HammerDB数据库压力工具使用简略步骤 虽然没有图,但是文字描述一样到位的! 蛤蟆只能通过记忆用语言描述步骤,这个工具使用非常简单,可以模拟TPC-C测试模型,测试结果的单位是tpm,注意是不是tpmC。 tpm表示每分钟的事务交易数量。tpmC是TPC-C的事务交易单
HammerDB数据库压力工具使用简略步骤
虽然没有图,但是文字描述一样到位的!
蛤蟆只能通过记忆用语言描述步骤,这个工具使用非常简单,可以模拟TPC-C测试模型,测试结果的单位是tpm,注意是不是tpmC。
tpm表示每分钟的事务交易数量。tpmC是TPC-C的事务交易单位。
大体步骤如下:
1、被测机器安装操作系统
2、如果使用ASM,就安装grid,如果不用ASM,就跳过这步。
3、安装数据库软件,只是软件。具体步骤蛤蟆就略过了,大家可以针对数据库版本网上查找. 主要是环境变量,RPM包的要求。
4、ORACLE用户下,使用dbca命令建库。数据库实例名字和 Global name都设置成hammer, 然后将sys和system密码改成一个简单的,如oracle
5、数据库创建完毕后,用netca配置网络监听。监听名字设置成hammer。
6、创建表空间,可以创建一个也可以创建两个表空间。(这个测试必须要有用户表空间,测试嘛)这里蛤蟆创建两个一个是表空间名字是tpcc,另一个是tpcctab。大小给个100G都就足以(大小和测试的数据库规模有关)
7、安装hammerDB包(官网可以下载之,直接安装即可,需要的一些RPM包,通过YUM进行安装。)(在被测机器或者单独弄个机器当客户端也可以)
不过单独弄个客户端在给被测机器施加压力的时候 压力太大网络会成为瓶颈。
7、打开hammerDB界面, 第一步是create schema界面(有个options选项的记得)。设置必要参数,如SID,测试用的数据库表空间名字,system密码,warehouse数量,用户数量等。
完毕后,双击create,进行数据导入(根据设置的warehouse数量,采用的存储介质性能决定导入数据时间)。
8、设置测试脚本,有个Options选项,设置用户数量等。然后双击Load,HammerDB会加载用户数量。
9、设置测试用户数量,也有个Options选项,设置完毕后,双击create,然后点击图像界面上的绿色go按钮就进行测试了。
10、在第9步之前,最好设置下transaction里面的参数,这样就可以图像化显示性能结果值。
最后说点ORACLE调优项:
1、内存大页开启
2、数据库的PFILE参数设置
3、主要的数据库表空间存放位置(存储介质直接影响数据库性能),将REDO和DATA分开放置。
DATA数据放在随机读性能好的介质上,如SSD磁阵,SSD卡,FusionIO等,延时越小越好。REDO数据放在顺序写的介质上,保证带宽大小。如果REDO有瓶颈,
DATA存储介质再牛逼也不顶用了。
4、如果有网络,就要设置网络中断绑定
瓶颈分析:
1、对系统层面进行分析,CPU,MEM,IO一个一个遍历检查,确保硬件没有出现瓶颈。如果这个提前出现问题,就赶紧换硬件再说。
2、如果硬件OK ,而CPU的利用率等没有上去,那么输出AWR报告进行分析,这个分析需要相对专业的知识,慢慢积累吧。
如果这两大点做透,额,那基本万事搞定的,但事实上是这两个点任何一个点都需要有专业的分析工具和分析水平。
OK,就写到这吧。作为ORACLE数据库的开篇。

MySQLはオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムであり、主にデータを迅速かつ確実に保存および取得するために使用されます。その実用的な原則には、クライアントリクエスト、クエリ解像度、クエリの実行、返品結果が含まれます。使用法の例には、テーブルの作成、データの挿入とクエリ、および参加操作などの高度な機能が含まれます。一般的なエラーには、SQL構文、データ型、およびアクセス許可、および最適化の提案には、インデックスの使用、最適化されたクエリ、およびテーブルの分割が含まれます。

MySQLは、データストレージ、管理、クエリ、セキュリティに適したオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1.さまざまなオペレーティングシステムをサポートし、Webアプリケーションやその他のフィールドで広く使用されています。 2。クライアントサーバーアーキテクチャとさまざまなストレージエンジンを通じて、MySQLはデータを効率的に処理します。 3.基本的な使用には、データベースとテーブルの作成、挿入、クエリ、データの更新が含まれます。 4.高度な使用には、複雑なクエリとストアドプロシージャが含まれます。 5.一般的なエラーは、説明ステートメントを介してデバッグできます。 6.パフォーマンスの最適化には、インデックスの合理的な使用と最適化されたクエリステートメントが含まれます。

MySQLは、そのパフォーマンス、信頼性、使いやすさ、コミュニティサポートに選択されています。 1.MYSQLは、複数のデータ型と高度なクエリ操作をサポートし、効率的なデータストレージおよび検索機能を提供します。 2.クライアントサーバーアーキテクチャと複数のストレージエンジンを採用して、トランザクションとクエリの最適化をサポートします。 3.使いやすく、さまざまなオペレーティングシステムとプログラミング言語をサポートしています。 4.強力なコミュニティサポートを提供し、豊富なリソースとソリューションを提供します。

INNODBのロックメカニズムには、共有ロック、排他的ロック、意図ロック、レコードロック、ギャップロック、次のキーロックが含まれます。 1.共有ロックにより、トランザクションは他のトランザクションが読み取らないようにデータを読み取ることができます。 2.排他的ロックは、他のトランザクションがデータの読み取りと変更を防ぎます。 3.意図ロックは、ロック効率を最適化します。 4。ロックロックインデックスのレコードを記録します。 5。ギャップロックロックインデックス記録ギャップ。 6.次のキーロックは、データの一貫性を確保するためのレコードロックとギャップロックの組み合わせです。

MySQLクエリのパフォーマンスが低いことの主な理由には、インデックスの使用、クエリオプティマイザーによる誤った実行計画の選択、不合理なテーブルデザイン、過剰なデータボリューム、ロック競争などがあります。 1.インデックスがゆっくりとクエリを引き起こし、インデックスを追加するとパフォーマンスが大幅に向上する可能性があります。 2。説明コマンドを使用してクエリ計画を分析し、オプティマイザーエラーを見つけます。 3.テーブル構造の再構築と結合条件を最適化すると、テーブルの設計上の問題が改善されます。 4.データボリュームが大きい場合、パーティション化とテーブル分割戦略が採用されます。 5.高い並行性環境では、トランザクションの最適化とロック戦略は、ロック競争を減らすことができます。

データベースの最適化では、クエリ要件に従ってインデックス作成戦略を選択する必要があります。1。クエリに複数の列が含まれ、条件の順序が固定されている場合、複合インデックスを使用します。 2。クエリに複数の列が含まれているが、条件の順序が修正されていない場合、複数の単一列インデックスを使用します。複合インデックスは、マルチコラムクエリの最適化に適していますが、単一列インデックスは単一列クエリに適しています。

MySQLスロークエリを最適化するには、slowquerylogとperformance_schemaを使用する必要があります。1。LowerQueryLogを有効にし、しきい値を設定して、スロークエリを記録します。 2。performance_schemaを使用してクエリの実行の詳細を分析し、パフォーマンスのボトルネックを見つけて最適化します。

MySQLとSQLは、開発者にとって不可欠なスキルです。 1.MYSQLはオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムであり、SQLはデータベースの管理と操作に使用される標準言語です。 2.MYSQLは、効率的なデータストレージと検索機能を介して複数のストレージエンジンをサポートし、SQLは簡単なステートメントを通じて複雑なデータ操作を完了します。 3.使用の例には、条件によるフィルタリングやソートなどの基本的なクエリと高度なクエリが含まれます。 4.一般的なエラーには、SQLステートメントをチェックして説明コマンドを使用することで最適化できる構文エラーとパフォーマンスの問題が含まれます。 5.パフォーマンス最適化手法には、インデックスの使用、フルテーブルスキャンの回避、参加操作の最適化、コードの読み取り可能性の向上が含まれます。


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