极限性能测试

数据库极限性能测试： 本 PPT 涵盖了数据库极限性能测试的各个方面，可作为培训资料使用。内容包括测试方法、性能指标、优化技巧等。

研发中心邵宗文探索数据库极限性能实践，致力于提升数据库性能。

优化数据库架构可以通过简单的读写分离来提升性能。

数据库极限性能测试：800 万次 Select 操作耗时对比 本次测试模拟高并发场景，对不同数据库配置进行了 800 万次 Select 操作， 记录了 Select 语句返回 10 条、50 条、100 条数据时各配置的耗时，结果如下： | 数据库配置 | Select 10条耗时 (秒) | Select 50条耗时 (秒) | Select 100条耗时 (秒) ||---|---|---|---|| Huawei SSD | 93.242 | 102.260 | 103.853 || 3par | 109.454 | 113.642 | 116.042 || Intel SSD | 114.198 | 116.557 | 116.741 || 6diskRaid10 | 238.281 | 121.584 | 156.120 |

使用简单的键-值模式数据库，如Berkeley DB、LightCloud和Tokyo Tyrant，来处理基本的逻辑业务。

在实际项目中，了解您的应用类型对数据库的读写需求是至关重要的。例如，对于体育项目，通常会有较多的读操作而写操作较少；而在邮件应用中，读写操作比例则较为均衡。在进行数据库架构设计时，需要考虑数据量预测，包括半年或一年的数据增长情况以及未来的扩展计划。确定是否采用单表或多表结构，以及如何处理预期的高访问量和峰值访问量。对于实时数据和非实时数据的处理，需要明确哪些必须实时查询、哪些可以预先准备或近似处理、哪些用于统计和汇总。不同项目对数据时效性的要求也不同，例如财经和体育项目通常要求较高的实时性，而博客等则可以接受一定的延迟。

TTserver是一款高性能、高可用的分布式数据库系统，在最新的性能测试中展现了出色的同步效率和并发处理能力。系统配置为multi-master模式，确保了数据的一致性和业务的高可用性。硬件选择了8核Intel(R) Xeon(R) CPU E5506 @ 2.13GHz处理器和8GB内存，运行在Red Hat Enterprise Linux Server release 5.3 (Tikanga)操作系统上。测试环境位于.网络，两个master节点分别在11211和11212端口运行，并通过指定的端口进行同步。TTserver在单线程和双线程插入测试中表现优异，写入10万条数据的速度令人印象深刻，显示其在高并发和大数据处理场景中的强大性能。然而，需进一步评估其在更大规模和更高并发情况下的性能表现及其他关键因素。

JAVA循环性能测试

测试gp集群性能，研究在不同场景下的表现，包括添加服务器配置、增加服务器数量、增加段数量对查询的影响。

开源 Hive 性能测试程序 hive-testbench 提供了一套基准测试工具，用于评估 Hive 的性能。您可以按照以下步骤编译该程序： 克隆代码库: 从 GitHub 克隆 hive-testbench 仓库到您的本地机器。 构建项目: 使用 Maven 构建 hive-testbench 项目。 配置环境: 根据您的测试环境配置 hive-testbench，例如设置 HiveServer2 地址和数据库连接信息。 执行测试: 使用 hive-testbench 运行各种性能测试，例如 TPC-DS 和 micro-benchmarks。 分析结果: 分析测试结果以了解 Hive 的性能特征。