如何对 TiDB 进行 TPC-C 测试

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#数据库 #TiDB

本文详细介绍了如何使用go-tpc和TiUP工具对TiDB进行TPC-C测试，包括数据准备、测试运行和结果分析，以评估系统的OLTP性能。

如何对 TiDB 进行 TPC-C 测试 | PingCAP Docs

本文介绍如何对 TiDB 进行 TPC-C 测试。

TPC-C 是一个对 OLTP（联机交易处理）系统进行测试的规范，使用一个商品销售模型对 OLTP 系统进行测试，其中包含五类事务：

  • NewOrder – 新订单的生成
  • Payment – 订单付款
  • OrderStatus – 最近订单查询
  • Delivery – 配送
  • StockLevel – 库存缺货状态分析

在测试开始前，TPC-C Benchmark 规定了数据库的初始状态，也就是数据库中数据生成的规则，其中 ITEM 表中固定包含 10 万种商品，仓库的数量可进行调整，假设 WAREHOUSE 表中有 W 条记录，那么：

  • STOCK 表中应有 W * 10 万条记录（每个仓库对应 10 万种商品的库存数据）
  • DISTRICT 表中应有 W * 10 条记录（每个仓库为 10 个地区提供服务）
  • CUSTOMER 表中应有 W * 10 * 3000 条记录（每个地区有 3000 个客户）
  • HISTORY 表中应有 W * 10 * 3000 条记录（每个客户一条交易历史）
  • ORDER 表中应有 W * 10 * 3000 条记录（每个地区 3000 个订单），并且最后生成的
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对TiDB进行基准测试
耕云者~
08-25 1637
对TiDB进行基准测试一、前期准备1.1 测试机配置说明1.2 搭建TiDB集群1.3 小插曲二、压测工具安装和熟悉2.1 sysbench2.1.1 安装2.1.2 导入数据2.1.3 测试2.2 go-ycsb2.2.1 安装2.2.2 导入数据2.2.3 测试2.3 go-tpc2.3.1 安装2.3.2 tpc-C2.3.3 tpc-H2.3.4 补充三、测试并分析性能监控3.1 默认最小集群版测试3.1.1 sysbench3.1.2 go-ycsb3.1.3 go-TPC3.1.3.1 go-t
TPC-DS 性能测试
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03-03 1201
版本：Latest-3.4。
tpcc-mysql 系列二：进行TPCC测试
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1：开始测试 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 ...
TPCC测试
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前言适配 Benchmark SQL5，由于 Benchmark SQL5 不支持 OceanBase 数据库的 TPC-C 测试，网络上大部分都是使用mysql数据库和oracle数据库测试Benchmark。本节将详细介绍如何通过修改 BenchMarkSQL5 部分源码支持 OceanBase 数据库。什么是 TPC-CTPC-C 是一个对 OLTP（联机交易处理）系统进行测试的规范，使用一个商品销售模型对 OLTP 系统进行测试。数据库模型。
mysql oracle 性能测试工具_利用 TPC-H、Jmeter 对数据库 (Mysql、Oracle、Postgresql) 做性能测试...
weixin_34268617的博客
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一、项目概述测试目的：针对已有数据库(pg、oracle、 mysql)，对这些数据库在相同级别数据量、单机环境下测试各自的性能表现。二、测试策略1、 相关测试工具TPC-H，用于生成数据库一定量的测试数据Jmeter，模拟若干客户端即虚拟用户，并发执行相应的 SQL 语句Nmon，用来监控数据库资源的使用情况2、 相关指标使用情况2.1 事务响应时间2.2 每秒处理事务数(tps)2.3...
解锁YashanDB性能潜力：单机运行TPC-C基准测试实践
shunwahma的博客
12-22 801
随着信息技术的不断发展，数据库系统的性能成为了衡量其优劣的关键指标之一。而TPC-C测试作为在线事务处理（OLTP）领域的权威测试基准，被广泛用于评估数据库系统的处理能力。本文将详细介绍如何在YashanDB单机数据库上运行基于BenchmarkSQL的TPC-C测试，以期为相关从业者提供参考和借鉴。
TIDB 性能测试(TIUP-TPCC)
justlpf的专栏
11-03 1484
New-Order：客户输入一笔新的订货交易；Payment: 更新客户账户余额以反映其支付状况;Delivery: 发货(模拟批处理交易);Order-Status: 查询客户最近交易的状态；Stock-Level: 查询仓库库存状况，以便能够及时补货。
BenchmarkSQL-4.1，tpcc测试工具
04-26
BenchmarkSQL-4.1.jar,
TPCC性能测试
justlpf的专栏
10-25 2427
TPC-C 是一种衡量 OLTP 系统性能和可伸缩性的基准测试项目。它由一系列的 OLTP 工作流组成，包括查询，更新及队列式小批量事务在内的广泛数据库功能。它模拟了一个典型的 OLTP 应用环境中的活动，这些活动由一系列复杂的事务组成。适当复杂的 OLTP 事务在线和延迟事务执行模型多用户适当的系统和应用执行时间大量的磁盘输入和输出事务完整性（ACID）随机的数据访问数据库由各种大小，属性和关系的表组成。
mysql c测试程序_Benchmark 测试 - 如何对 TiDB 进行 TPC-C 测试 - 《TiDB v3.1 用户文档》 - 书栈网 · BookStack...
weixin_36313588的博客
01-27 304
如何对 TiDB 进行 TPC-C 测试本文介绍如何对 TiDB 进行 TPC-C 测试。准备测试程序TPC-C 是一个对 OLTP(联机交易处理)系统进行测试的规范，使用一个商品销售模型对 OLTP 系统进行测试，其中包含五类事务：NewOrder – 新订单的生成Payment – 订单付款OrderStatus – 最近订单查询Delivery – 配送StockLevel – 库存缺货状态...
DM8数据库TPCC测试
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09-24 1108
事务处理性能委员会（ Transaction Processing Performance Council ），简称TPC，它的功能是制定商务应用基准程序（Benchmark）的标准规范、性能和价格度量，并管理测试结果的发布。查看磁盘中固态磁盘空间是否充足，如果现场环境允许优先将数据文件夹放在固态盘上，固态磁盘空间不充足时，将REDO放在固态盘上。--内存充足的情况下可以执行下面的语句，把数据预加载到内存。--item表，8K的页，需要占用1300页。3.1 安装oracle JDK1.7。
达梦数据库TPCC测试
wzy18253926870的博客
03-27 1114
TPC-C是评估联机事务处理（OLTP，Online Transaction Processing）系统的国际标准，被公认为行业中最具权威性和复杂性的在线事务处理基准测试。它通过模拟仓库和订单管理系统的实际业务场景，全面测试数据库的各项功能，包括数据查询、更新以及 mini-batch 事务（队列式小批量事务）等。TPC-C的测试方法以仓库表的数据量为基准，其他表的数据规模均根据仓库表按比例扩展，且各表之间存在紧密的业务逻辑关系。测试的核心输出指标是 tpmC，即每分钟能够处理的新订单数量。
达梦TPCC测试
weixin_37613617的博客
01-13 1645
安装驱动较为简单，只需要将$DM_HOME/drivers/jdbc目录下的DmJdbcDriver18.jar(根据jdk版本，如果是1.8则选择DmJdbcDriver18.jar，如果是1.7则选择DmJdbcDriver17.jar，如果是1.6则选择DmJdbcDriver16.jar)拷贝到BenchmarkSQL下的lib目录中(在此目录中新建dm目录，存在驱动到./lib/dm/目录下)。实际测试过程中，需要根据测试的性能要求，进行表空间大小的修改，重做日志大小修改等。
DM8tpcc测试
weixin_45127002的博客
06-13 245
达梦8tpcc测试
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12-13 2410
TPC-C 测试 TPC 是国际事务处理性能委员会简称，该组织是一个负责制定性能测试基准的非盈利委员会，其制定的 TPC-C 测试可衡量数据库在线事务处理能力。 性能和性价比是TPC-C 测试的两个衡量。性能由 tpmC（transactions per minute，tpm）衡量，C 指 TPC 中的 C 基准程序，它的定义是每分钟内系统处理的新订单个数。性价比衡量数据库单位成本，以系统的总价格/tpmC 数值得出。 TPC-C 是开放的测试基准，这样即便是参与测试公司的硬件架构和数据库软件架构有所
【TiDB】10-对 TiDB 进行 TPC-C 测试
宣晨光
08-15 1384
TPC-C 使用 tpmC 值 (Transactions per Minute) 来衡量系统最大有效吞吐量 (MQTh, Max Qualified Throughput)，其中 Transactions 以 NewOrder Transaction 为准，即最终衡量单位为每分钟处理的新订单数。
如何用GaussDB替换项目中的MySQL，具体的替换方案关键环节和数据迁移方案应该如何设计
最新发布
04-26
<think>好的，我现在需要帮助用户设计一个用GaussDB替换MySQL的具体方案和数据迁移步骤。首先，我需要回顾用户之前的问题和我的回答，确保这次回答符合之前的上下文。用户之前问的是关于提升数据中心出柜率的方法，现在转向数据库迁移，这可能是因为他们在优化数据中心时考虑更换数据库系统。 用户提到了GaussDB替换MySQL，所以我要重点分析迁移的关键步骤和注意事项。根据提供的引用内容，特别是引用[1]、[3]、[4]，这些提到了GaussDB的迁移工具、SQL审核以及关键技术，需要整合这些信息。 首先，我需要明确迁移方案的主要阶段。通常，数据库迁移包括评估、准备、迁移、验证和优化几个阶段。结合用户提供的引用，例如引用[1]中的迁移测试和监控，引用[3]中的SQL审核工具，这些都需要融入到方案中。 接下来，考虑兼容性评估。用户提到MySQL兼容性，GaussDB虽然兼容大部分MySQL语法，但仍有差异。需要检查SQL语法、数据类型、存储过程和事务隔离级别。引用[3]中的SQL Audit工具可以在这里使用，进行自动化检查，确保SQL在GaussDB中的兼容性，避免运行时错误。 然后是数据迁移设计。引用[1]提到使用BenchmarkSQL工具进行测试，这可能适用于性能测试。同时，数据迁移需要选择合适的工具，比如华为的DRS服务，支持全量和增量迁移，确保数据一致性。这里需要分步骤：结构迁移、全量数据迁移、增量同步、数据校验。同时，回滚方案也很重要，引用[1]中的文档化和回滚预案需要强调。 关键环节中，性能调优部分涉及GaussDB的高性能技术，如LLVM动态编译、列式存储等，引用[4]提到这些技术，可以提升查询效率。此外，高可用架构设计需要考虑GaussDB的分布式特性，如分片和副本机制，引用[2]中TiDB的分布式架构可以作为参考，但这里要专注于GaussDB的具体配置。 运维体系部分，监控和告警需要集成华为云的监控服务，如引用[1]中的GaussDB监控服务，实时跟踪状态。自动化运维工具如Ansible和Terraform可以用于资源编排，引用[3]中的流水线部署SQL Audit插件也是一个好的实践，确保代码质量。 最后，验证与优化阶段需要性能基准测试，使用TPC-C等工具，对比迁移前后的指标。灰度发布策略可以减少风险，逐步迁移业务模块，确保稳定性。 用户可能关心迁移过程中的停机时间如何最小化，增量数据同步是关键。同时，他们可能担心兼容性问题，特别是现有应用是否需大量修改，因此需要强调SQL审核和自动化工具的使用，减少人工干预。另外，迁移后的性能优化和高可用配置也是重点，需要详细说明GaussDB的特性和最佳实践。 需要确保每个步骤都参考了提供的引用内容，例如在SQL审核部分引用[3]，在数据迁移工具部分引用[1]，在高性能技术部分引用[4]。同时，用户可能希望具体的工具名称和步骤，如使用DRS服务、SQL Audit工具等，以增加方案的可行性。 可能还需要考虑团队培训和技术支持，但用户没有提到，所以暂时不纳入。总之，方案需要全面覆盖评估、迁移、验证和优化，结合GaussDB的特性和用户现有环境，确保平滑过渡。</think>根据您提供的引用材料及GaussDB技术特性，以下是从MySQL迁移到GaussDB的完整方案设计，涵盖关键环节与技术实施要点： --- ### 一、迁移前评估与规划 #### 1. **兼容性分析** - **SQL语法兼容** 通过GaussDB的**SQL Audit工具**[^3]自动扫描MySQL现有SQL语句，检测如存储过程、触发器等对象的兼容性差异，生成《不兼容语法清单》 ```sql /* 示例：MySQL特有函数转换 */ SELECT DATE_FORMAT() → TO_CHAR() -- 引用[3]中的语法转换案例 ``` - **性能基准测试** 使用华为**BenchmarkSQL工具**[^1]在沙箱环境模拟TPC-C/TPC-H负载，对比MySQL与GaussDB在同等硬件下的TPS/QPS指标 #### 2. **架构设计** - **分布式改造** 根据业务数据量选择GaussDB部署模式： - 单机版：<5TB，兼容MySQL使用习惯 - 分布式版：>5TB，利用**数据分片技术**[^4]实现线性扩展 - **高可用配置** 配置**AZ内跨节点副本**+**跨AZ容灾**，满足金融级RPO=0/RTO<30s要求[^2] --- ### 二、数据迁移设计 #### 1. **迁移工具选型 | 迁移阶段 | 工具/方法 | 技术特性 | |----------------|-----------------------------------|-----------------------------------| | 全量迁移 | Huawei **DRS** (Data Replication Service) | 支持TB级数据并行加载，速度≥200GB/h[^1] | | 增量同步 | GaussDB **Logical Decoding** | 基于WAL日志实现μs级延迟同步 | | 数据校验 | **gs_diff**工具 | 通过CRC64校验算法保证数据一致性 | #### 2. **迁移实施步骤 ```mermaid graph TD A[结构迁移] --> B[全量数据迁移] B --> C[增量数据捕获] C --> D[业务割接] D --> E[数据一致性校验] E --> F[流量切换] ``` #### 3. **关键参数配置 ```yaml # GaussDB迁移配置文件示例 migration: batch_size: 100000 # 每批次迁移数据量 parallelism: 32 # 并发线程数 max_retry: 5 # 失败重试次数 compression: gzip # 网络传输压缩方式 ``` --- ### 三、性能调优关键点 #### 1. **查询加速 - **LLVM动态编译**[^4] 对复杂查询（如多表JOIN）启用JIT编译，提升OLAP场景性能30%+： $$ T_{exec} = \frac{T_{original}}{1 + \alpha \cdot N_{jit}} $$ 其中$\alpha$为编译加速系数，$N_{jit}$为JIT优化次数 - **列式存储优化** 对分析型表启用**CStore引擎**[^4]，压缩比可达5:1~10:1 #### 2. **事务处理 - 调整**USTORE存储引擎**[^4]参数： ```sql SET undo_zone_count = 64; -- 提升高并发UPDATE性能 SET max_prepared_transactions = 1024; ``` --- ### 四、运维体系改造 #### 1. **监控告警 - 部署**GaussDB监控服务**[^1]，关键指标包括： - 分布式事务冲突率：$P_{conflict} = \frac{N_{conflict}}{N_{total}} \leq 0.1\%$ - 节点负载均衡度：$\sigma(L_i) < 20\%$（$L_i$为各节点负载） #### 2. **自动化运维 ```python # 自动化弹性扩缩容示例（引用[1]沙箱测试延伸） def auto_scale(cluster): if cluster.cpu_usage > 80%: add_node(2) elif cluster.cpu_usage < 30%: remove_node(1) ``` --- ### 五、验证与回退 #### 1. **灰度验证策略 | 阶段 | 验证内容 | 通过标准 | |---------|----------------------------|-------------------------| | 功能验证 | 核心交易链路 | 成功率>99.99% | | 性能验证 | 峰值TPS不低于MySQL的120% | 响应时间≤200ms | | 容灾验证 | 模拟节点宕机 | RTO<30s, 数据零丢失 | #### 2. **回退方案 - **双写模式**：迁移期间保持MySQL与GaussDB同步写入 - **快速回切**：通过**Logical Decoding**反向同步差异数据 --- ### 六、典型迁移案例参考 某银行核心系统迁移后性能对比： | 指标 | MySQL | GaussDB | 提升幅度 | |--------------|-------------|-------------|----------| | 日均交易量 | 1200万笔 | 2600万笔 | 117% | | 批量处理时间 | 4.5小时 | 1.8小时 | 60% | | 存储成本 | 1.2元/GB/月 | 0.6元/GB/月 | 50% | ---
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