（数据）左对齐,比较短的可以居中对齐；金额，需加上千位符2、易用性➢界面支持键盘自动浏览按钮功能，即按Tab键的自动切换；Tab键的顺序与控件排列顺序一直，总体从上到下，同时行间从左到右。
➢默认按钮支持Enter操作，按Enter后自动执行默认按钮对应操作➢存在查询功能的页面，要对应有显示全部功能➢检测到非法输入后给出提示并自动获取焦点，并清空录入➢界面上控件按输入的先后次序和重要性排列3、合理性➢弹出窗口中心位置在对角线焦点上➢对可能造成数据无法恢复的操作必须提供确认信息➢模块的图形表示应与其功能相近➢在读入用户所输入的信息时，去掉前后空格二、功能测试1、链接测试➢所有链接都链接到了指示链接的页面➢所有链接的页面存在➢不存在没有链接指向的页面2、表单测试➢结合数据定义文档检查表单项的内容➢数据正确性验证、对于错误数据的处理、异常的处理3、正确性➢满足软件需求说明➢数据处理结果正确➢能够处理所有的边界值条件，包括最大值、最小值和非法值三、性能测试1、性能指标➢通用指标（指Web应用服务器、数据库服务器必需测试项）▪ProcessorTime: 指服务器CPU占用率，一般平均达到70%时，服务就接近饱和▪Memory Available Mbyte : 可用内存数，如果测试时发现内存有变化情况也要注意，如果是内存泄露则比较严重▪Physicsdisk Time : 物理磁盘读写时间情况➢Web服务器指标▪Avg Rps: 平均每秒钟响应次数＝总请求时间/ 秒数▪Avg time to last byte per terstion （mstes）:平均每秒业务脚本的迭代次数▪Successful Rounds：成功的请求▪Failed Rounds ：失败的请求▪Successful Hits ：成功的点击次数▪Failed Hits ：失败的点击次数▪Hits Per Second ：每秒点击次数▪Successful Hits Per Second ：每秒成功的点击次数▪Failed Hits Per Second ：每秒失败的点击次数▪Attempted Connections ：尝试链接数➢数据库服务器指标▪User 0 Connections ：用户连接数，也就是数据库的连接数量▪Number of deadlocks：数据库死锁▪Butter Cache hit ：数据库Cache的命中情况2、性能测试具体实施：⏹应用程序客户端的性能测试主要包括并发性能测试、疲劳强度测试、大数据量测试和速度测试。
数据库性能测试指标
数据库性能测试指标1.%Disk Time(PhysicalDisk_T otal)2.%Processor Time(Processor_T otal)3.File Data Operations/sec(System)4.Interrupts/sec(Processor_T otal)5.Page Faults/sec(Memory)6.Pages/sec(Memory)7.PoolNonpaged Bytes(Memory)8.Private Bytes(Process_T otal)9.Processor Queue Length(System)10.Threads(Objects)dbm:rem_cons_in 到正在被监视的数据库管理器实例的当前连接数，从远程客户端启动agents_from_pool 代理程序池中已分配的代理程序数agents_stolen 从应用程序中盗用代理程序的次数。
重新分配与应用程序相关联的空闲代理程序，以便对其他应用程序执行操作，称作“盗用”sort_heap_allocated 拍快照时，以所选择的级别为所有排序分配的排序堆空间的总页数post_threshold_sorts 达到排序堆阈值后，已请求的堆的排序数db:appls_cur_cons 当前已连接到数据库的应用程序数appls_in_db2 当前已连接到数据库并且数据库管理器当前正在处理其请求的应用程序数sort_heap_allocated 拍快照时，以所选择的级别为所有排序分配的排序堆空间的总页数total_sorts 已经执行的排序总数total_sort_time 所有已执行排序的总已用时间（以毫秒为单位）sort_overflows 用完排序堆并且可能需要临时磁盘存储空间的排序总数hash_join_small_overflows 哈希联接数据大小超过可用排序堆空间，但超出比率小于 10% 的次数pool_data_l_reads 已经通过缓冲池的数据页逻辑读取请求数pool_data_p_reads 要求 I/O 将数据页放入缓冲池的读取请求数pool_index_l_reads 已经通过缓冲池的索引页逻辑读取请求数pool_index_p_reads 需要将索引页放入缓冲池的物理读取请求数files_closed 已关闭的数据库文件的总数pkg_cache_lookups 应用程序在程序包缓存中查找一个节或程序包的次数。
BS软件性能指标
B/S系统性能指标通用指标（指Web应用服务器、数据库服务器必需测试项）*ProcessorTime：指服务器CPU占用率，一般平均达到70%时，服务就接近饱和；*Memory Available Mbyte：可用内存数，如果测试时发现内存有变化情况也要注意，如果是内存泄露则比较严重；*Physicsdisk Time ：物理磁盘读写时间情况。
Web服务器指标：*Avg Rps：平均每秒钟响应次数＝总请求时间/秒数；*Avg time to last byte per terstion（mstes）：平均每秒业务角本的迭代次数；*Successful Rounds：成功的请求；*Failed Rounds：失败的请求；*Successful Hits：成功的点击次数；*Failed Hits：失败的点击次数；*Hits Per Second：每秒点击次数；*Successful Hits Per Second：每秒成功的点击次数；*Failed Hits Per Second：每秒失败的点击次数；*Attempted Connections：尝试链接数。
数据库服务器指标：*User 0 Connections ：用户连接数，也就是数据库的连接数量；*Number of deadlocks：数据库死锁；*Butter Cache hit：数据库Cache的命中情况。
性能测试相关工具调查：1、Web Application Stress ToolMicrosoft Web Application Stress Tool能有效测试一个网站的负载性能，这个软件可以通过脚本模拟100个强并发用户的访问，并模拟实际用户的一些点击操作，WAS还可以连接上远程Windows网站服务器的性能计数器（Performance Counter），通过对服务器性能（CPU/内存等）的性能分析来找到系统的瓶颈。
CPU使用百分比反映了处理器开销，CPU使用百分比持续地超过75%是性能瓶颈在于处理器的一个明显的迹象。
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平均等待时间(毫秒)
(Average Wait
Time(ms))
指线程等待某种类型的锁的平均等待时间。
同上
毫秒
锁请求/秒
(Lock Requests/sec)
指每秒钟某种类型的锁请求的数量。
同上
个数/秒
Oracle
注：以下指标取自Oracle的性能分析工具Statspack所提供的性能分析指标。
毫秒
闩等待/秒
(Latch Waits/sec)
指在一个闩上每秒的平均等待数量。
如果该指标的值很高，则系统可能正经历严重的资源竞争问题。
个数/秒
5．SQL Server中锁（Locks）对象包含的性能计数器
死锁的数量/秒
(Number of Deadlocks/srver资源上（如在一个事务中进行的行读取或修改），以防止多个事务并发使用资源。应尽可能少使用锁以提高事务的并发性，从而改善性能。
该指标的值越高越好。如果该指标的值持续低于80%，就需要增加更多的内存。
%
4．SQL Server中闩（Latches）对象包含的性能计数器
平均闩等待
时间(毫秒)
(Average Latch
Wait Time(ms))
指一个SQL Server线程必须等待一个闩的平均时间。
如果该指标的值很高，则系统可能正经历严重的资源竞争问题。
SQL Server
注：以下指标取自SQL Server自身提供的性能计数器。
指标名称
指标描述
指标范围
指标单位
1．SQL Server中访问方法（Access Methods）对象包含的性能计数器
全表扫描/秒
(Full Scans/sec)
指每秒全表扫描的数量。全表扫描可以是基本表扫描或全索引扫描。由于全表扫描需要耗费大量时间，因此全表扫描的频率过高的话，会影响性能。
该指标的值应尽可能的小。可以通过使用更大的数据高速缓存、智能索引、更高效的查询或者改变数据库设计等方法，以降低该指标的值。
个数/秒
写的页/秒
(Page Writes/sec)
指每秒执行的物理数据库写的页数。该指标主要考察数据库向磁盘写入数据的频率。因为物理I/O会耗费大量时间，所以应尽可能地减少物理I/O以提高性能。
该指标的值最好为90% 或更高。通常可以通过增加 SQL Server 可用的内存数量来提高该指标的值。增加内存直到这指标的值持续高于90%，表示90% 以上的数据请求可以从数据缓冲区中获得所需数据。
%
读的页/秒
(Page Reads/sec)
指每秒发出的物理数据库页读取数。该指标主要考察数据库从磁盘读取数据的频率。因为物理I/O会耗费大量时间，所以应尽可能地减少物理I/O以提高性能。
该指标的值最好为0。
个数/秒
3．SQL Server中高速缓存管理器（Cache Manager）对象包含的性能计数器
高速缓存命中率(Cache Hit Ratio%）
指高速缓存命中次数和查找次数的比率。在SQL Server中，Cache包括Log Cache，Buffer Cache以及Procedure Cache，该指标是指所有Cache的命中率，是一个总体的比率。
如果该指标的值比1或2高，应该分析设计的查询以确定是否确实需要全表扫描，以及SQL查询是否可以被优化。
次数/秒
2．SQL Server中缓冲器管理器（Buffer Manager）对象包含的性能计数器
缓冲区高速缓存命中率(BufferCache
Hit Ratio%）
指在缓冲区高速缓存中找到而不需要从磁盘中读取的页的百分比。该比率是缓存命中总次数与缓存查找总次数之比。经过很长时间后，该比率的变化很小。由于从缓存中读取数据比从磁盘中读取数据的开销小得多，一般希望该比率高一些。
(Redo NoWait %)
指在Redo缓冲区获取Buffer的未等待比率。
该指标的值应接近100%，如果该值较低，则有2种可能的情况：
1）online redo log没有足够的空间；
2）log切换速度较慢。
%
缓冲区命中率
(Buffer Hit%)
指数据块在数据缓冲区中的命中率。
该指标的值通常应在90%以上，否则，需要调整。如果持续小于90%，可能要加大db_cache_size。但有时，缓存命中率低并不意味着cache设置小了，可能是潜在的全表扫描降低了缓存命中率。
%
共享区命中率
(Library Hit%)
该指标主要代表sql在共享区的命中率。
该指标的值通常应在95%以上，否则需要考虑加大共享池（修改shared_pool_size参数值），绑定变量，修改cursor_sharing等参数。
%
软解析的百分比
(Soft Parse %)
该指标是指Oracle对sql的解析过程中，软解析所占的百分比。软解析（soft parse）是指当Oracle接到Client提交的Sql后会首先在共享池（Shared Pool）里面去查找是否有之前已经解析好的与刚接到的这一个Sql完全相同的Sql。当发现有相同的Sql就直接用之前解析好的结果，这就节约了解析时间以及解析时候消耗的CPU资源。
该指标的值应尽可能的小。可以通过使用更大的数据高速缓存、智能索引、更高效的查询或者改变数据库设计等方法，以降低该指标的值。
个数/秒
惰性写/秒
(Lazy Writes/sec)
指每秒被缓冲区管理器的惰性编写器写入的缓冲区数。惰性编写器是一个系统进程，用于成批刷新脏的老化的缓冲区（包含更改的缓冲区，必须将这些更改写回磁盘，才能将缓冲区重用于其他页），并使它们可用于用户进程。
%
内存排序率
(In-memory Sort %)
指排序操作在内存中进行的比率。当查询需要排序的时候，数据库会话首先选择在内存中进行排序，当内存大小不足的时候，将使用临时表空间进行磁盘排序，但磁盘排序效率和内存排序效率相差好几个数量级。
该指标的值应接近100%，如果指标的值较低，则表示出现了大量排序时的磁盘I/O操作，可考虑加大sort_area_size参数的值。
指标名称
指标描述
指标范围
指标单位
1．关于实例效率（Instance Efficiency Percentages）的性能指标
缓冲区未等待率
(Buffer Nowait %)
指在缓冲区中获取Buffer的未等待比率。
该指标的值应接近100%，如果该值较低，则可能要增大buffer cache。
%
Redo缓冲区未等待率