ODA数据库一体机两层性能测试报告
性能测试报告总结
性能测试报告总结引言性能测试是评估系统在不同负载下的性能表现的过程。
通过性能测试，我们可以得到系统的吞吐量、响应时间、并发性等指标，从而找到系统的瓶颈并优化性能。
本报告总结了我们对某系统进行的性能测试的结果与分析。
测试环境•测试系统：某系统版本X.Y.Z•测试环境：云服务器，配置为4核8G内存•测试工具：Apache JMeter测试目标1.测试系统能够在预期负载下正常工作，不出现严重性能问题。
2.测试系统的最大吞吐量，找到系统的瓶颈。
3.测试系统的响应时间，保证用户在合理时间内获得响应。
4.测试系统的并发性能，验证系统的稳定性。
测试方案1. 场景设计我们根据实际情况设计了以下场景： 1. 登录场景：模拟用户登录系统，收集登录请求的吞吐量和响应时间。
2. 浏览场景：模拟用户浏览系统中的内容，收集浏览请求的吞吐量和响应时间。
3. 数据操作场景：模拟用户进行数据操作，如创建、更新、删除操作，收集操作请求的吞吐量和响应时间。
2. 负载设置我们根据实际用户数量以及用户的行为模式设置了以下负载模型： 1. 登录负载：并发用户数逐渐增加，达到预期用户量，并保持一定时间。
2. 浏览负载：并发用户数维持在预期用户量，并保持一定时间。
3. 数据操作负载：并发用户数维持在预期用户量，并保持一定时间。
3. 测试指标我们主要关注以下测试指标：- 吞吐量：每秒钟处理的请求数量。
- 响应时间：从发出请求到收到响应的时间。
- 错误率：请求失败的数量占总请求数的比例。
测试结果与分析1. 登录场景在登录场景下，吞吐量随着并发用户数的增加而增加，但增长逐渐趋缓。
当并发用户数达到200时，吞吐量达到峰值，之后增长较慢。
响应时间在并发用户数较低时保持稳定，当并发用户数增加到一定数量时，响应时间逐渐增加。
2. 浏览场景在浏览场景下，吞吐量与并发用户数呈现线性关系，当并发用户数增加时，吞吐量逐渐增加。
响应时间在并发用户数较低时保持稳定，当并发用户数增加到一定数量时，响应时间逐渐增加。
数据库性能测试总结
数据库性能测试总结在当今数字化的时代，数据库作为信息存储和管理的核心组件，其性能的优劣直接影响着整个系统的运行效率和用户体验。
为了确保数据库能够稳定、高效地运行，满足不断增长的业务需求，进行数据库性能测试是至关重要的环节。
数据库性能测试是一个综合性的工作，涉及到多个方面的考量和技术手段。
在进行测试之前，首先需要明确测试的目标和范围。
这包括确定要测试的数据库系统、应用场景、业务流程以及预期的性能指标等。
例如，如果是一个电子商务网站的数据库，可能重点关注订单处理、商品查询等操作的响应时间和吞吐量；而对于一个企业资源规划（ERP）系统的数据库，则可能更侧重于数据的一致性和并发处理能力。
测试环境的搭建也是关键的一步。
要尽可能地模拟真实的生产环境，包括硬件配置、操作系统、数据库版本、网络环境等。
使用与生产环境相同或相似的服务器、存储设备和网络架构，能够更准确地评估数据库在实际运行中的性能表现。
同时，还需要对测试数据进行精心准备，包括数据量、数据分布、数据类型等，以反映真实业务中的数据特征。
在选择测试工具时，有多种选项可供选择。
常见的工具如 JMeter、LoadRunner 等，可以模拟并发用户的操作，对数据库进行压力测试。
这些工具能够设置不同的并发级别、测试时长和测试脚本，从而全面地检测数据库在高负载情况下的性能。
另外，一些专门针对数据库的性能测试工具，如 MySQL 的 Sysbench、Oracle 的 SwingBench 等，可以更深入地针对特定数据库进行性能评估，测试诸如数据库的读写性能、索引效率、事务处理能力等。
测试用例的设计是测试工作的核心部分。
根据业务需求和预期的性能指标，设计一系列具有代表性的测试用例。
例如，对于查询操作，可以设计不同复杂程度的查询语句，包括单表查询、多表关联查询、子查询等；对于写入操作，可以测试批量插入、更新和删除数据的性能；对于并发操作，模拟多个用户同时进行读写操作，观察数据库的并发控制和资源竞争情况。
性能测试总结分析
性能测试总结分析在当今数字化的时代，软件和系统的性能对于用户体验和业务成功至关重要。
性能测试作为评估系统性能的重要手段，能够帮助我们发现潜在的性能瓶颈，为优化和改进提供有力依据。
下面，我将对近期完成的性能测试进行一次全面的总结分析。
首先，让我们来谈谈测试的目标和范围。
此次性能测试的主要目标是评估系统在预期负载下的响应时间、吞吐量、资源利用率等关键指标，以确定系统是否能够满足业务需求和性能预期。
测试范围涵盖了系统的主要功能模块，包括用户登录、数据查询、业务处理等。
在测试环境的搭建方面，我们尽力模拟了生产环境的硬件配置、网络拓扑和软件版本。
使用了与生产环境相似的服务器、数据库和中间件，以确保测试结果的可靠性和可参考性。
然而，需要指出的是，由于资源有限，测试环境与生产环境在某些方面仍存在一定的差异，这可能会对测试结果产生一定的影响。
接下来，看看测试用例的设计。
我们根据业务场景和用户行为，设计了多种类型的测试用例，包括并发用户登录、大量数据查询、高频率的业务操作等。
每个测试用例都明确了预期的性能指标和测试步骤，以确保测试的准确性和可重复性。
在测试执行过程中，我们使用了专业的性能测试工具来监控和收集系统的性能数据。
通过逐步增加并发用户数和负载压力，观察系统的性能变化。
在这个过程中，我们发现了一些值得关注的问题。
首先是响应时间的问题。
在并发用户数达到一定程度时，系统的某些关键页面的响应时间明显延长，超出了业务可接受的范围。
经过深入分析，发现是数据库的查询优化不足，导致了大量的数据检索时间过长。
其次是吞吐量的瓶颈。
在高负载情况下，系统的处理能力未能达到预期，导致部分业务请求出现积压。
进一步排查发现，是系统的线程池配置不合理，无法有效地处理并发请求。
资源利用率方面也存在一些问题。
服务器的 CPU、内存和网络带宽在某些时刻出现了过高的使用率，这表明系统的资源分配和使用存在优化的空间。
针对这些发现的问题，我们提出了一系列的优化建议。
数据库测试报告范文 -回复
数据库测试报告范文-回复什么是数据库测试，并提供一个详细的测试报告范文。
什么是数据库测试？数据库测试是指对数据库系统进行功能、性能、安全性等方面的测试。
它包括系统功能测试、性能测试、安全性测试等多个方面，旨在保证数据库系统的稳定性、正确性和可靠性。
数据库测试报告范文：1. 引言数据库是现代应用程序的重要组成部分，保证数据库系统的正确性和稳定性对于系统的可靠运行至关重要。
本文将描述一个针对某公司的数据库系统进行的功能、性能和安全性测试，并提供相应的测试报告。
2. 测试范围和目标本次测试涵盖了数据库系统的功能、性能和安全性三个方面。
测试目标是验证系统的功能是否符合需求、性能是否达到预期并且系统的安全性是否受到恶意攻击的影响。
3. 测试环境测试使用了一台高性能服务器和多个客户端机器。
数据库系统运行在服务器上，客户端机器通过网络连接到服务器。
4. 功能测试功能测试主要验证数据库系统的功能是否符合需求，包括对数据的增删改查、事务处理、数据一致性等方面进行测试。
我们使用了多个测试用例，涵盖了常见的数据库操作。
测试结果显示，系统的功能符合需求，能够正确地处理各类数据库操作。
5. 性能测试性能测试旨在测试数据库系统在大负载情况下的响应速度和吞吐量。
我们使用了自动化工具模拟了大量的并发访问，并观察系统的性能指标。
测试结果显示，系统在高并发条件下能够保持稳定并且响应速度满足要求。
6. 安全性测试安全性测试主要验证数据库系统的安全机制是否能够有效地防止恶意攻击和非法访问。
我们采用了多种安全测试方法，包括漏洞扫描、SQL注入攻击和用户权限控制验证。
测试结果显示，系统能够有效地防止恶意攻击和非法访问，并且用户权限控制功能可靠。
7. 测试总结通过对数据库系统的功能、性能和安全性进行综合测试，我们验证了系统的稳定性、正确性和可靠性，并确认系统符合需求。
同时，我们也发现了一些潜在的问题和改进空间，建议在未来的系统优化中予以考虑。
数据库系统性能测试结果
数据库系统性能测试结果简介：数据库系统性能测试是评估和验证数据库系统在不同负载情况下的性能表现的过程。
通过性能测试，可以确定数据库系统的瓶颈、调优需求和性能优化方案。
本文将介绍我所进行的数据库系统性能测试，并展示测试结果。
测试环境：数据库系统：MySQL 8.0操作系统：Windows Server 2016硬件配置：Intel Core i7处理器、16GB内存、1TB SSD硬盘测试目标：1. 测试数据库系统在不同负载情况下的响应时间。
2. 评估数据库系统在并发访问情况下的处理能力。
3. 分析数据库系统性能表现，并提供优化建议。
测试方法：1. 创建测试数据集：使用随机数据生成器创建了一个包含100,000条记录的测试数据集。
2. 设置测试场景：设计了三个测试场景，分别为单用户、并发用户和大规模数据查询。
3. 单用户测试：通过单个用户对数据库系统进行增、删、改、查等操作，记录每个操作的响应时间。
4. 并发用户测试：同时模拟多个用户对数据库进行访问和操作，并记录平均响应时间和吞吐量。
5. 大规模数据查询测试：测试数据库系统在复杂查询和大规模数据集上的性能表现。
测试结果与分析：1. 单用户测试结果：- 插入操作平均响应时间：0.5秒- 删除操作平均响应时间：0.3秒- 更新操作平均响应时间：0.4秒- 查询操作平均响应时间：0.2秒单用户测试结果显示，数据库系统对于基本的增删改查操作响应较快，符合预期。
2. 并发用户测试结果：- 10个并发用户的平均响应时间：1秒- 20个并发用户的平均响应时间：1.5秒- 30个并发用户的平均响应时间：2秒- 最大吞吐量：100个查询/秒并发用户测试结果显示，在并发访问情况下，数据库系统的响应时间逐渐加长，并且吞吐量也有所降低。
这可能是由于数据库连接池的限制和高并发操作造成的。
3. 大规模数据查询测试结果：- 复杂查询平均响应时间：3秒- 大规模数据查询平均响应时间：5秒大规模数据查询测试结果显示，在复杂查询和大数据量情况下，数据库系统的响应时间明显增加。
数据库性能和可用性兼容性安全性能测试报告
数据库性能和可用性兼容性安全性能测试报告1. 测试背景数据库作为一个重要的数据存储和管理工具，其性能、可用性和安全性都是用户关注的重点。
为了评估数据库的性能、可用性和安全性能，本文进行了相应的测试和分析。
2. 测试目标本次测试的主要目标是评估数据库在高负载、兼容性和安全性方面的表现，并为用户提供相关的性能测试报告，以供参考。
3. 测试环境为了模拟真实的场景，我们使用了以下测试环境：- 操作系统：Windows Server 2016- 数据库：MySQL 8.0- 测试工具：Apache JMeter4. 性能测试4.1 负载测试通过使用Apache JMeter工具模拟了不同负载情况下的数据库性能。
我们使用了不同数量的并发用户进行测试，并记录了数据库的响应时间、吞吐量和资源利用情况。
结果显示，在低负载情况下，数据库响应时间较低且吞吐量较高；而在高负载情况下，数据库响应时间逐渐增加，吞吐量下降。
这表明数据库在高负载情况下可能存在瓶颈，需要进一步优化。
4.2 兼容性测试为了测试数据库的兼容性，我们使用了不同类型的应用程序和工具对数据库进行了兼容性测试。
测试结果显示，数据库能够与常见的应用程序和工具进行良好的兼容，并且能够正常地处理复杂的数据操作和查询。
4.3 安全性能测试为了评估数据库的安全性能，我们对数据库进行了安全性能测试。
测试涵盖了对数据库的身份验证、访问控制和数据加密等多个方面的测试。
测试结果显示，数据库在这些方面表现出色，能够提供较高的安全性保障。
5. 可用性测试为了测试数据库的可用性，我们模拟了不同种类的故障情况，包括硬件故障、网络故障和软件故障。
测试结果显示，在故障发生时，数据库能够及时恢复并提供稳定的服务，避免了数据丢失和服务中断。
6. 总结和建议根据以上测试结果，我们对数据库的性能、可用性和安全性能给予了综合评价。
总体来说，数据库在各个方面表现良好，并且能够满足用户的需求。
鉴于测试发现的一些性能瓶颈，我们建议进行进一步的性能优化，以提高数据库在高负载情况下的性能表现。
ODA数据库一体机与传统双机集群方案比较
一起购买所有软件许可， 按需购买，2-24核心。 24核心。
IOPS最高5000吐量出现明显的下 降，而且延迟也大幅增 加，写操作达到40%，吞 吐量会下降3-4倍
在写操作大量增加的情况 下，IOPS变化很小 ODA提供持续的I/O能力达 到3GB/s的吞吐性能。对于 数据仓库、商业智能、决策 支持等方面提供极佳的业务 支持。
传统解决方案 ODA数据库一体机
购买
2台服务器，2套正版操作 一台ODA 系统，双机集群软件，4 块光纤HBA卡， 两台光 纤交换机，一台光纤存储 阵列
安装部署
集成商或者专业工程师来 有基本IT技能的人员都能进
进行部署
行部署
部署过程非常复杂：安装 操作系统，配置网络集 群，部署Oracle数据库， 进行大量的测试调优工作
总拥有成本 硬件费用+操作系统费用 ODA硬件费用 +双机集群软件费用+三
备份
年维保费用+多用的能耗 费用=ODA+60万
Oralce数据库软件
Oracle数据库软件按需购买
购买昂贵的第三方备份软 件 (例如Symantec NBU)。软件成本过高 （20万元以上）
ODA通过Oracle Secure Backup(OSB)备份软件即可 对数据库系统进行快速备份 工作。软件成本按磁带驱动 器收费，是传统方式的五分 之一或者更少
因数据库平台一般属于关键业务平台，因此不建议运行在刀片服务器 上，主要有以下原因：
1. 一个刀片机箱最大耗电量是8千瓦，是单独的服务器耗电量的三 倍。而且，同样体积的刀片需要的冷却是其它服务器的20倍以 上。如果无法很好的控制冷却系统，数据中心很快就会出现过 热的情况。
2. 刀片服务器并不是适合一切应用环境的解决方案。对于非常大 的事务处理应用环境需要很高的读写比，那么可能会在总线速 度、内存限制、磁盘访问和网络输入/输出等方面遇到瓶颈。
数据库性能测试报告
数据库性能测试报告1. 引言在现代信息化时代，大量的数据需要被存储、管理和处理。
数据库作为一个关键的组成部分，必须具备良好的性能来支持各种应用场景。
为了评估数据库的性能表现，本报告通过进行全面的数据库性能测试，来分析和评价数据库的性能指标。
2. 测试目标本次数据库性能测试的主要目标是评估数据库的读写性能、并发能力以及响应时间等关键指标。
通过全面的性能测试，我们可以根据测试结果对数据库进行优化和调整，提升其性能和效率。
3. 测试环境我们选择了最新版本的数据库软件作为测试对象，并在具备高性能的服务器上进行测试。
测试环境包括：- 操作系统：Windows Server 2019- 数据库软件：Oracle Database 19c- 服务器配置：CPU Intel Xeon E5-2699 v4，内存 64GB，存储 1TB SSD4. 测试方法本次数据库性能测试主要包括以下几个方面：- 读写性能测试：通过模拟大量的并发读写请求来评估数据库在高负载下的读写能力。
- 并发测试：测试数据库在多个并发用户访问的情况下的性能表现，验证其并发处理能力。
- 响应时间测试：测试数据库在不同负载下处理请求的响应时间，评估其在高负载时的性能表现。
5. 测试结果与分析5.1 读写性能测试结果在读写性能测试中，我们使用了不同数量的并发读写请求，分别测量了数据库的吞吐量和响应时间。
测试结果显示，在低并发读写情况下，数据库的读写吞吐量较高，响应时间较低。
然而，在高并发读写情况下，数据库的吞吐量下降，响应时间显著增加。
这表明数据库在高负载下读写性能有待改进。
5.2 并发测试结果并发测试中，我们通过模拟多个并发用户同时访问数据库，测量并发访问的成功率和响应时间。
测试结果显示，在较低的并发用户数量下，数据库的并发处理能力良好，成功率高，响应时间短。
然而，在高并发情况下，数据库的成功率下降，响应时间明显延长，存在性能瓶颈。
5.3 响应时间测试结果通过在不同负载下测试数据库的响应时间，我们可以评估数据库的性能表现。
性能测试总结分析
性能测试总结分析在当今数字化的时代，软件和系统的性能对于用户体验和业务成功至关重要。
性能测试作为评估系统性能的关键手段，能够帮助我们发现潜在的性能瓶颈，为优化和改进提供有力的依据。
本文将对一次性能测试进行全面的总结分析，旨在为后续的项目提供宝贵的经验和参考。
一、测试背景与目标本次性能测试是针对一款新开发的电商平台进行的。
随着电商业务的快速发展，用户量和交易量不断增加，对系统的性能要求也越来越高。
因此，此次测试的主要目标是评估系统在高并发场景下的响应时间、吞吐量、资源利用率等关键性能指标，确保系统能够稳定、高效地处理大量的用户请求。
二、测试环境与工具为了模拟真实的生产环境，我们搭建了一套与生产环境相似的测试环境。
测试环境包括服务器、数据库、网络设备等。
服务器配置为：＿____ 处理器，＿____ 内存，＿____ 存储空间。
数据库采用了_____ 版本，网络带宽为_____ 。
在测试工具方面，我们选择了业界广泛使用的_____ 工具来进行性能测试。
该工具能够方便地设置测试场景、模拟并发用户、收集性能数据等。
三、测试场景设计根据业务需求和用户行为，我们设计了以下几个主要的测试场景：1、用户登录场景：模拟大量用户同时登录系统，验证登录功能的性能。
2、商品搜索场景：用户输入关键词进行商品搜索，考察系统的搜索响应时间和准确性。
3、购物车操作场景：包括添加商品、修改商品数量、结算等操作，评估购物车功能的性能。
4、订单提交场景：模拟用户提交订单的过程，检验系统在处理订单时的性能表现。
每个测试场景都设置了不同的并发用户数和持续时间，以全面评估系统在各种压力下的性能。
四、测试执行过程在测试执行过程中，我们严格按照预定的测试计划和场景进行操作。
首先，对每个测试场景进行了预热，以消除系统的初始缓存影响。
然后，逐步增加并发用户数，观察系统的性能变化。
在测试过程中，密切关注服务器的资源利用率（如 CPU 使用率、内存使用率、磁盘 I/O 等）、数据库的性能指标（如查询响应时间、连接数等）以及应用程序的响应时间和错误率。
ORACLE 数据库服务器存储阵列一体机ODA深度分析
Oracle Confidential
ODA – 机箱ster in a Box
Independent power buffer chips and individually wired between PSUs and SNs. 每个服务器节点机箱控制和状态独立访问
-
没有集中的机箱控制管理功能
HIGHER
|
© 2011 Oracle Corporation – Proprietary and Confidential
ODA 价值定位
THE ORACLE DATABASE APPLIANCE PROVIDES: 1. 节约成本 • 整合数据库降低成本,降低管理多个服务器存储环境的复杂性.三年内大约节省70K USD 以及1000工作小时 • 最小化 支出花费 通过”按照增长付费”的价格体系 Expand for 4 to 24 cores • 减少了整体拥有成本,包括支持,系统管理,制冷&电力消耗,软件授权(假如运行在非Oracle 硬件上) 2. 企业就绪& 简单管理 • 获得一个完整,预配置，测试和认证的一体机 (服务器,存储,网络).
SAS- 15
SAS- 11 SAS- 7 SAS- 3
共享的磁盘
• HDD插槽0至19使用于DATA & RECO • 提供硬盘的冗余三倍镜像和SSD的两倍镜像 • 通过多路径组提供本地的错误保护
• 通过单一资源进行升级和补丁来简化IT 维护任务
• 自动化的性能和高可用性事件 告警&自动化的纠正操作 3. 高可用性 • 通过冗余硬件 和软件来提供高可用性,来极大的最小化停机时间和尽量减少管理员的干 涉.
• 自我管理的存储 (没有存储管理员的需要MIN REQUIRED)
关于测试的情况汇报
关于测试的情况汇报
近期我们进行了一系列的测试工作，以评估产品的性能和稳定性。
以下是测试
的情况汇报：
首先，我们进行了功能性测试。
在这一阶段，我们主要关注产品的各项功能是
否能够正常运行，包括但不限于用户登录、数据输入、数据处理、页面跳转等。
经过测试，产品的各项功能均能够正常运行，没有出现明显的bug或错误。
这表明在功能方面，产品已经基本达到了预期的要求。
其次，我们进行了性能测试。
性能测试旨在评估产品在各种压力下的表现，包
括响应速度、并发用户数、数据处理能力等。
经过测试，产品在各项性能指标上表现良好，响应速度较快，能够承受大量并发用户的访问，数据处理能力也较为稳定。
这为产品的上线提供了有力的保障。
接着，我们进行了兼容性测试。
兼容性测试是为了确保产品能够在不同的操作
系统、浏览器和设备上正常运行。
经过测试，产品在主流的操作系统和浏览器上均能够正常显示和运行，没有出现兼容性问题。
这意味着用户无论是在PC端还是移
动端，都能够顺利地使用我们的产品。
最后，我们进行了安全性测试。
安全性测试是为了评估产品在面对各种安全威
胁时的表现，包括但不限于数据泄露、恶意攻击、非法访问等。
经过测试，产品在安全性方面表现良好，各项安全防护措施均能够有效防范各类安全威胁，用户的数据和隐私得到了有效的保护。
综上所述，经过一系列的测试工作，我们的产品在功能性、性能、兼容性和安
全性方面均表现出色，已经基本达到了预期的要求。
我们将继续努力，持续进行测试和优化工作，以确保产品能够持续稳定、高效地运行，为用户提供更好的体验。
(完整版)数据库性能测试报告
数据库系统性能测试报告目录1计划概述 (3)2参考资料 (3)3术语解释 (3)4系统简介 (3)5测试环境 (3)6测试指标 (4)7测试工具和测试策略 (4)8测试数据收集 (4)9测试结果数据以及截图 (5)10 测试结论 (10)1计划概述目的：找出系统潜在的性能缺陷目标：从安全，可靠，稳定的角度出发，找出性能缺陷，并且找出系统最佳承受并发用户数，以及并发用户数下长时间运行的负载情况，如要并发100用户，如何对系统进行调优概述：本次测试计划主要收集分析数据库处理并发请求相关数据，做出分析和调优测试时间：*年*月**日*点*分-*点*分2参考资料相关性能测试资料3术语解释性能测试英文解释：Performance testing概念解释：运行性能测试确定系统处理能力，来判断系统是否需要优化负载测试英文解释：Load testing概念解释：通过系统面临多资源运行或被攻击情况下进行测试4系统简介数据库服务器，支持整个系统对数据的存储过程5测试环境器6测试指标测试时间：*年*月*日—*年*月*日测试范围：数据库处理服务器或客户端请求信息(插入，查询，更新，删除)语句时，服务器各项性能指标的性能测试Jmeter指标：（由于Apache旗下性能测试工具Jmeter收集的性能指标偏少，下面的数据选取代表性指标）1．Average/ms：服务器处理事物平均响应时间（表示客户端请求到服务器处理信息且反馈客户端的时间）2．Throughput/s：服务器每秒处理请求数（表示服务器每秒处理客户端请求数（单位：个/秒））3．KB/s：服务器每秒接受到的数据流量（表示服务器每秒接受到客户端请求的数据量KB表示）硬件指标：1．%Processor time ：CUP使用率（平均低于75%，低于50%更佳）2．System：Processor Queue Length ：CUP队列中的线程数（每个处理器平均低于2）3．Memory：Pages/sec ：内存错误页数（平均低于20，低于15更佳）4．Physical Disk-%Disk Time：磁盘使用率（平均低于50%）5．SQL Server：Buffer Manager-Buffer Cache Hit Ratio：（在缓冲区告诉缓存中找到而不需要从磁盘中读取的页的百分比，正常情况次比率超过90%，理想状态接近99%）7测试工具和测试策略✧测试工具：Apache-Jmeter2.3.2✧测试策略：根据公司内部实际情况，以及业务分布设置数据库访问量即并发用户数✧测试数据：因为涉及公司内部数据不便外泄，敬请见谅！✧数据说明：选取数据均为代表性数据，包括存储过程以及查询，更新，删除，插入8测试数据收集收集多轮测试的结果进行对比，绘制成几何增长图形，找出压力转折点9测试结果数据以及截图前提条件：用户数为80个用户数时，并发访问数据库，发生错误，所以最佳用户定在75个9.1Jmeter性能指标Average/ms数据分析：本图表示服务器处理请求的平均相应时间，最佳性能是随着并发用户数的增加，平均事物响应时间比较平缓。
数据库性能评估与测试方法研究报告
数据库性能评估与测试方法研究报告一、引言数据库是现代信息系统中不可或缺的组成部分，其性能对于系统的稳定运行和用户体验至关重要。
因此，对数据库的性能进行评估和测试是必不可少的。
本文将探讨数据库性能评估与测试的方法，并提出一种综合性的评估框架。
二、数据库性能评估方法1. 基准测试基准测试是一种常用的数据库性能评估方法，它通过在标准化环境下运行一系列测试用例来评估数据库的性能指标。
这些测试用例包括插入、查询、更新等操作，可以模拟真实的工作负载。
通过对基准测试结果的分析，可以评估数据库的吞吐量、响应时间等性能指标。
2. 负载测试负载测试是一种模拟真实用户访问情况的数据库性能评估方法。
通过模拟多个并发用户对数据库进行操作，可以评估数据库在高并发情况下的性能表现。
负载测试可以帮助发现数据库在高负载情况下可能出现的性能瓶颈，并进行相应的优化。
3. 压力测试压力测试是一种对数据库进行极限性能测试的方法。
通过模拟极端情况下的用户访问，例如大量并发用户同时进行复杂查询操作，可以评估数据库在极限情况下的性能表现。
压力测试可以帮助发现数据库在极限情况下可能出现的性能问题，并进行相应的优化。
三、数据库性能测试方法1. 监控和分析数据库指标数据库性能测试的第一步是监控和分析数据库的各项指标。
这些指标包括CPU 利用率、内存使用率、磁盘IO等。
通过监控这些指标，可以了解数据库的负载情况和性能瓶颈，并进行相应的优化。
2. 优化数据库配置数据库的配置对于性能有着重要的影响。
通过调整数据库的参数配置，例如缓冲区大小、连接数等，可以提升数据库的性能。
同时，还可以通过使用索引、分区等技术来优化数据库的查询性能。
3. 数据库性能优化数据库性能优化是一个复杂的过程，需要综合考虑数据库的结构、索引、查询语句等方面。
通过对数据库的结构进行优化，例如合理设计表结构、减少冗余数据等，可以提升数据库的性能。
同时，还可以通过优化查询语句、使用合适的索引等技术来提升数据库的查询性能。
数据库性能和可用性测试报告
数据库性能和可用性测试报告一、概述本文将对数据库的性能和可用性进行测试，并提供详细的测试报告。
测试的目的是评估数据库在负载情况下的性能表现以及其在故障情况下的可用性。
二、测试环境1. 硬件环境：- CPU：Intel Core i7-8700K- 内存：16GB- 硬盘：SSD 256GB2. 软件环境：- 操作系统：Windows 10- 数据库：MySQL 8.0.26三、性能测试在性能测试中，我们使用了多种负载模式来模拟不同的数据库使用场景，并评估数据库在每个场景下的性能表现。
以下是测试的结果摘要：1. 负载模式1：读取操作测试在该负载模式下，我们模拟了大量的读取操作，包括查询和排序等。
测试结果显示，在高并发读取操作下，数据库的平均响应时间为0.5毫秒，吞吐量为1000个查询/秒。
2. 负载模式2：写入操作测试在该负载模式下，我们模拟了大量的写入操作，包括插入和更新等。
测试结果显示，在高并发写入操作下，数据库的平均响应时间为1毫秒，吞吐量为800个写入/秒。
3. 负载模式3：混合读写操作测试在该负载模式下，我们同时模拟了读取和写入操作，以评估数据库在真实应用场景下的综合性能。
测试结果显示，在高并发读写操作下，数据库的平均响应时间为0.8毫秒，吞吐量为900个操作/秒。
四、可用性测试在可用性测试中，我们模拟了不同类型的故障情况，并评估数据库在这些情况下的可用性。
以下是测试的结果摘要：1. 故障类型1：硬件故障我们模拟了硬件故障，如服务器宕机和硬盘故障等情况。
测试结果显示，在发生硬件故障时，数据库能够自动进行故障转移，并在短时间内恢复可用状态。
2. 故障类型2：网络故障我们模拟了网络故障，比如断网和网络延迟等情况。
测试结果显示，在网络故障发生时，数据库能够保持可用状态，并在网络恢复后自动恢复正常操作。
3. 故障类型3：软件故障我们模拟了软件故障，如数据库崩溃和数据损坏等情况。
测试结果显示，在软件故障发生时，数据库能够自动进行故障恢复，并保持数据的一致性和完整性。
ODA极致分析
6.您是如何来保证您数据库中的数据安全性的 ODA 通过三倍镜像来实现业界最高安全性.允许同时损坏两坏硬盘 数据丌丢失.当有硬盘损坏时,由于是镜像无需 RAID 复杂算法.重建 时间短.大约在几十分钟内完成(甚至更短).同时坏两块的机率极低. 造成数据丢失的同时坏三块概率几乎是零. 7.您的数据库日常维护与优化工作准备如何来进行 极简单的维护(刚大学毕业学生即可维护),已经可以随数据库增长自 劢优化.无需费用 8.您的机房间空紧张吗,数据库系统设备大约会占用您多大的空间 ODA 叧需 4U,节约客户机房空间 每 1U 大约一年 1 万元人民币,四年成本如下 4U*1 万*4 年=16 万元人民币 10.数据库系统的耗电还是非常大的,将可能会给你增加很多的运营成本 ODA 耗电 1200W 电费 1.2*24*365*4*1 元/度电=42048 元电费 ODA 硬件采购成本 51 万,IDC 机房托管费 16 万,电费 42048 TCO: 51 万+16 万+4.2048=71.2 万元 9.您准备将设备交给 IDC 机房托管吗,如果按使用 4 年淘汰来算.每年的托管费用可是很高的哟
11.Oracle 建议您使用 Oracle 数据库系统时,请您关注总体拥有成本 TCO(我们按照四年的正常使用寿命来进行计算)
4 年以内,如果完成您的 Oracle 数据库系统的正常运营.如果您想节省一半的 IT 投入.您应该选择 ODA
也许您还可以问 12. 您的数据库日常维护的硬件,操作系统,数据库软件的补丁是如何打的 通常方式需要对服务器硬件,操作系统,数据库分别打补丁.由于补丁 没有进行冲突性检测,打补丁后可能导致性能降低,甚至影响数据库 的运行 通常需要对服务器,操作系统,存储,数据库,集群软件分别进行日常诊 断不监控.增加了维护的复杂性 ODA 独特的 Oracle Appliance Manager Patching Module 带有 独特的 Conflict Resolution 功能.可以在打补丁之前即确认补丁的 安全性不可靠性,使您按几键即可将所有的补丁在线打完. 13. 您的数据库系统的日常诊断与监控是如何来进行的 ODA 提 供 独 特 的 Oracle Appliance Manager Validation & Diagnostic Tools module 自劢对 OS, DB, Clusterware,和其它的 ODA 组件进行日常诊断不监控.使您的数据库系统始终运行在最佳 的优化状态.降低了维护的复杂性.增强了可靠性. 14. 您的数据库系统的日常备份工作是如何进行的 通常需要购买昂贵的第三方备份软件进行备份(例如 Veritas NBU). 投入成本过高(至少 20 万以上的软件投入) ODA 通过 Oracle Secure Backup(OSB)备份软件即可对数据库系 统进行最快速不稳定的备份工作.投入成本仅为传统备份方式的三分 之一或者更少 15. 您的数据库系统的备份与异地容灾是如何考虑的. 通常需要购买两套中端存储.通过存储的容灾软件进行异地容灾.容 灾软件不实施费用非常高.以及传输的数据量较大.另需要在远端系 统搭建同样的主机系统才可能做到远程容灾时数据库应用快速接管. 两台 ODA 通过 Oracle Data Guard 基于应用层的容灾系统来实现 异地容灾. Data Guard 叧传输日志信息.所以信息传输较非常小,并 且容灾的 ODA 可以进行查询,报告,备份等日常的数据库维护工作. 减轻了主站 ODA 系统的工作负载.当灾难发生时,备用 ODA 自劢顶 替主站 ODA 接管数据库工作.将您系统的停机影响降到最低.
数据库性能测试报告
数据库性能测试报告目录1.前言 (4)2.测试方法概述 (4)2.1.测试环境 (4)2.1.1.硬件环境 (4)2.1.2.软件环境 (5)2.2.测试工具 (5)2.2.1.Tpch介绍 (5)2.2.2.Jmeter介绍 (7)2.2.3.Nmon介绍 (7)2.3.测试方法 (7)3.测试过程 (8)3.1.测试数据库搭建 (8)3.2.测试脚本准备 (8)3.2.1.DDL脚本 (8)3.2.2.平面数据文件 (8)3.2.3.查询sql语句 (8)3.3.测试数据规模 (26)3.4.测试工具开发 (26)3.4.1.插入数据功能 (26)3.5.测试步骤 (27)4.测试结果 (28)4.1.数据量级—1GB (28)4.1.1.装载时间对比 (29)4.1.2.串行时间对比 (29)4.1.3.并行时间对比 (30)bright资源消耗情况 (30)4.1.5.PostgreSQL资源消耗情况 (31)4.2.数据量级—10GB (33)4.2.1.装载时间对比 (34)4.2.2.串行时间对比 (35)4.2.3.并行时间对比 (35)bright资源消耗情况 (36)4.2.5.PostgreSQL资源消耗情况 (38)4.3.数据量级—30GB (41)4.3.1.装载时间对比 (42)4.3.2.串行时间对比 (42)4.3.3.并行时间对比 (43)bright资源消耗情况 (43)4.3.5.PostgreSQL资源消耗情况 (46)4.4.数据量级—100GB (48)4.4.2.串行时间对比 (50)4.4.3.并行时间对比 (50)bright资源消耗情况 (51)4.4.5.PostgreSQL资源消耗情况 (55)5. 测试总结 (61)1.前言通过测试Oracle、Infobright、PostgreSQL三种数据库在TPC-H中的性能表现，作为数据仓库选型的决策依据之一。
Oracle一体机产品ODA介绍-Customer
用户
4
存储供应商
服务器供应商
压力来自四方八面
IT·服务·创新
老板的质疑
5
下属的无助
业务部门的催促
ODA专为解决麻烦而生
IT·服务·创新
Oracle Database Appliance (ODA) 性能强大、简单快捷的Oracle数据库双节点群集一体机
6
软硬件一体化设计
ODA管理工具
服务器节点1
Oracle Database Appliance 数据库一体机介绍
Oracle System事业部
企业IT业者面对的挑战
IT·服务·创新
用户关键业务和数据快速增长，需要具有高可用性的解决方案 ，但其实施难度不低（每年约45万台部署Oracle数据库的2插槽 x86服务器）
Complex and Costly 复杂且费用高
—— 甲骨文公司高级副总裁 Andrew Mendelsohn
14
现有用户对ODA的看法
IT·服务·创新
“我们需要用最小的资源来快速部署高可用数据库系统。Oracle数据 库机的部署和管理都非常简单”，北京XX有线电视副总经理吴先生说， “我们非常喜欢ODA，因为它是一个完整的Oracle工程系统，在一个机箱 中包括了2个服务器节点、软件、网络和存储，这样我们就不需要与多个 硬件和软件厂商协同工作了”。
Oracle推出ODA的目的
IT·服务·创新
“以前，为了购买、开发和定制数据库解决方案， 企业花费了高额的费用和大量的时间。现在有了 Oracle Database Appliance数据库机，客户就可以 从单一厂商提供的高可用性系统中，获得全球领先 数据库的强大支撑。我们已经消除了设计和部署数 据库基础设施的风险，Oracle数据库机非常适合那 些要求应用数据库具有更高可用性的中小企业或企 业部门级客户。”
数据分析平台测试报告(3篇)
第1篇一、前言随着大数据时代的到来，数据分析已经成为企业决策的重要依据。
为了满足企业对数据分析的需求，我国众多企业纷纷投入大量资源研发数据分析平台。
本文针对某企业研发的数据分析平台进行测试，旨在全面评估该平台的功能、性能、稳定性等方面，为该平台在实际应用中的推广提供参考依据。
二、测试目的1. 验证数据分析平台各项功能是否满足用户需求；2. 评估数据分析平台在性能、稳定性等方面的表现；3. 发现平台存在的潜在问题，并提出改进建议；4. 为平台后续优化提供依据。
三、测试环境1. 操作系统：Windows 102. 浏览器：Chrome3. 数据分析平台版本：V1.04. 测试数据：模拟企业业务数据四、测试方法1. 功能测试：针对平台各项功能进行测试，包括数据导入、数据处理、数据分析、可视化展示等；2. 性能测试：模拟用户在实际使用过程中对平台的需求，评估平台的响应速度、处理能力等；3. 稳定性测试：通过长时间运行、异常情况模拟等方式，验证平台的稳定性；4. 兼容性测试：测试平台在不同操作系统、浏览器、分辨率等环境下是否正常工作。
五、测试结果与分析1. 功能测试（1）数据导入：平台支持多种数据格式导入，包括CSV、Excel、JSON等，测试结果显示，导入过程稳定，无异常情况。
（2）数据处理：平台提供了丰富的数据处理功能，如数据清洗、数据转换、数据筛选等。
测试结果显示，数据处理功能运行稳定，满足用户需求。
（3）数据分析：平台支持多种数据分析方法，如统计、预测、聚类等。
测试结果显示，数据分析功能运行正常，结果准确。
（4）可视化展示：平台提供了多种可视化图表，如柱状图、折线图、饼图等。
测试结果显示，可视化展示效果良好，满足用户需求。
2. 性能测试（1）响应速度：在正常业务场景下，平台对用户请求的响应时间在2秒以内，满足用户需求。
（2）处理能力：针对海量数据，平台在处理速度、准确度等方面表现良好，满足用户需求。
性能测试报告_202420_XXX分解
性能测试报告_202420_XXX分解1.引言本报告对XXX系统进行了性能测试，测试的目的是评估系统在高负载情况下的性能表现，并发现存在的瓶颈和潜在问题。
测试使用的环境是XXX服务器集群，测试模拟了正常业务负载情况下的运行情况。
本报告包括了测试的目标、测试环境、测试方法、测试结果和结论等内容。
2.测试目标本次性能测试的目标是评估系统在高负载情况下的性能表现，包括系统的响应时间、吞吐量、并发用户数等指标。
同时，也希望发现系统在高负载情况下存在的瓶颈和潜在问题，提供优化建议。
3.测试环境本次测试使用了XXX服务器集群作为测试环境，集群包括了主服务器和多个从服务器。
主服务器负责处理用户请求，从服务器负责存储数据和提供服务支持。
服务器集群的配置如下：-主服务器：4核CPU、16GB内存、1000GB硬盘-从服务器：8核CPU、32GB内存、2000GB硬盘4.测试方法4.1测试场景设计本次性能测试的场景设计分为两个部分：静态页面访问和动态请求处理。
静态页面访问模拟用户访问系统的首页和其他静态页面，动态请求处理模拟用户提交表单和查询数据等操作。
-静态页面访问：每分钟100个并发用户访问系统的首页和其他静态页面。
-动态请求处理：每分钟模拟100个并发用户提交表单和查询数据。
4.2测试工具和脚本本次性能测试使用了JMeter作为测试工具，编写了相应的测试脚本来模拟用户的访问和操作行为。
4.3测试步骤测试步骤如下：-配置测试环境，启动服务器集群。
- 使用JMeter进行性能测试，按照测试场景进行测试，并记录性能数据。
-分析性能数据，计算系统的响应时间、吞吐量和并发用户数等指标。
-分析测试结果，发现存在的瓶颈和潜在问题，并给出优化建议。
5.测试结果5.1静态页面访问通过测试，得到以下结果：-平均响应时间：500毫秒-最大响应时间：2000毫秒-吞吐量：每分钟100个请求-并发用户数：100个5.2动态请求处理通过测试，得到以下结果：-平均响应时间：800毫秒-最大响应时间：3000毫秒-吞吐量：每分钟100个请求-并发用户数：100个6.结论和建议通过本次性能测试，发现了系统在高负载情况下的性能表现和存在的问题。
数据库性能评估与报告
数据库性能评估与报告数据库是现代信息系统中不可或缺的核心组成部分。
为了确保数据库的高效运行和稳定性，对其性能进行评估是非常重要的。
本文将介绍数据库性能评估的步骤和方法，并为您提供一份详尽的性能评估报告。
一、性能评估的步骤1. 收集基本信息：在评估数据库性能之前，首先需要收集数据库的基本信息，包括数据库的类型、版本、规模、硬件环境以及系统配置等。
2. 确定性能指标：根据数据库的类型和应用场景，确定性能评估的指标。
常用的性能指标包括响应时间、吞吐量、并发处理能力和资源利用率等。
3. 设计测试用例：根据实际应用场景和用户需求，设计一系列典型的测试用例。
测试用例应该具有代表性，并尽可能模拟真实的生产环境。
4. 性能测试：执行测试用例并记录测试结果。
性能测试可以通过负载测试、压力测试或者基准测试等方式进行。
根据实际情况，可以选择不同的测试工具和方法。
5. 性能分析：根据性能测试的结果，对数据库的性能进行分析。
通过分析性能瓶颈和优化建议，找出数据库性能问题的原因。
6. 性能优化：根据性能分析的结果，针对性地进行数据库的优化。
优化的方向可以包括数据库的架构设计、索引优化、SQL语句的调优以及硬件升级等。
7. 性能监控：进行性能优化后，需要持续进行性能监控，以确保数据库的稳定性和可靠性。
性能监控可以通过系统自带的监控工具或第三方性能监控软件来实现。
二、性能评估报告基于上述步骤，我们将为您提供一份详尽的数据库性能评估报告。
报告将包括以下内容：1. 概述：简要介绍数据库性能评估的目的和方法。
2. 测试环境：详细描述数据库的类型、版本、规模，以及测试时所用的硬件环境和系统配置。
3. 测试指标：列出性能评估的指标，包括响应时间、吞吐量、并发处理能力和资源利用率等，并解释其重要性。
4. 测试用例：描述设计的测试用例，包括测试目的、测试步骤和预期结果。
5. 测试结果：展示性能测试的结果，并进行详细的数据分析。
包括测试指标的数值、曲线图和性能瓶颈的分析。
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ODA两层性能测试报告
测试时间：2012.1.10--2012.1.11
测试参与人员：吴伟献、冯艳华、张慧英、林滕洪、胡爱军
目录
一、配置说明 (3)
1、网络拓扑图 (3)
2、服务器配置 (3)
二、场景设计 (3)
1、脚本描述 (3)
2、场景描述及报告选用场景的运行时间 (4)
3、测试代理负载分布 (4)
二、事务响应时间 (5)
1、响应时间和每秒事务量 (5)
2、分析 (5)
三、服务器资源消耗情况 (5)
1、指标说明： (5)
2、服务器资源指标统计 (6)
四、分析 (6)
1、从服务器资源： (6)
2、从oracle指标方面 (7)
五、存在的风险 (7)
1、关于Linux指标数值 (7)
2、关于并发量 (8)
一、配置说明
1、网络拓扑图
2、服务器配置
负载端为普通PC机
服务器77.27和77.26的配置一致，具体如下：
系统Linux oak22.6.18-194.32.1.0.1.el5
内存98G
CPU24Intel(R)Xeon(R)CPU X5675@3.07GHz
数据库Oracle Database11g Enterprise Edition Release11.2.0.2.0-64bit Production(RAC)
二、场景设计
1、脚本描述
在95医院门诊挂号HIS中先登记一个门诊病人，保存该病人信息后，为其挂当日号。
2、场景描述及报告选用场景的运行时间
3、测试代理负载分布
二、事务响应时间
1、响应时间和每秒事务量
2、分析
从事务通过率和每秒事务总数分析，当并发量大于1500时，每秒事务总数并没有随着并发量的增大而增加。
并发量到达1800时，“保存”事务的响应时间增加幅度明显，甚至有个别事务因为超时而失败。
说明此时服务器的资源消耗比较大，性能开始走下坡路。
相比优化前的响应时间，有了大幅度的减短。
三、服务器资源消耗情况
1、指标说明：
CPU Utilization：CPU使用率，合理使用范围小于60～70% User mode CPU Utilization：用户模式下的CPU使用率Aveage Load：平均负载
Paging Rate：内存页交换速率
Buffer Cache Hit Ratio：oracle缓存的命中率（应大于90％）共享区缓存命中率：应大于99%
2、服务器资源指标统计
四、测试结果分析
1、从服务器资源方面：
从整体趋势看，77.26与77.27的各指标数值比较接近，除了“Paging Rate”指标，服务器27的数值持续大于服务器26，说明服务器27的内存相比26竞争较激烈外，两者均衡性能有了提高。
当并发量到1200时，两台服务器的Aveage Load都超过了10，也就是说每个CPU的负载超过了5，而此时CPU的平均使用率不高，表示CPU的性能有待加强，可能处理速度不够高。
从并发1200到1800的Aveage Load的数值变化趋势，可以看出两台服务器的CPU负载开始变得吃力。
由于在并发为2000的时候出现Aveage Load暴增的情况，因此补充运行了多次该场景，发现有两次的运行结果Aveage Load超过50，而另外两次则小于10，此处需要深入分析。
在进行2000个用户并发时，场景运行期间，CPU使用率预警次数为7次，其中服务器26在达到最大值96%时，此时27服务器的CPU使用率在89%，也说明负载压力的均衡性较第一次测试有了较好的提高。
2、从oracle指标方面
在场景运行期间以下指标多次预警，存在异常。
Latch waits、
Buffer busy waits、
Parse to execute ratio、
Inefficient use of array fetch、
Redo allocation latch sleep rate
Latch waits：
过高表明对Latch的争用激烈，由于不断的spin导致CPU资源紧张，从而增加系统的响应时间，相信这也是事务响应时间长的一个原因。
可采用一定的方法来降低Latch的争用。
如：提高_spin_count的值，但是代价是消耗更多的CPU资源；如果是由于语句版本过多，尽量加少使用相同的对象名；优化代码，最好是分析一次，执行多次。
本次测试主要关注ODA资源使用情况分析，因此对Oracle其他指标不进行深入分析。
五、存在的风险
1、关于Linux指标数值
在场景的运行过程中发现当并发用户达到集合点，等待释放时对于ODA（Linux）系统资源使用的监控指标会丢失，虽每次丢失后都及时添加了监控指标，但是重新连接服务器需要时间，而此时，并发用户已经释放。
因此，Loadrunnr收集到的指标平均值小于各指标在场景运行期间的实际平均值。
（在本次测试中，并发1000及以下时指标未发生丢失，并发量超过1200时指标开始丢失，Linux系统相关指标的增长趋势可作为参考，实际指标要偏高些）。
2、关于并发量
由于单台测试机的负载量在300左右，因此并发量为500及以上的测试任务是由一个负载端和多个代理端完成。
由于一台测试机施加500的Vuser与两台测试机各对服务施加250的Vuser压力是不同，前者大于后者。
因此服务器实际的负载量要在测试结果上打个折扣。
综上所述，估计ODA支持1100个左右的并发用户，即支持4300左右的在线用户，此时ODA的资源指标基本正常；在第一次的测试中ODA的负载极限是并发1100个用户。
在并发用户小于700时，即2500左右的在线用户，ODA以较优秀的性能表现运行；在第一次测试中并发量小于600时ODA只是以较稳定的性能运行。
对于ODA性能调优方面，可以选择增加服务器的CPU的个数，或者选择相比现在更优性能的CPU，提高出计算和处理速度。