postgresql实战—基准测试

基准测试最关键的衡量指标：吞吐量（Throughput）响应时间（RT）或延迟（Latency）和并发量

吞吐量衡量数据库的单位时间内的事务处理能力，常用单位TPS（每秒事务数）

响应时间或延迟，描述操作过程里用来响应服务的时间，根据不同的应用可以使用分钟秒毫秒和微妙作为单位。还会根据响应时间的最大值最小值以及平均值做分组统计

并发量是指同时工作的连接数

面对一个复杂的系统，在测试之前先明确测试的目标。在一次测试中不可能将系统的各方面都测试得很清楚，每个测试尽量目标单一，测试方法简单。例新增加了一个索引，需要测试这个索引对性能的影响，那我们的测试只针对这一个查询，关注索引调整前后这个查询的响应时间和吞吐量的变化，但如果同时还做了很多其他可能影响的测试结果的变更，就可能无法得出明确的测试结果。测试过程应该尽量持续一段时间，如果测试时间太短，则可能因为没有缓冲而得不到准确的测试结果。在测试过程中应该尽量接近真实的应用场景，并且应该尽可能的多收集系统状态，例如参数配置、C P U使用率、IO、网络流量统计等。即使这些数据目前可能不需要，但也应该保留下来，避免测试结果缺乏依据

每轮测试结束后，都应该详细记录当时的配置和结果，并尽量将这些信息保存为容易使用脚步或工具分析的格式

psql自带运行基准测试的简单程序pgbench。pgbench是一个类TPC-B的基准测试工具，可以执行内置的测试脚本，也可以自定义脚本文件

transaction type：行记录本次测试所使用的测试类型

scaling factor记录pgbench在初始化时设置的数据量的比例因子

query model是测试时指定的查询类型，包括simple查询协议、extended查询协议或prepared查询协议

number of clients是测试时指定的客户端数量

number of threads是测试时指定的每个客户端的线程数

number of transactions per client是测试时指定的每个客户端运行的事务数

number of transactions actually processed是测试结束时实际完成的事务数和计划完成的事务数，计划完成的事务数只是客户端数量乘以每个客户端事务数的值。如果测试成功结束，实际完成的事务数应该和计划完成的事务数相等，如果有事务执行失败，则只会显示实际完成的事务数

latency average是测试过程中的平均响应时间

最后两行TPS的值分别是包含和不包含建立连接开销的TPS值

pgbench的内嵌脚本需要4张表:pgbench_branchs，pgbench_tellers，pgbench_accounts和pgbench_history。

使用pgbench初始化测试数据，pgbench会自动去创建这些表并生成测试数据