数据库基准测试

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SQLite数据库性能基准测试
使用SQLite进行数据库性能基准测试的结果如下:在包含VM 2核+ 8G配置下,通过iBoxDB.NET和SQLite.Core进行测试。在关闭所有IDE后,使用dotnet run -c Release进行测试,线程数为100,000,批处理数为10。测试显示:iBoxDB数据库事务测试成功,iBoxDB插入速度平均为42,669个对象/秒,更新速度平均为16,251个对象/秒。
NoSQL性能基准测试ACID兼容数据库的评估
“NoSQL性能基准测试”是一项针对符合ACID属性的NoSQL数据库进行的性能评估项目。该测试比较不同NoSQL数据库在处理事务时的能力,确保它们在分布式环境中保持数据一致性和可靠性。测试涵盖了多种NoSQL数据库类型,包括键值存储、文档数据库和列族数据库,并检查它们在保证原子性、一致性、隔离性和持久性方面的表现。此外,“NoSQL性能基准测试”还包含了关于性能指标如读写速度、吞吐量、延迟以及资源利用率的详细评估。
MySQL Cluster 设计、评估与基准测试
阐述了如何为 MySQL Cluster 评估设计和选择合适的组件。探讨了硬件、网络和软件需求,并介绍了基本功能测试和评估的最佳实践。
Hibench大数据基准测试套件1.0
Hibench 大数据基准测试套件是个挺实用的工具,专门用来评估不同大数据框架的性能。它支持 Hadoop、Spark、Flink 等框架,测试内容也挺丰富,能测量速度、吞吐量等多个维度。用它做基准测试的话,能给你一些科学依据,你挑选最合适的技术栈。安装配置也比较简单,按照官方文档一步步来就好。嗯,配置文件编辑起来也蛮直观的,不会让你迷失在各种参数里。更有意思的是,它支持不同的工作负载,比如排序、字计数、图等。对于大数据爱好者,试试 Hibench,真的不亏!
Hyperfine命令行基准测试工具
命令行性能测试的好搭子——hyperfine。用来做基准测试,简单、直观还挺强大。你只要输入一条命令,它就能反复跑,自动帮你统计执行时间,还能缓存清除和预热这些细节,贴心到家。 多次运行的统计是亮点,比如你想测一下两种压缩命令哪个更快,就能跑个几十次给你平均值、方差啥的,避免偶发干扰。异常值检测这点也不错,能帮你筛掉那些被后台任务拖慢的奇怪结果。 支持任意 shell 命令,像 hyperfine 'sleep 0.3' 这样的都能直接跑。更棒的是还能设置缓存清理命令、做预热运行,对 CPU 密集型任务来说,影响还挺大的。你要是调优参数,它还能做参数化基准测试,比如线程数变化。 导出格式也丰富
现代C++微基准测试准则Criterion
现代 C++的微基准测试工具里,Criterion算是比较顺手的。头文件式的设计,想用就拷一份single_include/里的文件进项目就行,不用额外链接库,挺方便的。对你这种不想折腾太多配置的开发者来说,省事还不容易出错。 静态注册宏也挺实用,直接把基准测试和测试参数都写一块儿,比如输入数据大小不同的情况,写起来清晰,维护也轻松。跑基准的时候它自带统计功能,像运行多次取平均啊、标准差这些,Criterion 都帮你包圆了。 不过要注意,它要求 C++17 起步,所以编译器太老的话得升级下。另外,用它跑排序、搜索这些性能敏感函数挺合适的,像你要测个合并排序的效率,就可以像下面这样写: tem
TPC-H基准测试(TPC-H)3.0.1
TPC-H基准测试(TPC-H)是一种决策支持基准测试。它包括一套面向业务的即席查询和并发数据修改。所选的查询和数据库中的数据具有广泛的行业相关性,同时保持实施的易度。该基准测试展示了处理大数据量的决策支持系统;执行复杂度高的查询;为关键业务问题提供答案的能力。
TPC-H:大数据平台性能基准测试
TPC-H 专门用于评估决策支持系统在特定查询上的性能,特别是服务器在数据挖掘和分析处理方面的能力。该基准测试包含 22 个 SELECT 语句,每个语句都经过严格定义,符合 SQL-92 语法,并且不允许用户修改。TPC-H 标准从四个方面定义每个 SELECT 语句:商业问题、语法、参数和查询确认。 这些 SELECT 语句的复杂程度远超大多数实际的 OLTP 应用,单个语句的执行时间从几十秒到 15 小时以上不等,完成所有 22 个查询需要数小时。 TPC-H 测试步骤 环境搭建: 安装 Spark、Hive、Cassandra 和 Greenplum。 数据生成: 使用 dbgen
NoSQL数据存储的性能基准测试应用程序
该项目评估多种NoSQL数据存储库(如MongoDB、Cassandra、HBase、Redis、Solr等)的写入、读取和查询性能。支持的数据库包括MongoDB、Solr、Cassandra和HBase。要运行基准测试,请克隆GitHub仓库,设置运行环境,并使用提供的脚本启动测试。
MATLAB开发优化Denton基准测试方法的程序变体
目的是评估高频序列x与相应可靠低频序列y的一致性,并利用丹顿方法的变体尽可能准确地重现高频序列z中的波动(与y不一致)。打开保存denton.m的文件夹,在MATLAB编辑器中键入“help denton”,即可轻松了解如何使用此功能。