数据库性能监测指标

数据库性能监测指标（如Oracle、SqlServer）、LoadRunner

性能测试指标

1.%Disk Time(PhysicalDisk_Total)

2.%Processor Time(Processor_Total)

3.File Data Operations/sec(System)

4.Interrupts/sec(Processor_Total)

5.Page Faults/sec(Memory)

6.Pages/sec(Memory)

7.PoolNonpaged Bytes(Memory)

8.Private Bytes(Process_Total)

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。在数据库级，它表示自从启动数据库或重置监视器数据以来的引用总数

pkg_cache_inserts 请求的一个节不可用，因而必须加载到程序包缓存中的总次数。此计数包括由系统执行的任何隐式准备

pkg_cache_overflows 程序包缓存溢出分配内存上额的次数

lock_timeouts 锁定对象的请求因超时而未得到满足的次数

lock_waits 应用程序或连接等待锁定的总次数

locks_waiting 等待锁定的代理程序数

app:

可以选取和db一样的指标进行分析

2 LoadRunner性能测试指标

附：

1、SQL数据库：

1．User 0 Connections (用户连接数，也就是数据库的连接数量)；

2．Number of deadlocks/Sec/－Total （数据库死锁）

3．Memory\ Availalle Mbyte 内存监控(可用内存)

4．Physicsdisk \disk time \－Total（磁盘读写总时间）（出现瓶颈时检查读磁盘的时间长还是写磁盘的时间长）

5．Butter Caile hit(数据库缓存的选取命中率)

6．数据库的命中率不能低于92％

2、Web Server：

1．Processor \ Processon time \ Tatol cpu时间

2．Memory \ Availalle MbyteAvai 应用服务器的内存

3．Requst Quened 进入HTTP队列的时间；队列/每秒

4．Total request 总请求数时间

5．Avg Rps 平均每秒钟响应次数＝总请求时间/ 秒数

6．Avg time to last byte per terstion （mstes）平均每秒迭代次数；上一个页面到下一个页面的时间是你录入角本的一个过程的执行

7．Http Error 无效请求次数

8．Send 发送请求次数字节数

Webload的压力参数：

l Load Size(压力规模大小)

l Round Time(请求时间)

l Rounds (请求数)

l Successful Rounds（成功的请求）

l Failed Rounds （失败的请求）

l Rounds Per Second （每秒请求次数）(是指你录入角本的任务在一秒中执行的次数，类似Avg time to last byte per terstion （mstes）)

l Successful Rounds Per Second(每秒成功的请求次数)

l Failed Rounds Per Second（每秒失败的请求次数）

l Page Time 页面响应时间

l Pages （页面数）

l Pages Per Second （每秒页面响应数）

l H it Time（点击时间）

l Hits（点击次数,也可以是请求次数，不过有一些不一样）

l Successful Hits （成功的点击次数）

l Failed Hits （失败的点击次数）

l Hits Per Second (每秒点击数)

l Successful Hits Per Second （每秒成功的点击次数）

l Failed Hits Per Second （每秒失败的点击次数）

l Attempted Connections （尝试链接数）

l Successful Connections（成功的连接数）

l Failed Connections（失败的连接数）

l Connect Time（连接时间）

l Process Time（系统执行时间,一般用来显示CPU的运算量，服务器端与客户端都要记录）l Receive Time（接受时间）

l Send Time（请求时间）

l Time To First Byte （）

l Throughput （Bytes Per Second）（）

l Response Time（回应时间）

l Response Data Size（）

l Responses（）

Transactions per second（每秒处理事务数）http连接Get or Post方法的事务数

Rounds per second（每秒完成数）每秒完全执行Agenda〔代理〕的数量

Throughput（吞吐量）(bytes per second〔每秒字节数〕) 测试服务器每秒传送的字节数Round Time 完成一次事务所用的必要时间，单位是秒

Transaction Time是完成一次事务的必须时间。事务：包括连接时间，发送、响应和处理时间。

Connect Time 客户端到测试服务器的一个连接完成的时间，单位秒（包括建立和收到的TCP/IP时间）

Send Time 是将事务写入测试服务器的缓冲必要时间，单位秒

Response Time 是客户端请求接受测试服务器响应的必要时间，单位秒

Process Time 处理数据的必要时间

Load Size 负载测试时开启的虚拟客户数量〕

Rounds 在测试会话期间执行议程脚本的时间数

Attempted Connections 尝试连接测试服务器的数量

HTTP Response Status 每一个http响应被结束的时间数量

Response Data Size 由测试服务器发送的响应大小，单位字节。

数据库测试的分类和方法

数据库测试的分类和方法 数据库, 分类 从测试过程的角度来说我们也可以把数据库测试分为 系统测试 传统软件系统测试的测试重点是需求覆盖，而对于我们的数据库测试同样也需要对需求覆盖进行保证。那么数据库在初期设计中也需要对这个进行分析,测试.例 如存储过程，视图，触发器，约束，规则等我们都需要进行需求的验证确保这些功能设计是符合需求的.另一方面我们需要确认数据库设计文档和最终的数据库相 同，当设计文档变化时我们同样要验证改修改是否落实到数据库上。 这个阶段我们的测试主要通过数据库设计评审来实现。 集成测试 集成测试是主要针对接口进行的测试工作，从数据库的角度来说和普通测试稍微有些区别对于数据库测试来说，需要考虑的是 数据项的修改操作 数据项的增加操作 数据项的删除操作 数据表增加满 数据表删除空 删除空表中的记录 数据表的并发操作 针对存储过程的接口测试 结合业务逻辑做关联表的接口测试 同样我们需要对这些接口考虑采用等价类、边界值、错误猜测等方法进行测试单元测试 单元测试侧重于逻辑覆盖，相对对于复杂的代码来说，数据库开发的单元测试相对简单些，可以通过语句覆盖和走读的方式完成 系统测试相对来说比较困难，这要求有很高的数据库设计能力和丰富的数据库测

试经验。而集成测试和单元测试就相对简单了。 而我们也可以从测试关注点的角度对数据库进行分类 功能测试 对数据库功能的测试我们可以依赖与工具进行 DBunit 一款开源的数据库功能测试框架，可以使用类似与Junit的方式对数据库的基本操 作进行白盒的单元测试，对输入输出进行校验 QTP 大名鼎鼎的自动测试工具，通过对对象的捕捉识别，我们可以通过QTP来模拟用户 的操作流程，通过其中的校验方法或者结合数据库后台的监控对整个数据库中的数据进行测试。个人觉得比较偏向灰盒。 DataFactory 一款优秀的数据库数据自动生成工具，通过它你可以轻松的生成任意结构数据库，对数据库进行填充，帮助你生成所需要的大量数据从而验证我们数据库中的功能是否正确。这是属于黑盒测试 数据库性能 虽然我们的硬件最近几年进步很快，但是我们需要处理的数据以更快的速度在增加。几亿条记录的表格在现在是司空见惯的，如此庞大的数据量在大量并发连接操作时，我们不能像以前一样随意的使用查询，连接查询，嵌套查询，视图，这些操作如果不当会给系统带来非常巨大的压力，严重影响系统性能 性能优化分4部分 1物理存储方面 2逻辑设计方面 3数据库的参数调整 4SQL语句优化. 我们如何对性能方面进行测试呢，业界也提供了很多工具 通过数据库系统的SQL语句分析工具，我们可以分析得到数据库语句执行的瓶

数据库性能指标

数据库种类 数据库性能指标 1查询性能 多用户与查询之前的冲突 硬件 然而并不是所有的数据库性能问题都是来自数据库本身，我们日常工作中最常见的另一个情景就是数据库的硬件有若干问题，这里我们简单的介绍一下可能会出现的情况，毕竟市面上有已经有很多工具可以监测这些问题了 1、没有足够的CPU或CPU速度太慢：更多的CPU可以分担服务器的负载，从而提高性能。 2、慢的磁盘没有足够的IOPS：磁盘性能可以描述为每秒输入/输出操作（IOPS），它表示每秒磁盘的吞吐量。 3、配置不正确的磁盘：数据库需要效果明显的磁盘访问，配置不正确的磁盘会造成相当大的性能影响。 4、没有足够的内存：受限或不好的物理内存影响数据库性能，可用的内存越多，性能越好。 1NOsql 数据库优点 处理大规模数据和高并发能力 缺点 1. 复杂的数据库：NoSQL的简洁，有效，速度，然而所有这些特性都表现在数据库任务很简单的时候。当数据库变得更复杂，NoSQL开始崩溃 。同时nosql相对sql方面行业标准还不成熟，SQL有行业标准接口，而每一个nosql都是独一无二的 2. 灵活的Schema设计：在以前的数据库模型中，程序员必须考虑他们所需要的列，以照顾所有的潜在的可能性和每行中的数据项。当使用NoSQL时，各种各样的字符串都能实现，这种灵活性使得程序员能够快速地提高应用的速度。然而，当有几个小组在同一个项目上工作，或者当新的开发团队接手某个项目时，这可能是个问题。 3. NoSQL数据库相比关系型数据库通常更多的是资源密集型。它们需要更多的内存和内存分配。出于这个原因，大多数主机托管公司不提供NoSQL，你必须使用VPS或专用服务器。另一方面，随着数据库的需求增加，硬件也必须扩展 4. 监控困难：相对于已经成熟的SQL，NoSQL现在的监控可以说是比较困难的，国内也只有听云一家公司能够支持主流的Memcached, MongoDB, Redis等非关系型数据库服务

XXX基础数据库系统建设可行性研究报告 (1)

XX城市基础数据库系统建设可行性 方案

1.系统概述 长期以来，政府各部门内部拥有着大量城市基础数据资源，但由于管理分散，制度规范不健全，造成重复采集、口径多乱、数出多门；各部门的指标数据自成体系，标准不一，共享程度较差。随着政府向“经济调节、市场监管、社会管理和公共服务”管理职能的转变，就要求必须能够全面、准确掌握全地区经济社会发展态势，强化政府部门掌控决策信息资源的能力，政府部门间信息资源整合与共享需求越来越紧密，但当前部门间信息共享多是点对点方式，没有统一的数据交换管理平台。因此各部门对加快解决数据资源分散管理、数据共享不足的问题需求十分迫切，需要建立城市基础数据库（以下简称智慧城市公共基础数据库）系统以解决以上问题。 依托智慧城市公共基础数据库系统的建设，可以实现各委办局、各所辖地区的经济社会综合数据采集交换，为各部门提供更广泛的信息共享支持，一方面数据信息从各委办局、各所辖地区整合接入，另一方面也为政府和这些接入部门提供全面的共享服务。同时，以智慧城市公共基础数据库指标体系建立为基础，整合来自各委办局和各所辖地区的、经过审核转换处理的数据资源，可实现对经济社会信息的统一和集中存储，确保数据的唯一性和准确性，为今后政府工作提供一致的基础数据支持。 数据整合共享只是手段，数据分析服务才是目的。依托智慧城市公共基础数据库系统建设，可有效整合各政府部门所掌握的全市经济社会信息资源，满足政府业务对统一数据资源共享需要，进而提升形势分析预测水平，对政府在发展规划、投资布局、资源环境、管理创新、科学决策等业务提供强有力支持，提高了政府部门掌控全市经济社会发展态势能力。 2.建设目标 1）建立科学合理的智慧城市公共基础数据库指标体系，力求全面反映地区经济和

数据库性能测试报告-1.0.0

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) https://www.wendangku.net/doc/4818044881.html,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) https://www.wendangku.net/doc/4818044881.html,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) https://www.wendangku.net/doc/4818044881.html,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)

关系型数据库性能测试参考指标 - prettyyang的个人空间 - 51testing软

关系型数据库性能测试参考指标- prettyyang的个人空间- 51Testing软... 关系型数据库性能测试参考指标----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。 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。 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

华中科技大学数据库实验报告

数据库实验报告 一.实验目的 运用所学知识设计并实现一个最小应用系统，初步了解数据库系统的开发过程，积累实际开发经验，为进一步的提高打下必备的基础 二.实验内容 实验一 1.建立数据库”选课信息” 2.在数据库中建立以下三张表 学生表（学号，姓名，性别，院系） 课程表（课程号，课程名，考试方式） 选课表（选课号，学号，课程号，成绩） 3.在JManager中直接插入、修改、删除记录 4.对所建立的三张表定义完整性约束及外键约束 5.采用 insert语句插入新记录 6.采用update语句修改元组信息 7.采用delete语句删除记录 实验二 1.采用sql语句完成对单表的简单查询 2.采用sql语句完成对单表的组合查询，适当引入集函数 3.采用sql语句完成对两表的简单联合查询 4.采用sql语句完成对三表的简单联合查询 5.定义视图并执行简单的查询操作 三. 实验过程 首先创建一个新数据库命名为CW,创建一个新用户,并且将CW的权限赋予给新用 户user1 CREATE DATABASE cw DATAFILE 'cw.dbf' SIZE 128; CREATE LOGIN USER1 IDENTIFIED BY USER11; CREATE USER user1 AT cw; ALTER USER https://www.wendangku.net/doc/4818044881.html,er1 RELATED BY user1; GRANT RESOURCE TO user1 AT cw; 实验一 创建用户表STU,其中约束条件:学号SNO为主码,性别SEX默认为男 CREATE TABLE STU ( SNO VARCHAR(10) NOT NULL PRIMARY KEY, SEX VARCHAR(2) NOT NULL DEFAULT '男', DEP VARCHAR(20) NOT NULL, NAME VARCHAR(10) )

达梦数据库性能测试软件操作

(1)创建用户benchmarksql/123456789,并开通权限。 (2)./runSQL.sh props.dm sqlTableCreates (3)./runLoader.sh props.dm numWAREHOUSES 10 (4)disql执行sqlSequenceCreate.sql，在数据库管理工具中执行。 (5)./runBenchmark.sh props.dm 备注：编辑props.dm， driver=dm.jdbc.driver.DmDriver conn=jdbc:dm://localhost:5236 user=benchmarksql password=123456789 warehouses=100 terminals=20 //To run specified transactions per terminal- runMins must equal zero runTxnsPerTerminal=0 //To run for specified minutes- runTxnsPerTerminal must equal zero runMins=60 //Number of total transactions per minute limitTxnsPerMin=0 //The following five values must add up to 100 //The default percentages of 45, 43, 4, 4 & 4 match the TPC-C spec newOrderWeight=45 paymentWeight=43 orderStatusWeight=4 deliveryWeight=4 stockLevelWeight=4 warehouses 是仓库建立库，增加内容，服务器一般可以建立100个。 Terminals是终端并发数量，服务器一般是建立20个。 Runmins是运行时间，服务器一般设置2小时。 Measured tpmc是测量每分钟tpmc即tpcc每分钟的吞吐量。按有效tpcc配置期间每分钟处理的平均交易次数测量。单位是tpmc，每分钟系统处理的新订单个数。

数据库集群技术指标

1.DBTwin技术指标 A.非入侵部署 与所有的系统服务一样,DBTwin也是通过唯一的入口-一对(IP,port)来向外提供数据服务。因此,应用程序及其数据库接口不需作任何修改。支持所有的数据库接口：https://www.wendangku.net/doc/4818044881.html,、ADO、RDO、DAO、OLE DB、ODBC、DB-LIBRARY等。 B.支持数据库 Microsoft SQL Server2005/2008的标准版和企业版。 C.事务处理同步复制 通过常用的宽带网络,快速的事务处理同步复制 D.高系统可用性 自动的错误恢复，真正把意料之内和意料之外的停机时间缩至最短。网关在错误恢复期间的停止服务间隙达到小于10秒。 E.零单点错误源 从DBTwin网关这一部件开始，整个数据库系统是完全、彻底地物理冗余。 F.数据“零”丢失 DBTwin使得系统同时拥有多个实时一致的数据集，这样从理论上讲，就真正消除了数据丢失的任何可能性。数据库可靠性达到目5个9，即99.999%。 G.动态负载均衡 DBTwin对只读数据库查询操作可以进行自动的判别和动态负载均衡，这是当前唯一实现的针对数据库的动态负载均衡技术，此技术可以大大改善整个数据库系统的性能。性能提升在30%~300%之间，具体提升比例取决于应用系统及网络结构和软硬的配置。 H.可伸缩性 可伸缩的数据库性能(负载均衡+非入侵式的数据库阵列扩展)，使得数据库具有可伸缩性。需要更多的数据库性能的时候，只要增加数据库服务器就可以了。 I.容灾能力 具备即时的灾难恢复能力。 J.DBTwin自身的双机容错

DBTwin支持自身的双机主备容错切换，也可以采用第三方的HA方案解决DBTwin 自身的容错问题。 DBTwin备份(复制)软件镜像1专为数据库设计是否否 2支持数据库集群是部分支持部分支持 3支持并发数据库操作是否否 4支持动态负载均衡是部分支持部分支持 5工作方式并行串行串行 6支持多份数据集是是是 7支持多份一致数据集是否否 7单点错误源无有有 8支持业务连续性程度高低中 9数据丢失可能性零高高 10错误恢复自动化程度高低中 2.DBTwin与备份/复制软件，及数据库镜像的功能、特点比较

高容量数据库性能测试-mysql

高容量数据库性能测试 耿红杰2010-10-25 测试环境说明 OS ：CentOS 5.5 X86 MySQL：5.1.50 ，ha_innodb_plugin CPU：Intel(R) Xeon(R) E5504 @ 2.00GHz MEM：1G （1G swap） Disk：20G https://www.wendangku.net/doc/4818044881.html,f innodb_thread_concurrency=2 innodb_flush_log_at_trx_commit=0 innodb_buffer_pool_size=384M default-table-type=InnoDB init_connect='SET autocommit=0' binlog_format=MIXED log-bin=/disk2/mysql/binlog/using query_cache_size=128M 测试目的 1.myisam和innodb引擎对于性能的影响，采用2000w的数据进行写入和查询测试 2.200000000数据的查询性能测试 3.myisam 引擎的分区功能 测试步骤1 1.create table CREATE TABLE `innodb` ( `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(45) DEFAULT NULL, `adress` varchar(45) DEFAULT NULL, `markert` varchar(45) DEFAULT NULL, `tel` varchar(45) DEFAULT NULL, `base` varchar(45) DEFAULT NULL,

全面标杆管理指标体系及数据库建设

全面标杆管理指标体系及数据库建设 随着全球化经济发展步伐加快，市场竞争格局愈加激烈，在瞬息万变的市场竞争环境中要想立于不败之地，企业必须寻找与新的竞争环境相匹配的经营管理模式。对标管理被视为企业管理活动中支持企业不断改进和获得竞争优势的最重要的管理方式，在同业对标中，对标数据起着重要作用。 泓冰标杆企业管理机构近年来专注对标数据统计研究，经过十几年的客户服务及项目经验，拥有各行各业指标体系及对标数据，包括能源、矿业、电力、制造、烟草等行业，涉及生产数据、销售数据、库存数据、固定资产数据等，为正在对标的企业单位提供专业数据服务。 对标数据的应用及作用：对标管理中信息化技术的应用能够推动企业经营管理水平的提高，明确自身位置，找准自身差距，发现管理问题，运用对标数据，制定精益措施，实施针对性改进，促进管理水平提升。研究探索对标信息化平台建设，提升对标工作水平。标杆数据的收集和整理是标杆管理的重要基础，结合行业和自身特点对关键指标进行分解、通过多种技术手段进行科学的数据分析是对标数据库建设管理工作的重中之重。 对标管理软件系统： 标杆管理又称“基准管理”，其本质是不断寻找最佳实践，以此为基准不断地“测量分析与持续改进”。标杆管理是创造模版的工具，它可以帮助企业创造自身的管理模式或工作模版，是实现管理创新并获得竞争优势的最佳工具。 标杆管理强调结合实践，以问题为导向，抓住关键问题去解决。标杆管理可以达到优化流程、量化管理、实现岗位创标建模、指标体系搭建、多部门协同作战、企业持续改进、实现创新落地等目的。其中核心的方法及工具包括：泓冰标杆四法及对标管理软件系统。 泓冰标杆四法： 泓冰标杆管理四法是陈泓冰老师在多年的学习、实践和思考过程中，总结、提炼出来的理论和方法，是标杆管理体系的重要组成部分。目前已被毕博、埃森哲等国际着名咨询机构采纳并服务于其咨询实践。泓冰标杆管理四法的价值正逐步被全球企业界、管理学术界及公共机构所认知、重视与推崇。关于更详细的案例及使用方法，可参考陈老师的《标杆兴国》一书。 第一法——剪刀思维法 剪刀思维法：是指将发散思维、逻辑思维、交叉思维汇合而成的思维方式，有着剪刀一样一张一合的工作路径。它可以把事物进行发散的创想，然后有逻辑性、目的性地交叉，不断地沿着一条主线去延展，进而把复杂的事物形成自身的逻辑结构，不断的提出最行之有效的解决方案。 剪刀思维法的工作路径在对标管理中的具体应用，在于把任何复杂的管理工作及技术研发工作有效的梳理清楚，因此，也被称为对标管理第一思维法。 第二法——责任层级法 责任层级法：又叫“一域多层分析法”，在标杆管理中，它是一种按组织中各层级人员的职能来分析问题和解决问题的工作方法和工作路径。即：应用剪刀思维法把组织中所有相关的、类似的问题进行聚焦，聚焦成一个典型的“工作案例”，再把这个案例作为“交叉点”发散出去，分析案例中各层级的人员职能不足和应完善之处，

(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

网络基准性能测试报告(模板)

网络基准性能测试 一、测试目的 通过测试网络的连通性、吞吐量、往返延时、丢包率，判断网络系统的基准性能是否符合标准DB37/T 291-2000《计算机网络检测与评估》的要求。 二、术语解释 2.1连通性 连通性反映被测试链路之间是否能够正常通信。 2.2吞吐量 吞吐量是指测试设备或被测试系统在不丢包的情况下，能够达到的最大包传输速率。 2.3响应时间 响应时间即往返延迟，是指发出请求的时刻到用户的请求的相应结果返回用户的时间间隔。 2.4丢包率 丢包率是指在吞吐量范围内测试所丢失数据包数量占所发送数据包的比率。 三、测试依据 本次测试依据DB37/T291-2000《计算机网络检测与评估》 四、网络拓扑 五、测试环境分析 网络基准性能测试在山东省标准化研究院网络管理中心完成。测试在空载环境下进行，选取省局的服务器所在网络进行负载压力测试，通过模拟大量的数据包，测试网络的基准性能，以确保网络性能可以保障业务的正常运行。

3.1防火墙访问控制策略表 注：测试时在防火墙访问控制策略中添加允许双向ping通的策略，并打开测试工具的两个默认端口才能完成测试。 3.2测试场景描述 在网络基准性能测中，选定主要通道，分四个场景，利用Chariot的数据产生功能，生成特定长度的帧，人为的给网络系统制造特定的数据流量，以测试网络的连通性、吞吐量、响应时间和丢包率。四个场景拓扑图分别如下：场景1 上述链路的选取和测试，体现了从网通线路入口到F5负载均衡上连口之间的网络性能，反映了数据经过防火墙控制策略过滤后所呈现的网络基准性能。在测试过程中，需要断开Internet连接，并在防火墙的E1接口上放置测试机A，摘除F5以及两台WEB服务器，并在F5的位置上放置测试机C。 场景2 上述链路的选取和测试，体现了从电信线路入口到F5负载均衡上连口之间的网络性能，反映了数据经过防火墙控制策略过滤后所呈现的网络基准性能。在测试过程中，需要断开Internet连接，并在防火墙的E3接口上放置测试机B，摘除F5以及两台WEB服务器，并在F5的位置上放置测试机C。

DB2数据库-性能测试监控

DB2数据库-性能测试监控 一．DB2数据库介绍 1. DB2架构介绍 概要介绍 DB2是IBM公司研发的关系数据库产品，目前广泛应用于金融、通信、交通等行业，在IBM随需应变的战略体系中扮演着重要角色。因为川农信属于金融行业，因此也在使用DB2，其版本为v9.7，所以在这里介绍一些9.7版本的新特性。 ●支持索引压缩、临时表数据压缩和xml压缩，更加降低了存储空间成本。 ●支持内联大对象。 ●在线表迁移功能。 ●支持实时表字段更改。 ●在性能监控方面DB29.7有了极大增强，新的监控模型不仅可以快速找出问题瓶颈，而且对系统的影响非常小。特别是对锁的监控，通过新的Locking Event Monitor可同时监控死锁、锁等待和锁超时。 ●移植性增强。 ●HADR备机可读。 三种常用架构简介 当前的应用系统主要分为两类：联机事务处理（OLTP）和联机分析处理（OLAP）。 OLTP主要执行日常的事务处理，比如银行存取款、商场购物等，它的主要特点是对响应时间要求高，数据量一般较小，并发多，面向应用。OLAP主要指数据仓库、决策分析类系统，主要特点是数据量大，对实时性要求不高，面向主题。 针对这两种典型的系统，DB2提供了很好的支持。对于OLTP系统和数据量较小的OLAP系统，可以采用单分区架构。 但是有一些OLAP系统，比如国内一些通信公司和电力公司的经营分析系统，包含的数据超过几十TB，一台机器的处理性能根本无法满足要求。这时，可考虑DB2的多

分区架构，即Shared Nothing架构。这种架构的优点就是能够充分利用系统资源，将一个大型的查询分解成若干个小查询并行运行在不同的系统中。由于每一个分区只能够访问自己分区的数据，当查询数据需要关联时。需要在分区中交换必要的数据，分区之间使用一种叫做FCM（Fast Communication Manager）的通信机制。这种架构对系统设计人员要求较高，一定要充分理解优化器与系统访问数据的规则，并且设计很好的分区键，才能够尽可能避免分区间大量的数据交换。 与Share-Nothing相对的另外一种常见的架构是Share-Disk。Share-Disk架构允许所有机器都可以访问全部的数据，好处是管理起来相对方便，而且任意一台机器宕机后，只要存储部分不出问题，其他机器上的系统可以照样访问数据。Share-Disk的设计目标主要是提供高可用性，一般用于OLTP系统。 2. 主要模块介绍 上图描述了DB2的进程模型，长方形代表处理进程，椭圆形代表处理线程，DB2的主进程是db2sysc，在这个处理进程下有许多线程，最主要的线程也是叫db2sysc，这个主要的线程派生了其他子线程。当一个远程的应用程序比如采用sql connect语句链接服务器时，通讯协议的远程监听器将接收这个请求，并联系db2agent，agent是一个代表DB2实现一些小操作的处理程序，当发出请求的应用程序是本地的，也就是和DB2服务器在同一服务器上，如果不在同一个服务器上，那么采用db2tcpcm处理本地请求，如果在一台服务器上采

数据库性能监测指标

数据库性能监测指标（如Oracle、SqlServer）、LoadRunner 性能测试指标 1.%Disk Time(PhysicalDisk_Total) 2.%Processor Time(Processor_Total) 3.File Data Operations/sec(System) 4.Interrupts/sec(Processor_Total) 5.Page Faults/sec(Memory) 6.Pages/sec(Memory) 7.PoolNonpaged Bytes(Memory) 8.Private Bytes(Process_Total) 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。在数据库级，它表示自从启动数据库或重置监视器数据以来的引用总数 pkg_cache_inserts 请求的一个节不可用，因而必须加载到程序包缓存中的总次数。此计数包括由系统执行的任何隐式准备

TPC-C GBase 8s&某国际主流数据库性能测试报告

TPC-C GBase 8s&某国际主流数据库性 能测试报告 版本号2.4 2011年5月

GBase版权所有?2011，保留所有权利。 版权声明 本文档所涉及的软件著作权、版权和知识产权已依法进行了相关注册、登记，由南大通用数据技术有限公司合法拥有，受《中华人民共和国著作权法》、《计算机软件保护条例》、《知识产权保护条例》和相关国际版权条约、法律、法规以及其它知识产权法律和条约的保护。未经授权许可，不得非法使用。 免责声明 本文档包含的南大通用公司的版权信息由南大通用公司合法拥有，受法律的保护，南大通用公司对本文档可能涉及到的非南大通用公司的信息不承担任何责任。在法律允许的范围内，您可以查阅，并仅能够在《中华人民共和国著作权法》规定的合法范围内复制和打印本文档。任何单位和个人未经南大通用公司书面授权许可，不得使用、修改、再发布本文档的任何部分和内容，否则将视为侵权，南大通用公司具有依法追究其责任的权利。 本文档中包含的信息如有更新，恕不另行通知。您对本文档的任何问题，可直接向南大通用数据技术有限公司告知或查询。 未经本公司明确授予的任何权利均予保留。 通讯方式 南大通用数据技术有限公司 天津华苑产业区海泰发展六道6号海泰绿色产业基地J座(300384) 电话：400-817-9696 邮箱：info@https://www.wendangku.net/doc/4818044881.html, 商标声明 标，注册商标专用权由南大通用公司合法拥有，受法律保护。未经南大通用公司书面许可，任何单位及个人不得以任何方式或理由对该商标的任何部分进行使用、复制、修改、传播、抄录或与其它产品捆绑使用销售。凡侵犯南大通用公司商标权的，南大通用公司将依法追究其法律责任。

数据库优化

近期因工作需要，希望比较全面的总结下SQL SERVER数据库性能优化相关的注意事项，在网上搜索了一下,发现很多文章,有的都列出了上百条,但是仔细看发现，有很多似是而非或者过时(可能对SQL 以前的版本或者ORACLE是适用的)的信息，只好自己根据以前的经验和测试结果进行总结了。 我始终认为，一个系统的性能的提高，不单单是试运行或者维护阶段的性能调优的任务，也不单单是开发阶段的事情，而是在整个软件生命周期都需要注意，进行有效工作才能达到的。所以我希望按照软件生命周期的不同阶段来总结数据库性能优化相关的注意事项。 一、分析阶段 一般来说，在系统分析阶段往往有太多需要关注的地方，系统各种功能性、可用性、可靠性、安全性需求往往吸引了我们大部分的注意力，但是，我们必须注意，性能是很重要的非功能性需求，必须根据系统的特点确定其实时性需求、响应时间的需求、硬件的配置等。最好能有各种需求的量化的指标。 另一方面，在分析阶段应该根据各种需求区分出系统的类型，大的方面，区分是OLTP（联机事务处理系统）和OLAP（联机分析处理系统）。 二、设计阶段 设计阶段可以说是以后系统性能的关键阶段，在这个阶段，有一个关系到以后几乎所有性能调优的过程—数据库设计。 在数据库设计完成后，可以进行初步的索引设计，好的索引设计可以指导编码阶段写出高效率的代码，为整个系统的性能打下良好的基础。 以下是性能要求设计阶段需要注意的： 1、数据库逻辑设计的规范化 数据库逻辑设计的规范化就是我们一般所说的范式，我们可以这样来简单理解范式： 第1规范：没有重复的组或多值的列，这是数据库设计的最低要求。 第2规范: 每个非关键字段必须依赖于主关键字，不能依赖于一个组合式主关键字的某些组成部分。消除部分依赖，大部分情况下，数据库设计都应该达到第二范式。 第3规范: 一个非关键字段不能依赖于另一个非关键字段。消除传递依赖，达到第三范式应该是系统中大部分表的要求，除非一些特殊作用的表。 更高的范式要求这里就不再作介绍了，个人认为，如果全部达到第二范式，大部分达到第三范式，系统会产生较少的列和较多的表，因而减少了数据冗余，也利于性能的提高。

数据库性能测试方法实例讲解

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第4章应用实例讲解 4.1 一种特殊的数据库性能测试方法 很多同志在进行数据方面性能测试时束手无策，前面在第二章的第二节我们已经介绍了如何应用ODBC协议录制LoadRunner 8.0自身带的“Flights-ODBC_Access”例子。这里作者为您提供另一种简便的方法。问题描述：一个面向全国各个中小学的信息管理系统，随着系统被广泛的应用，访问人数的急剧增加、数据量也在飞速增长，如何为用户提供方便、快捷的应用呢？ 4.1.1 数据库集群项目背景介绍 经过公司相关技术人员的讨论，决定采用数据库的集群技术来解决这些问题，将先前1台数据应用服务器扩展为３台。数据库为Mysql，如果您关心数据库的集群技术，请查阅相关资料，在这里不再赘述。实施的整体思路是这样。由于操作人员主要是进行数据的插入工作，在某一段时间内操作人员比较集中，数据量也较大，为了估计集群后会给性能带来多大的提升，我们分别部署了两套运行环境，一套是先前的单一数据库应用服务器环境，另外一个则是三台数据库服务器进行集群。为了记录用户并发插入大数据量系统的响应时间，在相关表中添加了日期时间型字段，记录插入首条和末尾记录的时间，这样，末尾时间减去首条记录插入时间，就是多用户并发插入大批量数据的执行时间了。实施过程如下：第一步，数据库管理员用Java写了一段代码： import java.sql.*; public class testclus { public static void main(String[] args) { //如果传入参数个数不等于2，则给出提示信息"调用：java testclus ip:port recordcnt" if (args.length!=2) { System.out.println("调用：java testclus ip:port recordcnt"); return; } //根据传入参数，动态建立连接字符串 String URL = "jdbc:mysql://" +args[0]+"/testclus?characterEncoding=gbk";

城市公共基础数据库建设方案详细

城市基础数据库系统建设方案

1.系统概述 长期以来，政府各部门部拥有着大量城市基础数据资源，但由于管理分散，制度规不健全，造成重复采集、口径多乱、数出多门；各部门的指标数据自成体系，标准不一，共享程度较差。随着政府向“经济调节、市场监管、社会管理和公共服务”管理职能的转变，就要求必须能够全面、准确掌握全地区经济社会发展态势，强化政府部门掌控决策信息资源的能力，政府部门间信息资源整合与共享需求越来越紧密，但当前部门间信息共享多是点对点方式，没有统一的数据交换管理平台。因此各部门对加快解决数据资源分散管理、数据共享不足的问题需求十分迫切，需要建立城市基础数据库（以下简称智慧城市公共基础数据库）系统以解决以上问题。 依托智慧城市公共基础数据库系统的建设，可以实现各委办局、各所辖地区的经济社会综合数据采集交换，为各部门提供更广泛的信息共享支持，一方面数据信息从各委办局、各所辖地区整合接入，另一方面也为政府和这些接入部门提供全面的共享服务。同时，以智慧城市公共基础数据库指标体系建立为基础，整合来自各委办局和各所辖地区的、经过审核转换处理的数据资源，可实现对经济社会信息的统一和集中存储，确保数据的唯一性和准确性，为今后政府工作提供一致的基础数据支持。 数据整合共享只是手段，数据分析服务才是目的。依托智慧城市公共基础数据库系统建设，可有效整合各政府部门所掌握的全市经济社会信息资源，满足政府业务对统一数据资源共享需要，进而提升形势分析预测水平，对政府在发展规划、投资布局、资源环境、管理创新、科学决策等业务提供强有力支持，提高了政府部门掌控全市经济社会发展态势能力。 2.建设目标 1）建立科学合理的智慧城市公共基础数据库指标体系，力求全面反映地区经济和社会发展的总体情况： 2）有组织、有计划、持续地对政府统计部门、政府各部门以及国民经济行业管理部门负责统计的关系到地区经济与社会发展的信息资源进行收集、整合，

数据库性能监控

数据库性能监控 1.纲要： 数据库性能监控是一个常非大范围。 包含：表空间、段、索引、主键、数据缓冲区、库缓冲、用户锁、等待事件、回滚段、I/O、共享池等等。（空间、索引、等待事件） 2.概述： 在日常生产系统中，我们的系统都使用相当长的时间，SGA 中重做日志缓存区的命中率，应该小于1%、高速缓存命中>=90%率等等一般都是正常的，当然一个非常低的命中率的确意味着系统配置或应用存在严重问题；非常高的缓存命中率存在严重低效率的SQL语句（极差的SQL造成%99以上的命中率）, 但命中率的多少义意不是很大，主要是查看系统的等待事件,系统的反应时间,吞吐率(I/O)。 在系统的配置都没有问题情况下，影响性能的主要方面集中在： 1、索引 2、oracle、操作系统某些资源利用的不合理 3、系统的等待事件 3.索引 要开始监控一个索引的使用，使用这个命令： ALTER INDEX pk_addr MONITORING USAGE;

要停止监控一个索引，输入： ALTER INDEX pk_addr NOMONITORING USAGE; 开始监控索引的使用之后，就可以在sys.v$object_usage视图中查到你所监控的索引的使用情况。 所有被使用过至少一次的索引都可以被监控并显示到这个视图中。不过，一个用户只可以接收它自己schema中的索引使用。Oracle并没有提供一个视图来接收所有模式中的索引。 4.oracle、操作系统某些资源利用的不合理 内存分配不合理 内存的利用率多于80%时，这时说明内存方面应该调节一下。方法大体有以下几项： 划给Oracle使用的内存不要超过系统内存的1/2，一般保在系统内存的40%为益。 为系统增加内存； 如果你的连接特别多，可以使用MTS的方式；（MTS（Multi-Threaded Server）是ORACLE SERVER的一个可选的配置选择，是相对DEDICATE方式而言，它最大的优点是在以不用增加物理资源（内存）的前提下支持更多的并发的连接。） 打全补丁，防止内存漏洞。 表空间分配的不合理 表空间不足的时候，系统前台根本无法使用。 回滚段空间的不足，持行脚本就回失败。 --监控表空间使用率与剩余空间大小的语句 SELECT D.TABLESPACE_NAME,SPACE "空间(M)", BLOCKS ,SPACE-NVL(FREE_SPACE,0) "使用空间(M)", ROUND((1-NVL(FREE_SPACE,0)/SPACE)*100,2) "使用率(%)", FREE_SPACE "空闲空间(M)" FROM (SELECT TABLESPACE_NAME, ROUND(SUM(BYTES)/(1024*1024),2) SPACE, SUM(BLOCKS) BLOCKS FROM DBA_DATA_FILES GROUP BY TABLESPACE_NAME) D,