性能测试误区：为何模拟百万数据无效

接近真实情况，测试数据就有效了呢？我们来看案例2。 案例2.查询近一年的案件，对应的SQL如下： select * from T_AJ where D_LARQ between '2022-01-01' and '2022-12-31' 这个查询在测试环境中耗时超过30s，远远超出预期。分析原因，发现虽然测试数据量为100W，但立案日期D_LARQ是随机生成的，导致近一年的案件数量只有几千条，这同样与实际情况严重不符。在真实情况下，假设近一年新增案件占比为20%，那么测试数据应确保近一年的案件数量至少为20W条。由于数据分布不均匀，导致查询性能严重偏差，因此这个测试结果同样是无效的。 这两个案例揭示了几个关键的性能测试数据准备原则： 1. **数据分布的合理性**：测试数据需要尽可能地模拟真实世界的分布情况，包括但不限于数值的分布、时间戳的分布、分类的分布等。例如，法院编号应该均匀分布在所有法院之间，立案日期应该按照实际业务频率进行分布。 2. **数据量的准确性**：测试数据量不仅要足够大以模拟压力，还要与预期的业务增长趋势匹配。对于查询操作，需要确保测试数据能反映出预期的结果集大小。 3. **数据的相关性**：测试数据应当与系统功能和业务逻辑保持一致。例如，如果有依赖特定条件的业务逻辑（如打分功能），测试数据应确保满足这些条件，以便正确评估系统的性能。 4. **数据的持久性和有效性**：对于那些一次性的测试数据，如辅助测试的数据，应确保每次测试都能获取到有效的数据，而不是重复使用已经失效的数据。 5. **数据的更新策略**：随着系统的发展，测试数据也需要更新，以反映最新的业务状况。例如，随着时间的推移，新数据的产生和旧数据的清理都需要在测试数据中体现。 6. **数据库优化的考虑**：在性能测试中，不仅要关注应用层的性能，也要关注数据库层面。例如，索引的创建、分区策略的选择等，都可能对查询性能产生重大影响。 7. **监控和分析**：性能测试不只是运行测试脚本，更重要的是分析测试结果，找出性能瓶颈，并据此优化系统。因此，收集详细的性能指标和日志，使用专业工具进行分析是必不可少的。 性能测试数据的准备是性能测试成功的关键因素之一。只有当测试数据充分反映了生产环境中的真实情况，性能测试的结果才能为系统优化提供有效的依据。因此，测试人员在设计和生成测试数据时，必须深入理解业务逻辑和系统架构，以确保测试的有效性和准确性。