性能测试误区:为何模拟百万数据无效
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更新于2024-08-03
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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。
2023-07-22 上传
2023-06-09 上传
2023-06-10 上传
2023-02-24 上传
2023-06-11 上传
2023-06-10 上传
2023-05-27 上传
2023-06-01 上传
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