该文对MySQL数据库性能测试进行了详细的介绍，包括测试方法、测试环境和测试数据，并分析了测试结果。同时，文章还对MySQL数据库的优化方案进行了探讨。
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「第一部分 简介」 1. TXRocks简介 RocksDB是一个非常流行的高性能持久化KV存储，最初是Facebook的数据库工程师团队基于Google LevelDB开发。经过大量的适配工作，Facebook的数据库工程师将RocksDB改造为MySQL的一个存储引擎MyRocks。 TXRocks是TXSQL团队基于RocksDB的事务型存储引擎，得益于RocksDB LSM Tree存储结构，既减少了InnoDB页面半满和碎片浪费，又可以使用紧凑格式存储，因此TXRocks在保持与InnoDB接近
基于Swoole的websocket服务，再之前的消息系统系列的第3篇，主要介绍websocket的压力测试内容，编程的内核是数学，而测试的本质是计算，专业名词叫容量预估，而测试的大体就是用程序模拟程序，检测程序的正确性，有两个点需要注意，QPS最佳值和系统接收最大值，根据测试数据的反馈，针对测试的现象和反映进行优化。
随着交流机会的增多（集中在金融行业，规模都在各自领域数一数二），发现大家对 Docker + Kubernetes 的接受程度超乎想象, 并极有兴趣将这套架构应用到 RDS 领域。数据库服务的需求可以简化为：
随着交流机会的增多(集中在金融行业, 规模都在各自领域数一数二), 发现大家对 Docker + Kubernetes 的接受程度超乎想象, 并极有兴趣将这套架构应用到 RDS 领域. 数据库服务的需求可以简化为:
VARCHAR类型用于存储可变长度字符串，是最常见的字符串数据类型。它比固定长度类型更节省空间，因为它仅使用必要的空间(根据实际字符串的长度改变存储空间)。 有一种情况例外，如果MySQL表使用ROW_FORMAT=FIXED创建的话，每一行都会使用定长存储。
西安锐益达风电技术有限公司成立于 2012 年 1 月 4 日，是一家专业化的工业测量仪器系统、机电产品和计算机软件研发、设计和制造公司，是北京威锐达测控系统有限公司在西安成立的全资子公司。依托大学的科研实力，矢志不渝地从事仪器仪表及测量系统的研究和应用开发，积累了丰富的专业知识和实践经验，具备自主开发高端仪器系统和工程实施的完整技术能力。
这几年，Serverless数据库大火，被业内称为数据库的下一代变革性技术，是云原生数据库发展的必然结果。作为早在2020年就于国内率先推出Serverless数据库的腾讯云，近年来不断在Serverless数据库领域深耕探索，今年更是推出预付费资源类型资源包，Serverless集群挂载只读实例等一系列更新，为用户的降本增效以及国内云原生技术普惠提供了一份自己的答卷。
概述：在评测各个云厂商的云数据库的时候，我们经常被各种复杂的数据迷惑，不知道该怎么看数据库的性能，怎么评比价格，怎么选出性价比超高的产品，对于大部分没法试用（原因你知道的，费用太高）的产品，就只能听厂商宣传了，今天我们来一起探讨如何评选出一款性价比超高的云数据库。 PS: 目前主流的云数据库一般分两大类，一类是互联网公司常用的开源数据库MySQL,一类是Windows下标配的SQL Server，这两大类产品都拥有自己的客户群。本次评测也围绕这两类展开。 PPS: 本次参与评测的厂商有：AWS（国际），AW
Json 作为程序员最受欢迎的数据格式，使用的越来越广泛了，如果你目前使用的数据库不支持JSON的格式，那显然是满足不了程序员以及 程序微服化的需求以及消息传递和消息承载的要求。
当我们对数据库进行优化后，只有进行测量系统性能才能知道优化是否有效，这种测量的方式就是基准测试。基准测试的定义如下：
Alex，专注于云计算领域数年，目前主要从事容器云平台的建设，推进各类基础设施服务的云原生化。
下方查看历史精选文章 重磅发布 - 自动化框架基础指南pdfv1.1 大数据测试过程、策略及挑战 测试框架原理，构建成功的基石 在自动化测试工作之前，你应该知道的10条建议 在自动化测试中，重要的不是工具 在性能测试系列前面几篇文章中我们比较详细的介绍了相关的知识 从终端用户感受来体验性能指标度量 如何建立有效的性能指标监控及诊断调优体系 如何有效的选择性能测试工具 简单谈下性能测试 jmeter性能测试实践注意事项 所有性能相关的文章，均会同步发布至下面的公众号，大家可以关注，以免错过 而本文讲
本文是一篇译文，介绍 Percona 的工程师对 ScaleFlux 的性能压测报告。
最近作者有一个针对ScaleFlux 的产品也叫做 CSD 2000 进行压测的机会. 本文中作者将介绍使用 Intel SSD 和ScaleFlux 存储设备进行压测的对比结果。
突然有一天，领导说：“小王，今天把996福报系统压一下，下班前把压测报告发我邮箱。”
最近在学习数据库相关知识，经常跟一个在某金融公司做DBA的大学朋友交流问题。听说他们公司最近在使用云数据库，我立马来了兴趣，以前只听说过云主机，没想到数据库这种产品也可以在云上买。正好最近在学习使用sysbench，索性我就买了腾讯云数据库（因为他们家的可以按量付费，用完了就释放掉哈哈），配合自己购买的腾讯云主机进行一个对比测试。下面就贴出测试过程和结果，仅供大家参考。
它融合了传统数据库、云计算和新硬件技术的优势,100%兼容 MySQL,为用户提供具有极致弹性、高性能、高可用性、高可靠性和安全性的数据库服务。
本文为霍格沃兹测试学院优秀学员课程学习系列笔记，想一起系统进阶的同学文末加群交流。
去年双十一，为了应对零点的峰值流量冲击，我们在八月下旬启动了全链路压测第一次实践。由于从零开始，因此单独搭建了一套和生产1:1的环境，2个月的时间，光环境成本就高达几百万。
基准测试 ( benchmark ) 是针对系统设计的一种压力测试，通常的目标是为了掌握系统的行为，但也有其他原因，如重现某个系统状态，或者是做新硬件的可靠性测试。本章将讨论 MySQL 和基于 MySQL 的应用的基准测试的重要性、策略和工具。
与系统中其他变更一样，作为构建、部署、测试和发布过程的一部分，任何对数据库的修改都应该通过自动化过程来管理。也就是说，数据库的初始化和所有的迁移都需要脚本化，并提交到版本控制库中。无论是为开发人员创建一个新的本地数据库，还是为测试人员升级系统集成测试环境，或者作为发布过程的一部分迁移生产环境中的数据库，都应该能够使用这些脚本来管理交付流程中的每个数据库。
随着数据的日益增多和数据的重要性在企业中的不断提升，数据库测试成为了一个非常重要的环节。在数据库测试中，我们需要验证数据库的完整性、准确性、一致性等方面的问题，保证数据的稳定性和可靠性。而 Python datatest 是一种非常流行的数据库测试技术，它可以帮助我们更加方便地进行数据库测试，本文将对其进行详细介绍。
在前面的文章中，Fayson介绍过什么是HDFS分层存储，参考《6.2.0-什么是HDFS分层存储》。这个功能很早CDH就支持了，本文基于CDH6.2实际演示如何在CDH中使用HDFS分层存储。
上篇文章，介绍了性能测试从零开始实施如何制定流程。开始本篇文章之前，让我们先回想下在你的工作经历中，是否遇到过下面的一些问题：
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 过拟合与欠拟合 上一篇（机器学习（1）之入门概念），我们介绍了机器学习所解决的问题，以及哪些种类的机器学习方法。本文我们主要从模型容量的选择出发，讲解欠拟合和过拟合问题。机器学习的主要挑战任务是我们的模型能够在先前未观测的新输入上表现良好，而不是仅仅在训练数据集上效果良好。这儿，将在先前未观测输入上的表现能力称之为泛化（generalization）。 首先定义几个关于误差的概念，通常
作为云原生技术先驱，腾讯云数据库内核团队致力于不断提升产品的可用性、可靠性、性能和可扩展性，为用户提供更加极致的体验。为帮助用户了解极致体验背后的关键技术点，本期带来腾讯云数据库专家工程师王鲁俊给大家分享的腾讯云原生数据库TDSQL-C的架构探索和实践，内容主要分为四个部分： 本次分享主要分为四个部分： 第一部分，介绍腾讯云原生数据库 TDSQL-C 产品架构，包括产品的研发背景和架构主要特性； 第二部分，分享用户场景实践，针对线上真实的用户场景做一些分析和针对性实践； 第三部分，分享系统关键优化； 第四部
SysBench是一个跨平台且支持多线程的模块化基准测试工具，用于评估系统在运行高负载的数据库时相关核心参数的性能表现。可绕过复杂的数据库基准设置，甚至在没有安装数据库的前提下，快速了解数据库系统的性能。
ps：性能测试很多专有名词，eg 性能测试 负载测试 压力测试 容量测试 极限测试等， 概念又多又乱，界限又很模糊，如下：
ctest有n个苹果，要将它放入容量为v的背包。给出第i个苹果的大小和价钱，求出能放入背包的苹果的总价钱最大值。
在讲Docker管理测试数据前，先给大家讲一讲Docker容器数据持久化的概念，可以帮助大家更好地理解：
随着数字化技术的创新以及时延敏感型应用的持续落地，越来越多的数据需要实现实时或近实时的处理，这推动了 Redis 等内存数据库的广泛应用。此类数据库对于内存容量有着较高的要求，在数据快速增长的背景下，大内存池构建意味着较高的总体拥有成本 （TCO）压力，需要企业通过内存介质创新、存储架构优化等方式，实现成本与容量的平衡。
当损失函数是0-1损失时，测试误差就变成了常见的测试数据集上的误差率error rate
基准测试（benchmarking）是性能测试的一种类型，强调的是对一类测试对象的某些性能指标进行定量的、可复现、可对比的测试。
他们公司内部管理系统上有很多报表，报表数据都有分页显示，浏览的时候速度还可以。但是每个报表在导出时间窗口稍微大一点的数据时，就异常缓慢，有时候多人一起导出时还会出现堆溢出。
测试用例是测试需求时首选的参考对象，是测试工作的核心，因而，在编写测试用例时，需遵循几点：功能覆盖完整；书写逻辑流畅；描述全面精简。
MongoDB 是由C++语言编写的，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。
在写Laravel测试代码(一) 中聊了关于如何提高 laravel 数据库测试性能，其实简单一句就是：每一个test case, 只重新 seed 被污染的表。 OK，这里有一个前提问题：那如何构建临时测试数据库呢？本文主要探讨如何构建临时测试数据库。
git项目地址： https://github.com/akopytov/sysbench 利用sysbench很容易对mysql做性能基准测试（当然这个工具很强大，除了测试主流数据库性能，还能测试其它方面，详情自己看官网项目文档） mac上的用法： 一、安装 brew install sysbench 二、先在mysql上创建一个专门的测试数据库，比如test 三、利用sysbench先生成测试数据 sysbench --test=oltp --oltp-table-size=5000000 --ol
负载生成器能力：确保负载生成器有足够的硬件资源（尽量保证硬件资源处于非饱和状态）。
现如今，Docker已经成为了很多公司部署应用、服务的首选方案。依靠容器技术，我们能在不同的体系结构之上轻松部署几乎任何种类的应用。作为测试一方，我们应与时俱进，将Docker容器技术应用到测试工作中。为了让小伙伴们可以快速上手Docker容器技术，本文主要从3个场景介绍Docker在测试中的应用：
有赞的基础架构使用了UCloud的基础服务，我们有相当比例的数据库是UCloud的RDS(一部分使用云RDS，一部分使用购买他们的物理服务器自建数据库)。
通过TPC-H基准测试，可获得数据库单位时间内的性能处理能力，为评估数据库系统的现有性能服务水平提供有效依据。
之前的文章聊聊性能测试开始前的准备工作，聊了一些关于性能测试开始前要做的准备工作。
本文提供视频讲解，详细见地址：https://www.bilibili.com/video/BV1Xr4y1c77T
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