TPCC-MySQL基準測試
TPCC-MySQL是Percona公司研發的基準測試工具。
下載TPCC-MySQL
下載之後可以看到tpcc-mysql目錄
進入這個目錄下的src目錄,執行make
在上層目錄中,可以看到已經有了tpcc_load tpcc_start命令
如果有如下錯誤,則可能是原始碼安裝的MySQL,所以它的庫不在預設的位置
建立軟連結可以解決這個問題。
建立一個測試資料庫,然後使用如下配置進行基準測試
首先載入資料,執行建立表和約束的SQL
這個工具是模擬倉庫的系統,
可以選擇初始化倉庫的數量,數量越大,資料量也越大。
初始化10個倉庫
開始進行基準測試,其中w指倉庫數量,c指併發數量,r是預熱時間,l是測試執行時間
TPCC-MySQL輸出結果包括五個業務邏輯,這五個業務邏輯構成了TPCC-MySQL測試的整個事務處理過程。具體如下所示:
New-Order:新訂單
Payment:支付
Order-Status:訂單查詢
Delivery:發貨
Stock-Level:庫存
預定義變數:
為了能夠清晰的說明以下內容,首先定義一些變數,便於以下的計算和說明。具體如下所示:
success = 執行成功的記錄數
late=執行延遲的記錄數
pre_success=上一次執行成功的記錄數
pre_late=上一次執行失敗的記錄數
根據以上定義的變數,計算相應欄位的結果和說明相應欄位的含義。
1、時間間隔內成功的事務(包括成功和延遲的事務):sl=success+late-pre_success-pre_late
2、時間間隔內延遲的事務:l=late-pre_late
3、時間間隔內前90%記錄(實際為99%)的平均響應時間:rt90
4、時間間隔內最大的響應時間:max_rt
檢視TPCC的結果
sc:success,lt:late,rt:retry,fl:failure
然後修改MySQL配置,再次執行相同測試
可以看到效能有明顯下降。
參考:
http://msjun825.blog.163.com/blog/static/1237727462013323818167/
http://blog.chinaunix.net/uid-26896862-id-3563600.html
http://blog.itpub.net/22664653/viewspace-757735/
下載TPCC-MySQL
- yum install bzr -y
- bzr branch lp:~percona-dev/perconatools/tpcc-mysql
進入這個目錄下的src目錄,執行make
在上層目錄中,可以看到已經有了tpcc_load tpcc_start命令
如果有如下錯誤,則可能是原始碼安裝的MySQL,所以它的庫不在預設的位置
- error while loading shared libraries: libmysqlclient.so.18: cannot open shared object file: No such file or directory
- ln -s /home/lihuilin/mysql/lib/libmysqlclient.so.18 /usr/lib64/libmysqlclient.so.18
建立一個測試資料庫,然後使用如下配置進行基準測試
- create database tpcc;
- MySQL配置如下
- max_connections=3000
- innodb_buffer_pool_size=1G
- innodb_flush_log_at_trx_commit = 1
- sync_binlog=1
- innodb_support_xa=1
這個工具是模擬倉庫的系統,
可以選擇初始化倉庫的數量,數量越大,資料量也越大。
初始化10個倉庫
開始進行基準測試,其中w指倉庫數量,c指併發數量,r是預熱時間,l是測試執行時間
- [root@mysql1 tpcc-mysql]# ./tpcc_start -h 127.0.0.1 -u xx -p xx -d tpcc -w 10 -c 200 -r 10 -l 60 -i 10 -f report -t trx
- Usage: tpcc_start -h server_host -P port -d database_name -u mysql_user -p mysql_password -w warehouses -c connections -r warmup_time -l running_time -i report_interval -f report_file -t trx_file
TPCC-MySQL輸出結果包括五個業務邏輯,這五個業務邏輯構成了TPCC-MySQL測試的整個事務處理過程。具體如下所示:
New-Order:新訂單
Payment:支付
Order-Status:訂單查詢
Delivery:發貨
Stock-Level:庫存
預定義變數:
為了能夠清晰的說明以下內容,首先定義一些變數,便於以下的計算和說明。具體如下所示:
success = 執行成功的記錄數
late=執行延遲的記錄數
pre_success=上一次執行成功的記錄數
pre_late=上一次執行失敗的記錄數
根據以上定義的變數,計算相應欄位的結果和說明相應欄位的含義。
1、時間間隔內成功的事務(包括成功和延遲的事務):sl=success+late-pre_success-pre_late
2、時間間隔內延遲的事務:l=late-pre_late
3、時間間隔內前90%記錄(實際為99%)的平均響應時間:rt90
4、時間間隔內最大的響應時間:max_rt
檢視TPCC的結果
-
新訂單模組 支付模組
-
sl(l):rt90|max_rt 1822成功(0延遲):90%平均響應時間1.256|最長響應時間4.119
- 10, 1879(6):4.024|9.398, 1822(0):1.256|4.119, 190(0):0.712|2.017, 186(0):5.227|5.929, 191(0):18.450|24.997
-
- [0] sc:8677 lt:13 rt:0 fl:0 //新訂單數
-
[1] sc:8620 lt:1 rt:0 fl:0 //支付業務
-
[2] sc:872 lt:0 rt:0 fl:0 //查詢業務
-
[3] sc:878 lt:0 rt:0 fl:0 //發貨業務
-
[4] sc:871 lt:0 rt:0 fl:0 //庫存查詢
- in 60 sec.
-
(all must be [OK]) - [transaction percentage]
-
Payment: 43.25% (>=43.0%) [OK] //支付模組佔總業務的43.25%
-
Order-Status: 4.37% (>= 4.0%) [OK] //訂單模組佔總業務的4.37%
-
Delivery: 4.40% (>= 4.0%) [OK] //發貨模組佔總業務的4.40%
-
Stock-Level: 4.37% (>= 4.0%) [OK] //庫存模組佔總業務的4.37%
-
[response time (at least 90% passed)] //是否滿足指標
- New-Order: 99.85% [OK]
- Payment: 99.99% [OK]
- Order-Status: 100.00% [OK]
- Delivery: 100.00% [OK]
- Stock-Level: 100.00% [OK]
//指標如下
New-Order 5ms
Payment 5ms
Order-Status 5ms
Delivery 80ms
Stock-Level 20ms
-
-
8690.000 TpmC //每分鐘可完成新訂單業務8690筆
- innodb_buffer_pool_size=512m
可以看到效能有明顯下降。
參考:
http://msjun825.blog.163.com/blog/static/1237727462013323818167/
http://blog.chinaunix.net/uid-26896862-id-3563600.html
http://blog.itpub.net/22664653/viewspace-757735/
來自 “ ITPUB部落格 ” ,連結:http://blog.itpub.net/29254281/viewspace-1195589/,如需轉載,請註明出處,否則將追究法律責任。
相關文章
- 【Tpcc-mysql】Tpcc-mysql測試MySql
- hadoop基準測試_Hadoop TeraSort基準測試Hadoop
- 基準測試
- TGI 基準測試
- benchmark 基準測試
- MinkowskiEngine基準測試
- MYSQL 效能測試方法 - 基準測試(benchmarking)MySql
- tpcc-mysql 壓測報告MySql
- JMH- benchmark基準測試
- [轉帖]sysbench基準測試
- 【基準測試】BenchmarkDotNet介紹
- MySQL學習 - 基準測試MySql
- postgresql:pgbench基準效能測試SQL
- ubuntu 快速測試 cpu 基準水平Ubuntu
- Linkerd和Istio基準測試 - linkerd
- Lettuce和Jedis的基準測試
- 技術基礎 | Apache Cassandra 4.0基準測試Apache
- Go 語言基準測試入門Go
- 基準測試:HTTP/3 有多快? - requestmetricsHTTP
- 高通SNPE - 基準測試概述(3)
- 資料庫基準測試工具 sysbench資料庫
- 公有云RDS-MySQL基準測試MySql
- 使用 JMH 做 Kotlin 的基準測試Kotlin
- 【總結】簡述 MySQL 基準測試工具MySql
- [總結] 簡述 MySQL 基準測試工具MySql
- Java基準效能測試--JMH使用介紹Java
- 利用sysbench進行MySQL OLTP基準測試MySql
- 精準測試
- VMmark 4.0.1 - 虛擬化平臺基準測試
- 基於 AI 大模型的精準測試分享AI大模型
- Python 3.11效能基準測試看起來很棒 - PhoronixPython
- MySQL效能基準測試對比:5.7 VS 8.0MySql
- 基於TPC-C基準的Python ORM的效能測試PythonORM
- 測試標準1
- 聊一聊資料庫基準測試那些事資料庫
- 使用Sysbench對滴滴雲MySQL進行基準測試MySql
- 如何設計一個流計算基準測試?
- 華納雲:如何使用HammerDB進行MySQL基準測試MySql
- Go 高效能系列教程之一:基準測試Go