MySQL性能压力测试

针对数据库的测试，市面上已经有很多工具了，Google 上搜一下 sql testing tool ，他为你选出的工具，琳琅满目，看花双眼。

比如：40+ Best Database Testing Tools - Popular Data Testing Solutions 这篇文章列举了总共 43 个测试工具，可以用来完成 SQL 的测试，包括生成测试数据，功能性测试，逻辑性测试，当然还有压力测试。

在这里罗列几个工具，以便有应用场景的时候，可以拿起来直接用。

现在的应用系统，一般都会有好几层，比如 UI, Access Layer, Business Layer, 数据库。每一层都有自己独立的测试工具，下面的工具可能会同时支持其中1,2层对应的测试。

Test Data Generator:

1 data factory

商业用数据库数据生成工厂。主要特点有：

    1.生成数据

    2.压力测试



2  MockupData

3 DTM Data Generator

SQL-Based Tools:

1. SQL Server Database tools

2. SQL Test: uses tSQLt framework to make test on views, stored procedures and functions。 使用的是 tSQLt 测试框架，用来测试试图，存储过程以及函数

3. tSQLt:dedicated to sql server

4. oracle sql developer:

5. NoSQLUnit:

6. NoSQLMap:

7. SeLite:combination of selenium and SQLite, known as Selenium extension

8. SQLMap: open source tool for SQLite, MySQL, SQL Server, DB2, PostgreSQL

DB based Level Testing tools:

HammerDB: open source tool for database load testing, used as benchmarking tool for sql server, mysql, db2, oracle。这款工具的优点在于，他是
open
source即开源的工具，意味着你可以完全看到他的测试方案。看不到测试方案的工具，其实对自己理解测试报告，是有障碍的，比如并发是怎么协调的，测试用的逻辑脚本是不是能体现出测试要求。

UI Enhanced Tools: 自带绚丽UI的一体化工具

1. Toad。 这款工具就不用多说了，和 Oracle 打交道并且是大厂项目的话，Toad 基本是必用工具。

2. DBVisualizer: toad 旗下的可视化开发工具， 最有用的一点是可以快速建立ER图

3. Database benchmark: open source tool for performing stress testing on a database that contains a large volume of data. Graphic visualization and reporting options are advanced features of this tool. 开源工具，可视化配置测试用例，性能测试报告。

针对 MySQL, Oracle, MariaDB :

Navicat: for mySQL, also manage data in sql server , oracle, mysql, SQLite
LoadRunner for Oracle:

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在 Brent Ozar 的博客上找到一个非常棒的工具： SQLQueryStress, 并且是open source 开源的。可以从github 上下载并使用。

https://www.brentozar.com/archive/2015/05/how-to-fake-load-tests-with-sqlquerystress

说了那么多，这才是本文的主角。

如果你是手机的 Geek, 我想你一定会喜欢 Andriod.

iPhone 当然也有玩头，只不过 App Store 上线一应用，审批实在麻烦。

这款 SQLQueryStress 就像是 Andriod 上的应用一样，随你拆开来玩，一睹内部玄妙的机关。Github 是个重武器库，当今的软件替代品差不多都能找到。大家看到的题图，都是用了 GitHub 上的小爬虫，从 Instagram 上扣下来的。

首先交代测试环境：

1 测试工具： SQLQueryStress

下载路径：https://github.com/ErikEJ/SqlQueryStress

2 测试用 SQL Server 服务器：

个人的vmware 虚拟机，配置较低

Windows Server 2012

2GB RAM

Intel Core i3CPU @3.07 GHZ

20GB SSD

3 测试方案：

3.1 用户响应时间：读

3.2 服务器 CPU 利用率

今天暂时针对 CPU 做测试。

10 个并发的情况下, 平均响应时间在 0.4973 秒。可以说妥妥的。但细心的朋友肯定注意到，其实这里只是单纯的运行同一个 SQL，想想是不是哪里不够严谨，哪里可以提高，哪里是瓶颈？

这里写图片描述

2 200个并发下，平均响应时间已经超过 1s, 接近 2s 了

这里写图片描述

当这 200个并发，一直在运行着查询的时候，即使是同一个查询，响应时间也已经不可接受了。

这里写图片描述

我们在本次实验中，应用的是同一段脚本，同一段脚本运行完了之后，执行计划会被缓存起来，相应的数据，也会在数据库的缓存中保留下来，这样的环境下，连续的发出查询请求，其实对服务器的CPU考核已经不是很严格了，不需要硬解析，不需要从数据库磁盘拿出数据，但并发的响应时间依然不合格。

假如我们用一个总调度，根据线程ID来随机抽取一个只读存储过程进行查询，这样的查询对CPU的考验才叫严格与真实。

刚才我们用10个并发的时候，系统没有明显的压力，响应时间够快。

这次我们就做10个存储过程，当10个并发同时调用这10个存储过程的时候，检查响应时间，是不是依然合格！

1 利用 AdventureWorks 数据库，编写10个简单的存储过程

2 编写一个总调度存储过程，根据各自的线程ID，即 session_id，来随机调取其中一个存储过程

10 个简单的存储过程可以这么快速生成：

DECLARE @sql_body NVARCHAR(max);



DECLARE my_cur CURSOR

FOR

SELECT TOP 10 'create procedure ' + schema_name(schema_id) + '.get' + NAME + ' as begin ' + 'select count(*) as cnt from ' + schema_name(schema_id) + '.' + NAME + ' end  ' + CHAR(10) + 'go'

FROM sys.objects

WHERE type_desc = 'user_table'



OPEN my_cur



FETCH NEXT

FROM my_cur

INTO @sql_body



PRINT @sql_body



WHILE @@fetch_status = 0

BEGIN

    FETCH NEXT

    FROM my_cur

    INTO @sql_body



    PRINT @sql_body;

END



CLOSE my_cur



DEALLOCATE my_cur

GO

总调度存储过程：

CREATE PROCEDURE dbo.usp_randRunQuery @threads INT = 10

AS

BEGIN

DECLARE @sql_body NVARCHAR(max);



CREATE TABLE #temp_procs (

procedurename NVARCHAR(max)

,id INT identity(1, 1)

)



INSERT INTO #temp_procs

SELECT TOP 10 'exec ' + schema_name(schema_id) + '.' + NAME

FROM sys.objects

WHERE type_desc = 'SQL_STORED_PROCEDURE'

ORDER BY create_date DESC



SELECT @sql_body = procedurename

FROM #temp_procs

WHERE id = @@spid % @threads



EXEC sp_executesql @stmt = @sql_body;



DROP TABLE #temp_procs

END

当 10 个线程，调用不同的存储过程时，响应速度依旧可以。有峰值，但不过百

这里写图片描述

在执行过程中，我发现并不是每一次的 iteration 都是固定的线程，有可能每一次执行，分配的处理线程会改变，因此需要多循环几次，来保证每一个存储过程都被调用，并且一段时间内有足够多的并发在运行

我的猜想是，到了一定的时间之后，相应时间会趋稳。

所以做了一个记录每一个查询的执行时间的功能，如下：

1 加一张Log表：

create table execution_log(execid bigint identity(1,1), spid int,
procname nvarchar(2000),start_dt datetime, end_dt datetime)

2 修改我们的调度过程

CREATE PROCEDURE dbo.usp_randRunQuery @threads INT = 10

AS

BEGIN

    BEGIN

        DECLARE @execid BIGINT

        DECLARE @sql_body NVARCHAR(2000);



        CREATE TABLE #temp_procs (

            procedurename NVARCHAR(2000)

            ,id INT identity(1, 1)

            )



        INSERT INTO #temp_procs

        SELECT TOP 10 'exec ' + schema_name(schema_id) + '.' + NAME

        FROM sys.objects

        WHERE type_desc = 'SQL_STORED_PROCEDURE'

        ORDER BY create_date DESC



        SET IDENTITY_INSERT #temp_procs OFF



        INSERT INTO #temp_procs (

            id

            ,procedurename

            )

        SELECT 0

            ,procedurename

        FROM #temp_procs

        WHERE id = 6



        SET IDENTITY_INSERT #temp_procs ON



        SELECT @sql_body = procedurename

        FROM #temp_procs

        WHERE id = @@spid % @threads % 10



        INSERT INTO execution_log (

            spid

            ,procname

            ,start_dt

            )

        VALUES (

            @@spid

            ,@sql_body

            ,getutcdate()

            )



        SELECT @execid = SCOPE_IDENTITY()



        EXEC sp_executesql @stmt = @sql_body;



        UPDATE execution_log

        SET end_dt = getutcdate()

        WHERE execid = @execid;



        DROP TABLE #temp_procs

    END

END

这里写图片描述

果不出所料，再多的请求，相应时间也稳定下来了

MySQL性能压力测试

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