CN111143198A - 测试数据的处理方法以及装置 - Google Patents
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Abstract
本申请实施例提供了测试数据的处理方法以及装置,用于在执行数据库测试后,在一定程度上可基于测试数据生成更高精确度的测试结果。本申请实施例提供的测试数据的处理方法,包括:获取数据库测试任务所产生的第一测试数据,根据第一测试数据,筛选区间范围内的测试事务吞吐率达到第一测试事务吞吐率阈值的初始时间区间,第一测试事务吞吐率阈值为测试基准所要求的测试事务吞吐率有效范围的下限值;在初始时间区间中的第二测试数据中,通过滑动时间区间依次检测区间内测试数据的测试事务吞吐率,并确定取得最高测试事务吞吐率的目标时间区间;根据目标时间区间中的第三测试数据生成数据库测试任务的测试结果。
Description
技术领域
本申请涉及测试领域,尤其涉及测试数据的处理方法以及装置。
背景技术
近些年来,随着数据库测试基准中TPC-E测试基准的推广,广大消费者或者企业愈加重视数据库在TPC-E测试基准下的性能,同时也应当看到的是,TPC-E测试基准从理论层面落实到实际的测试产品时,仍会伴随着一系列需要解决的问题。
以测试报告为例,在对数据库执行完数据库测试后,可得到测试数据,基于这些测试数据,在生成用于评价数据库在TPC-E测试基准下的性能的测试结果。
而现有的TPC-E测试工具中所生成的测试结果,其反应的数据库的测试性能,其往往与数据库的实际性能仍有差距,也就是说,仍然存在一定的误差,其精确度尚待提高。
发明内容
本申请实施例提供了测试数据的处理方法以及装置,用于在执行数据库测试后,在一定程度上可基于测试数据生成更高精确度的测试结果。
第一方面,本申请实施例提供了一种测试数据的处理方法,方法包括:
获取数据库测试任务所产生的第一测试数据,数据库测试任务用于根据测试基准对目标数据库执行数据库测试,第一测试数据包括目标数据库对于多个测试事务的处理结果;
根据第一测试数据,筛选区间范围内的测试事务吞吐率达到第一测试事务吞吐率阈值的初始时间区间,第一测试事务吞吐率阈值为测试基准所要求的测试事务吞吐率有效范围的下限值;
在初始时间区间中的第二测试数据中,通过滑动时间区间依次检测区间内测试数据的测试事务吞吐率,并确定取得最高测试事务吞吐率的目标时间区间,第二测试数据为根据初始时间区间从第一测试数据中筛选出来的测试数据,滑动时间区间符合测试基准所要求的测试报告的时间区间要求;
根据目标时间区间中的第三测试数据生成数据库测试任务的测试结果,第三测试数据为根据目标时间区间从第二测试数据中筛选出来的测试数据。
在示例性的实施例中,测试基准为TPC-E测试基准,测试事务吞吐率的计算通过如下步骤实现:
根据测试事务吞吐率计算公式计算每个待测时间区间对应的测试事务吞吐率,测试事务吞吐率计算公式为:
Q=N/T,
其中,Q用于指示待测时间区间对应的测试事务吞吐率,N用于指示待测时间区间对应的完成股票交易事务的处理数量,T为待测试区间的时间长度;
将测试事务吞吐率达到第一测试事务吞吐率阈值的待测试区间确定为初始时间区间。
在示例性的实施例中,获取数据库测试任务所产生的第一测试数据之前,方法还包括:
在对目标数据库执行数据库测试以及向目标数据库发送测试事务的过程中,根据测试事务吞吐率计算公式监测目标数据库实时的测试事务吞吐率,并调整测试事务发送速率,使得目标数据库实时的测试事务吞吐率保持为标准事务吞吐率,标准事务吞吐率通过标准事务吞吐率计算公式计算得到,标准事务吞吐率计算公式为:
P=C/S,
其中,P用于指示标准事务吞吐率,C用于指示客户数,S用于指示规模因子,第一测试事务吞吐率阈值≤测试事务吞吐率与标准事务吞吐率的比值≤第二测试事务吞吐率阈值,第一测试事务吞吐率阈值为80%,第二测试事务吞吐率阈值为102%。
在示例性的实施例中,在初始时间区间中的第二测试数据中,通过滑动时间区间依次检测区间内测试数据的测试事务吞吐率包括:
在初始时间区间中的第二测试数据中,将滑动时间区间以1秒为滑动单位进行滑动,依次检测区间内测试数据的测试事务吞吐率。
在示例性的实施例中,滑动时间区间的时间长度至少为2小时。
第二方面,本申请实施例提供了一种测试数据的处理装置,装置包括:
获取单元,用于获取数据库测试任务所产生的第一测试数据,数据库测试任务用于根据测试基准对目标数据库执行数据库测试,第一测试数据包括目标数据库对于多个测试事务的处理结果;
筛选单元,用于根据第一测试数据,筛选区间范围内的测试事务吞吐率达到第一测试事务吞吐率阈值的初始时间区间,第一测试事务吞吐率阈值为测试基准所要求的测试事务吞吐率有效范围的下限值;
检测单元,用于在初始时间区间中的第二测试数据中,通过滑动时间区间依次检测区间内测试数据的测试事务吞吐率,并确定取得最高测试事务吞吐率的目标时间区间,第二测试数据为根据初始时间区间从第一测试数据中筛选出来的测试数据,滑动时间区间符合测试基准所要求的测试报告的时间区间要求;
生成单元,用于根据目标时间区间中的第三测试数据生成数据库测试任务的测试结果,第三测试数据为根据目标时间区间从第二测试数据中筛选出来的测试数据。
在示例性的实施例中,测试基准为TPC-E测试基准,检测单元具体用于:
根据测试事务吞吐率计算公式计算每个待测时间区间对应的测试事务吞吐率,测试事务吞吐率计算公式为:
Q=N/T,
其中,Q用于指示待测时间区间对应的测试事务吞吐率,N用于指示待测时间区间对应的完成股票交易事务的处理数量,T为待测试区间的时间长度;
将测试事务吞吐率达到第一测试事务吞吐率阈值的待测试区间确定为初始时间区间。
在示例性的实施例中,装置还包括调整单元,用于:
在对目标数据库执行数据库测试以及向目标数据库发送测试事务的过程中,根据测试事务吞吐率计算公式监测目标数据库实时的测试事务吞吐率,并调整测试事务发送速率,使得目标数据库实时的测试事务吞吐率保持为标准事务吞吐率,标准事务吞吐率通过标准事务吞吐率计算公式计算得到,标准事务吞吐率计算公式为:
P=C/S,
其中,P用于指示标准事务吞吐率,C用于指示客户数,S用于指示规模因子,第一测试事务吞吐率阈值≤测试事务吞吐率与标准事务吞吐率的比值≤第二测试事务吞吐率阈值,第一测试事务吞吐率阈值为80%,第二测试事务吞吐率阈值为102%。
在示例性的实施例中,检测单元,具体用于:
在初始时间区间中的第二测试数据中,将滑动时间区间以1秒为滑动单位进行滑动,依次检测区间内测试数据的测试事务吞吐率。
在示例性的实施例中,滑动时间区间的时间长度至少为2小时。
第三方面,本申请实施例提供了测试数据的处理设备,包括处理器,处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现如上述第一方面的任一步骤。
第四方面,本申请实施例提供了可读存储介质,其上存储有计算机程序,计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面的任一步骤。
从以上技术方案可以看出,本申请实施例具有以下优点:
在获取到本次数据库测试任务的第一测试数据后,先筛选区间范围内的测试事务吞吐率达到第一测试事务吞吐率阈值的初始时间区间,所述第一测试事务吞吐率阈值为所述测试基准所要求的测试事务吞吐率有效范围的下限值,再在所述初始时间区间中的第二测试数据中,通过滑动时间区间依次检测区间内测试数据的测试事务吞吐率,并确定取得最高测试事务吞吐率的目标时间区间,所述第二测试数据为根据所述初始时间区间从所述第一测试数据中筛选出来的测试数据,所述滑动时间区间符合所述测试基准所要求的测试报告的时间区间要求,由此可精确地确定出数据库在数据库测试过程中的稳定状态区间(即初始时间区间),进而还可精确地从稳定状态区间中确定出取得最高测试事务吞吐率的最优时间区间(即目标时间区间),该最优时间区间中的第三测试数据为生成本次数据库测试任务的测试结果的最优测试数据,如此最后可生成更高精确度的测试结果,精确地反应出数据库的最优测试性能。
附图说明
图1为本申请实施例测试数据的处理方法的一种流程示意图;
图2为本申请实施例测试数据的处理方法的一种场景示意图
图3为本申请实施例测试数据的处理方法的又一种流程示意图;
图4为本申请实施例测试数据的处理方法的又一种流程示意图;
图5为本申请实施例测试数据的处理方法的又一种流程示意图;
图6为本申请实施例测试数据的处理装置的一种结构示意图;
图7为本申请实施例测试数据的处理设备的一种结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本申请保护的范围。
本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象,而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换,以便这里描述的实施例能够以除了在这里图示或描述的内容以外的顺序实施。此外,术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形,意图在于覆盖不排他的包含,例如,包含了一系列步骤或模块的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或模块,而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或模块。在本申请中出现的对步骤进行的命名或者编号,并不意味着必须按照命名或者编号所指示的时间/逻辑先后顺序执行方法流程中的步骤,已经命名或者编号的流程步骤可以根据要实现的技术目的变更执行次序,只要能达到相同或者相类似的技术效果即可。
本申请中所出现的模块的划分,是一种逻辑上的划分,实际应用中实现时可以有另外的划分方式,例如多个模块可以结合成或集成在另一个系统中,或一些特征可以忽略,或不执行,另外,所显示的或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口,模块之间的间接耦合或通信连接可以是电性或其他类似的形式,本申请中均不作限定。并且,作为分离部件说明的模块或子模块可以是也可以不是物理上的分离,可以是也可以不是物理模块,或者可以分布到多个电路模块中,可以根据实际的需要选择其中的部分或全部模块来实现本申请方案的目的。
在介绍本申请实施例提供的测试数据的处理方法之前,先介绍本申请实施例涉及的应用背景。
本申请实施例提及的测试数据的处理方法,其执行主体可以为测试数据的处理装置,或者集成了该测试数据的处理装置的服务器设备或者物理主机等不同类型的测试数据的处理设备,其中,测试数据的处理装置可以采用硬件或者软件的方式实现。测试数据的处理设备可以为一个设备,也可以为多个设备组成,随实际需要配置。
其中,数据库具体可以为Oracle、MySQL、SQLServer、达梦、金仓、南大通用等类型的数据库。需要说明的是,基于简洁说明的目的,本申请实施例所称的数据库实际所指的是数据库管理系统,也就是说,数据库测试针对的是数据库管理系统。
若测试数据的处理设备还可以根据数据库测试任务对数据库执行数据库测试,则根据执行数据库测试所采用的测试基准,还可以划分为不同功能的设备。以TPC-E测试基准为例,测试数据的处理设备可以直接为驱动器设备,驱动器设备上运行了CE Server组件、MEE Server组件以及Driver组件,或者,测试数据库的处理设备还可以包括3个设备,以分别运行CE Server组件、MEE Server组件以及Driver组件,CE Server组件、MEE Server组件以及Driver组件为TPC-E测试基准中所规范的组件,其中,Driver组件用于控制CE Server组件以及MEE Server组件,CE Server组件用于模拟客户操作型事务,MEE Server用于模拟市场操作型事务,通过Driver组件、CE Server组件以及MEE Server组件,可向数据库发送测试事务,测试数据库对于这些测试事务的事务处理能力。
在现有的相关技术中,由于在基于测试数据生成测试结果的过程中,采取随机选取时间区间的方式,并根据该时间区间内的测试数据生成测试结果,往往无法精确地反应出数据库在测试过程中的稳定状态区间,更重要的是,很难得到数据库的最优测试性能。
也因此,基于现有的相关技术存在的上述缺陷,本申请实施例提供了测试数据的处理方法,至少在一定程度上克服现有的相关技术所存在的缺陷。
图1示出了本申请实施例测试数据的处理方法的一种流程示意图,如图1示出的,本申请实施例提供的测试数据的处理方法,具体可包括如下步骤:
步骤S101,获取数据库测试任务所产生的第一测试数据,数据库测试任务用于根据测试基准对目标数据库执行数据库测试,第一测试数据包括目标数据库对于多个测试事务的处理结果;
步骤S102,根据第一测试数据,筛选区间范围内的测试事务吞吐率达到第一测试事务吞吐率阈值的初始时间区间,第一测试事务吞吐率阈值为测试基准所要求的测试事务吞吐率有效范围的下限值;
步骤S103,在初始时间区间中的第二测试数据中,通过滑动时间区间依次检测区间内测试数据的测试事务吞吐率,并确定取得最高测试事务吞吐率的目标时间区间,第二测试数据为根据初始时间区间从第一测试数据中筛选出来的测试数据,滑动时间区间符合测试基准所要求的测试报告的时间区间要求;
步骤S104,根据目标时间区间中的第三测试数据生成数据库测试任务的测试结果,第三测试数据为根据目标时间区间从第二测试数据中筛选出来的测试数据。
结合图2示出本申请实施例测试数据的处理方法的一种场景示意图,在图1所示实施例提出的技术方案中,在获取到本次数据库测试任务的第一测试数据后,先筛选区间范围内的测试事务吞吐率达到第一测试事务吞吐率阈值的初始时间区间,第一测试事务吞吐率阈值为测试基准所要求的测试事务吞吐率有效范围的下限值,例如图2中区间范围内的测试事务吞吐率达到第一测试事务吞吐率阈值R1的区间L1以及区间L2(图2中区间L1以及区间L2仅为举例说明,并不具有限定作用),再在初始时间区间中的第二测试数据中,通过滑动时间区间依次检测区间内测试数据的测试事务吞吐率,例如图2中的区间In,并确定取得最高测试事务吞吐率的目标时间区间,例如图2中的区间Is,第二测试数据为根据初始时间区间从第一测试数据中筛选出来的测试数据,滑动时间区间符合测试基准所要求的测试报告的时间区间要求,由此可精确地确定出数据库在数据库测试过程中的稳定状态区间(即初始时间区间,图2中的区间L1以及区间L2),进而还可精确地从稳定状态区间中确定出取得最高测试事务吞吐率的最优时间区间(即目标时间区间,例如图2中的区间Is),该最优时间区间中的第三测试数据为生成本次数据库测试任务的测试结果的最优测试数据,如此最后可生成更高精确度的测试结果,精确地反应出数据库的最优测试性能。
以下继续对图2所示实施例的各个步骤的具体实施方式进行详细阐述:
在示例性的实施例中,本申请提供的测试数据的处理方法所涉及的测试基准具体可以为TPC-E测试基准,或者,测试基准还可以为TPC-C等对测试报告具有测试事务吞吐率要求的测试基准,随实际需要而定。
作为上述提及的测试事务吞吐率的计算处理的具体实现方式,以TPC-E测试基准为例进行说明,如图3示出的本申请实施例测试数据的处理方法的又一种流程示意图,可包括:
步骤S301,根据测试事务吞吐率计算公式计算每个待测时间区间对应的测试事务吞吐率;
测试事务吞吐率计算公式为:
Q=N/T,
其中,Q用于指示待测时间区间对应的测试事务吞吐率,N用于指示待测时间区间对应的完成股票交易事务的处理数量,T为待测试区间的时间长度。
步骤S302,将测试事务吞吐率达到第一测试事务吞吐率阈值的待测试区间确定为初始时间区间。
值得注意的是,在步骤S301中,每个待测时间区间的时间长度不一定是相同的,也就是说,可遍历第一测试数据可划分得到的时间区间,将每个划分得到的区间作为待测时间区间,并通过上述测试事务吞吐率计算公式计算相应的测试事务吞吐率,以此确定测试事务吞吐率达到TPC-E测试基准所规范的第一测试事务吞吐率阈值的待测试区间,例如图2中的区间L1以及区间L2。
此外,需要说明的,在计算测试事务吞吐率时只涉及到了完成股票交易事务的处理数量,但是在基于TPC-E测试基准对目标数据库执行数数据库测试的过程中,测试事务具体涉及了经纪人交易统计事务(Broker-Volume)、客户价值统计事务(Customer-Position)、市场洞察事务(Market-Watch)、股票详情事务(Security-Detail)、历史交易信息查询事务(Trade-Lookup)、发起股票交易事务(Trade-Order)、查看交易状态事务(Trade-Status)、校准历史交易信息事务(Trade-Update)、股票期权操作事务(Market-Feed)、完成股票交易事务(Trade-Result),具体可参考下面列出的表1:
表1-10种测试事务及其混合比例
序号 | 事务类型 | 目标比例 | 要求范围 |
1 | Broker-Volume | 4.9% | 4.875%-4.925% |
2 | Customer-Position | 13% | 12.935%-13.065% |
3 | Market-Watch | 18% | 17.910%-18.090% |
4 | Security-Detail | 14% | 13.930%-14.070% |
5 | Trade-Lookup | 8% | 7.960%-8.040% |
6 | Trade-Order | 10.1% | 10.049%-10.151% |
7 | Trade-Status | 19% | 18.905%-19.095% |
8 | Trade-Update | 2% | 1.990%-2.010% |
9 | Market-Feed | 1% | 0.995%-1.005% |
10 | Trade-Result | 10% | 9.950%-10.050% |
此外,测试的过程中还可包括数据维护事务(Data-Maintenance)以及交易清理事务(Trade-Cleanup),以及,TPC-E测试基准中对于测试结果中的测试事务吞吐率的规范,其规范范围为标准事务吞吐率的80%-102%,也就是说,得满足以下条件:
80%≤(测试事务吞吐率/标准事务吞吐率)≤102%。
其中,标准事务吞吐率可由通过本次TPC-E测试任务确定,即通过本次TPC-E测试任务的任务信息中所携带的客户数以及规模因子确定,具体的,可通过下述的标准事务吞吐率计算公式计算得到标准事务吞吐率:
P=C/S,
其中,P用于指示标准事务吞吐率,C用于指示客户数,S用于指示规模因子。
例如,客户数为50000,规模因子为500,则标准事务吞吐率为50000/500=100tpsE,表示每秒钟完成100个完成股票交易事务,对应的,完成股票交易事务占事务混合比例中的10%,这意味着理想状态下每秒钟共向目标数据库发送了共1000个事务。
对应的,若标准事务吞吐率为100tpsE,此时TPC-E测试基准中对于测试结果中的测试事务吞吐率的规范范围为80tpsE-102tpsE。
在示例性的实施例中,除了可在对目标数据库执行数据库测试后对测试数据进行上述的优化处理,还可在测试的过程中,进行相关的事务发送控制。
具体的,参阅图4示出的本申请实施例测试数据的处理方法的又一种流程示意图,在步骤S101之前,方法还可包括:
步骤S401,在对目标数据库执行数据库测试以及向目标数据库发送测试事务的过程中,根据测试事务吞吐率计算公式监测目标数据库实时的测试事务吞吐率,并调整测试事务发送速率,使得目标数据库实时的测试事务吞吐率保持为标准事务吞吐率。
其中,标准事务吞吐率的计算参考上述内容,而测试事务发送速率的调整,则可以结合上述提及的10种测试事务及其混合比例,在混合比例的约束下,调整单位时间内向目标数据库发送的测试事务的数量,由此可调整目标数据库的完成股票交易事务的处理数量,进而可调整目标数据库实时的测试事务吞吐率直至标准事务吞吐率。
容易理解,若在数据库测试的过程中,考虑到执行过程中的时延、失败、故障等的预设、误差或者异常情况,测试事务发送速率不一定等于目标数据库的实际事务吞吐率,因此需实时地结合测试事务吞吐率计算公式,监测目标数据库对应的当前时间区间中的测试事务吞吐率。
事务的发送速率控制使得目标数据库实时的测试事务吞吐率不超过第二测试事务吞吐率阈值,如此使得目标数据库实时的测试事务吞吐率尽可能保持在第一测试事务吞吐率以及第二测试吞吐率之间,还可趋于或者保持标准事务吞吐率,使得测试完成后第一测试数据具有更高的有效性以及精确性。
在示例性的实施例中,参阅图5示出的本申请实施例测试数据的处理方法的又一种流程示意图,作为上述步骤S103的具体实现方式,如图中示出的,可包括:
步骤S501,在初始时间区间中的第二测试数据中,将滑动时间区间以1秒为滑动单位进行滑动,依次检测区间内测试数据的测试事务吞吐率。
继续结合图2作为说明,举例而言,若区间L1的时间长度为3小时,且滑动时间区间In的时间长度为2.5小时,则在区间L1对应的测试数据中,滑动时间区间In在时间区间L1中可以滑动(3-2.5)*60*60共1800次,对应的,可根据上述的测试事务吞吐率计算公式取得1800个测试事务吞吐率的值。区间L2同理,区间L1以及区间L2中将取得最大测试事务吞吐率的区间作为目标区间Is,即可取得最优测试数据。
示例性的,滑动时间区间的时间长度具体可以为TPC-E测试基准所要求的最小时间长度单位,即2小时,在该设置下,对滑动时间区间得到的最优测试数据进行时间跨度上的缩限,以此进一步提高该最优测试数据的数据价值,即可进一步得到具有更高测试事务吞吐率的目标时间区间及其对应的第三测试数据,进而可得到具有更加精确的测试事务吞吐率的测试结果。
以上是对本申请实施例测试数据的处理方法的介绍,下面继续介绍本申请实施例提供的测试数据的处理装置。
参阅图6,图6示出了本申请实施例测试数据的处理装置的一种结构示意图,具体的,测试数据的处理装置600可包括如下结构:
获取单元601,用于获取数据库测试任务所产生的第一测试数据,数据库测试任务用于根据测试基准对目标数据库执行数据库测试,第一测试数据包括目标数据库对于多个测试事务的处理结果;
筛选单元602,用于根据第一测试数据,筛选区间范围内的测试事务吞吐率达到第一测试事务吞吐率阈值的初始时间区间,第一测试事务吞吐率阈值为测试基准所要求的测试事务吞吐率有效范围的下限值;
检测单元603,用于在初始时间区间中的第二测试数据中,通过滑动时间区间依次检测区间内测试数据的测试事务吞吐率,并确定取得最高测试事务吞吐率的目标时间区间,第二测试数据为根据初始时间区间从第一测试数据中筛选出来的测试数据,滑动时间区间符合测试基准所要求的测试报告的时间区间要求;
生成单元604,用于根据目标时间区间中的第三测试数据生成数据库测试任务的测试结果,第三测试数据为根据目标时间区间从第二测试数据中筛选出来的测试数据。
在示例性的实施例中,测试基准为TPC-E测试基准,检测单元603具体用于:
根据测试事务吞吐率计算公式计算每个待测时间区间对应的测试事务吞吐率,测试事务吞吐率计算公式为:
Q=N/T,
其中,Q用于指示待测时间区间对应的测试事务吞吐率,N用于指示待测时间区间对应的完成股票交易事务的处理数量,T为待测试区间的时间长度;
将测试事务吞吐率达到第一测试事务吞吐率阈值的待测试区间确定为初始时间区间。
在示例性的实施例中,装置还包括调整单元605,用于:
在对目标数据库执行数据库测试以及向目标数据库发送测试事务的过程中,根据测试事务吞吐率计算公式监测目标数据库实时的测试事务吞吐率,并调整测试事务发送速率,使得目标数据库实时的测试事务吞吐率保持为标准事务吞吐率,标准事务吞吐率通过标准事务吞吐率计算公式计算得到,标准事务吞吐率计算公式为:
P=C/S,
其中,P用于指示标准事务吞吐率,C用于指示客户数,S用于指示规模因子,第一测试事务吞吐率阈值≤测试事务吞吐率与标准事务吞吐率的比值≤第二测试事务吞吐率阈值,第一测试事务吞吐率阈值为80%,第二测试事务吞吐率阈值为102%。
在示例性的实施例中,检测单元603,具体用于:
在初始时间区间中的第二测试数据中,将滑动时间区间以1秒为滑动单位进行滑动,依次检测区间内测试数据的测试事务吞吐率。
在示例性的实施例中,滑动时间区间的时间长度为2小时。
参阅图7,图7示出了本申请实施例提供的测试数据的处理设备的一种结构示意图,具体的,本申请实施例提供的测试数据的处理设备包括处理器601,处理器701用于执行存储器702中存储的计算机程序时实现如图1至图5对应任意实施例中测试数据的处理方法的各步骤;或者,处理器701用于执行存储器702中存储的计算机程序时实现如图6对应实施例中各单元的功能。
示例性的,计算机程序可以被分割成一个或多个模块/单元,一个或者多个模块/单元被存储在存储器702中,并由处理器701执行,以完成本申请。一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段,该指令段用于描述计算机程序在计算机装置中的执行过程。
测试数据的处理设备可包括,但不仅限于处理器701、存储器702。本领域技术人员可以理解,示意仅仅是测试数据的处理设备的示例,并不构成对测试数据的处理设备的限定,可以包括比图示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者不同的部件,例如测试数据的处理设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等,处理器701、存储器702、输入输出设备以及网络接入设备等通过总线相连。
处理器701可以是中央处理单元(Central Processing Unit,CPU),还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor,DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等,处理器是测试数据的处理设备的控制中心,利用各种接口和线路连接整个测试数据的处理设备的各个部分。
存储器702可用于存储计算机程序和/或模块,处理器701通过运行或执行存储在存储器702内的计算机程序和/或模块,以及调用存储在存储器702内的数据,实现计算机装置的各种功能。存储器702可主要包括存储程序区和存储数据区,其中,存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等;存储数据区可存储根据测试数据的处理设备的使用所创建的数据(比如音频数据、视频数据等)等。此外,存储器可以包括高速随机存取存储器,还可以包括非易失性存储器,例如硬盘、内存、插接式硬盘,智能存储卡(Smart Media Card,SMC),安全数字(Secure Digital,SD)卡,闪存卡(Flash Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
本申请还提供了可读存储介质,其上存储有计算机程序,计算机程序被处理器执行时实现如图1至图5对应任意实施例中的测试数据的处理方法。
可以理解,集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本申请各方法实施例的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-only Memory,ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory,RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为描述的方便和简洁,上述描述的测试数据的处理装置、设备及其单元的具体工作过程,可以参考图1至图5对应实施例中测试数据的处理方法的说明,具体在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的测试数据的处理装置、设备及其单元,可以通过其它的方式实现。例如,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如,单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口,装置或单元的间接耦合或通信连接,可以是电性,机械或其它的形式。
作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外,在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。
以上,以上实施例仅用以说明本申请的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1.一种测试数据的处理方法,其特征在于,所述方法包括:
获取数据库测试任务所产生的第一测试数据,所述数据库测试任务用于根据测试基准对目标数据库执行数据库测试,所述第一测试数据包括所述目标数据库对于多个测试事务的处理结果;
根据所述第一测试数据,筛选区间范围内的测试事务吞吐率达到第一测试事务吞吐率阈值的初始时间区间,所述第一测试事务吞吐率阈值为所述测试基准所要求的测试事务吞吐率有效范围的下限值;
在所述初始时间区间中的第二测试数据中,通过滑动时间区间依次检测区间内测试数据的测试事务吞吐率,并确定取得最高测试事务吞吐率的目标时间区间,所述第二测试数据为根据所述初始时间区间从所述第一测试数据中筛选出来的测试数据,所述滑动时间区间符合所述测试基准所要求的测试报告的时间区间要求;
根据所述目标时间区间中的第三测试数据生成所述数据库测试任务的测试结果,所述第三测试数据为根据所述目标时间区间从所述第二测试数据中筛选出来的测试数据。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述测试基准为TPC-E测试基准,所述测试事务吞吐率的计算通过如下步骤实现:
根据测试事务吞吐率计算公式计算每个待测时间区间对应的测试事务吞吐率,所述测试事务吞吐率计算公式为:
Q=N/T,
其中,所述Q用于指示所述待测时间区间对应的测试事务吞吐率,所述N用于指示所述待测时间区间对应的完成股票交易事务的处理数量,所述T为所述待测试区间的时间长度;
将测试事务吞吐率达到所述第一测试事务吞吐率阈值的待测试区间确定为所述初始时间区间。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述获取数据库测试任务所产生的第一测试数据之前,所述方法还包括:
在对所述目标数据库执行数据库测试以及向所述目标数据库发送测试事务的过程中,根据所述测试事务吞吐率计算公式监测所述目标数据库实时的测试事务吞吐率,并调整测试事务发送速率,使得所述目标数据库实时的测试事务吞吐率保持为标准事务吞吐率,所述标准事务吞吐率通过标准事务吞吐率计算公式计算得到,所述标准事务吞吐率计算公式为:
P=C/S,
其中,所述P用于指示所述标准事务吞吐率,所述C用于指示客户数,所述S用于指示规模因子,所述第一测试事务吞吐率阈值≤所述测试事务吞吐率与所述标准事务吞吐率的比值≤第二测试事务吞吐率阈值,所述第一测试事务吞吐率阈值为80%,所述第二测试事务吞吐率阈值为102%。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述在所述初始时间区间中的第二测试数据中,通过滑动时间区间依次检测区间内测试数据的测试事务吞吐率包括:
在所述初始时间区间中的第二测试数据中,将所述滑动时间区间以1秒为滑动单位进行滑动,依次检测所述区间内测试数据的测试事务吞吐率。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述滑动时间区间的时间长度至少为2小时。
6.一种测试数据的处理装置,其特征在于,所述装置包括:
获取单元,用于获取数据库测试任务所产生的第一测试数据,所述数据库测试任务用于根据测试基准对目标数据库执行数据库测试,所述第一测试数据包括所述目标数据库对于多个测试事务的处理结果;
筛选单元,用于根据所述第一测试数据,筛选区间范围内的测试事务吞吐率达到第一测试事务吞吐率阈值的初始时间区间,所述第一测试事务吞吐率阈值为所述测试基准所要求的测试事务吞吐率有效范围的下限值;
检测单元,用于在所述初始时间区间中的第二测试数据中,通过滑动时间区间依次检测区间内测试数据的测试事务吞吐率,并确定取得最高测试事务吞吐率的目标时间区间,所述第二测试数据为根据所述初始时间区间从所述第一测试数据中筛选出来的测试数据,所述滑动时间区间符合所述测试基准所要求的测试报告的时间区间要求;
生成单元,用于根据所述目标时间区间中的第三测试数据生成所述数据库测试任务的测试结果,所述第三测试数据为根据所述目标时间区间从所述第二测试数据中筛选出来的测试数据。
7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述测试基准为TPC-E测试基准,所述检测单元具体用于:
根据测试事务吞吐率计算公式计算每个待测时间区间对应的测试事务吞吐率,所述测试事务吞吐率计算公式为:
Q=N/T,
其中,所述Q用于指示所述待测时间区间对应的测试事务吞吐率,所述N用于指示所述待测时间区间对应的完成股票交易事务的处理数量,所述T为所述待测试区间的时间长度;
将测试事务吞吐率达到所述第一测试事务吞吐率阈值的待测试区间确定为所述初始时间区间。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述装置还包括调整单元,用于:
在对所述目标数据库执行数据库测试以及向所述目标数据库发送测试事务的过程中,根据所述测试事务吞吐率计算公式监测所述目标数据库实时的测试事务吞吐率,并调整测试事务发送速率,使得所述目标数据库实时的测试事务吞吐率保持为标准事务吞吐率,所述标准事务吞吐率通过标准事务吞吐率计算公式计算得到,所述标准事务吞吐率计算公式为:
P=C/S,
其中,所述P用于指示所述标准事务吞吐率,所述C用于指示客户数,所述S用于指示规模因子,所述第一测试事务吞吐率阈值≤所述测试事务吞吐率与所述标准事务吞吐率的比值≤第二测试事务吞吐率阈值,所述第一测试事务吞吐率阈值为80%,所述第二测试事务吞吐率阈值为102%。
9.根据权利要求8所述的装置,其特征在于,所述检测单元,具体用于:
在所述初始时间区间中的第二测试数据中,将所述滑动时间区间以1秒为滑动单位进行滑动,依次检测所述区间内测试数据的测试事务吞吐率。
10.根据权利要求9所述的装置,其特征在于,所述滑动时间区间的时间长度至少为2小时。
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Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7337431B1 (en) * | 2003-12-23 | 2008-02-26 | Sprint Communications Company L.P. | Distributed large-scale application benchmark system |
CN103051500A (zh) * | 2013-01-04 | 2013-04-17 | 北京邮电大学 | 一种服务网络系统的测试方法及系统 |
CN107133159A (zh) * | 2017-05-10 | 2017-09-05 | 上海斐讯数据通信技术有限公司 | 测试数据库创建方法及测试数据库创建系统 |
CN107193632A (zh) * | 2017-05-16 | 2017-09-22 | 上海斐讯数据通信技术有限公司 | 一种模拟证券交易的基准测试方法及系统 |
CN108845914A (zh) * | 2018-06-29 | 2018-11-20 | 平安科技(深圳)有限公司 | 性能测试报告的生成方法、电子装置及可读存储介质 |
CN109408303A (zh) * | 2018-09-19 | 2019-03-01 | Oppo(重庆)智能科技有限公司 | 测试数据分析方法及相关产品 |
CN109872230A (zh) * | 2019-01-23 | 2019-06-11 | 平安科技(深圳)有限公司 | 金融数据分析系统的测试方法、装置、介质、电子设备 |
CN110069390A (zh) * | 2019-03-05 | 2019-07-30 | 武汉迎风聚智科技有限公司 | 一种可精确统计处理效率的tpc-e测试方法以及系统 |
-
2019
- 2019-12-10 CN CN201911258616.8A patent/CN111143198B/zh active Active
Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7337431B1 (en) * | 2003-12-23 | 2008-02-26 | Sprint Communications Company L.P. | Distributed large-scale application benchmark system |
CN103051500A (zh) * | 2013-01-04 | 2013-04-17 | 北京邮电大学 | 一种服务网络系统的测试方法及系统 |
CN107133159A (zh) * | 2017-05-10 | 2017-09-05 | 上海斐讯数据通信技术有限公司 | 测试数据库创建方法及测试数据库创建系统 |
CN107193632A (zh) * | 2017-05-16 | 2017-09-22 | 上海斐讯数据通信技术有限公司 | 一种模拟证券交易的基准测试方法及系统 |
CN108845914A (zh) * | 2018-06-29 | 2018-11-20 | 平安科技(深圳)有限公司 | 性能测试报告的生成方法、电子装置及可读存储介质 |
CN109408303A (zh) * | 2018-09-19 | 2019-03-01 | Oppo(重庆)智能科技有限公司 | 测试数据分析方法及相关产品 |
CN109872230A (zh) * | 2019-01-23 | 2019-06-11 | 平安科技(深圳)有限公司 | 金融数据分析系统的测试方法、装置、介质、电子设备 |
CN110069390A (zh) * | 2019-03-05 | 2019-07-30 | 武汉迎风聚智科技有限公司 | 一种可精确统计处理效率的tpc-e测试方法以及系统 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
刘莉;屈培;: "基于Web服务器性能的TPC-W基准测试" * |
姜春宇;孟苗苗;: "大数据基准测试流程与测试工具" * |
李胜利,罗贞,谢夏,金海: "TPC-W基准测试中客户端设计的关键技术" * |
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Publication number | Publication date |
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