【sql server压测】sql server hammerdb压测（tps）

本部分转自：

版权声明：本文为CSDN博主「Yeliang Wu」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/wylfengyujiancheng/article/details/112267080

【1】HammerDB介绍

本文性能测试使用的是 HammerDB 内置的 TPC-C 基准测试负载。

TPC-C 是一种典型的 OLTP 工作负载，其模拟了拥有多个仓库的商品批发销售公司为大量客户发货商品的场景，其中仓库数的调整在测试中能够体现数据库所能够支持的数据规模能力。

【1.1】hammerDb下载

HammerDB 下载地址：https://www.hammerdb.com/download.html
HammerDB 使用手册：https://www.hammerdb.com/document.html
HammerDB 内置 TPC-C 测试负载介绍

【1.2】TPCC 基准参数

Number of Warehouses = 100：设置仓库个数为100，将生成测试数据库大小约55GB。
Minutes of Rampup Time = 2：设置测试前预热时间为2分钟。
Minutes Test Duration = 5：设置测试时间为5分钟。

【2】测试方法

【2.1】准备 TPC-C 工作负载

1、Number of Warehouses：仓库个数，将影响生成测试库的大小。

2、Virtual Users to Build Schema：生成负载数据时的并发连接数（不能超过仓库个数），大小将影响负载数据生成效率，建议与生成负载设备 CPU 核心数保持一致。

在用Hammer DB 测试TPCC 之前，需要先用Hammer DB 往数据库里加载测试数据。数据单位是warehouse。

　　1000个warehouse需要80G的空间。默认配置下，最大支持5000个warehouse，即需要500G的空间。

　　Hammer DB 在加载完数据之后，会创建索引，收集统计信息，默认的脚本没有使用并行，所以这2步比较慢。

　　如果CPU 比较强劲，那么加载5000个warehouse 需要6个小时。

　　Build Schema：加载warehouse的用户数，这里越多越好，也要和CPU 数匹配，一般是CPU数量的1 -1.5倍。

【2.2】设置测试脚本

1、Total Transactions per User：每个用户的总事务数。建议设置较高的值保证在压测时，User 不会因为事务运行完而退出。

2、Minutes of Rampup Time：压测预热时间。

3、Minutes for Test Duration：压测运行时间。

【2.3】设置自动化测试脚本

1、Minutes per Test in Virtual User Sequence：自动化测试的间隔时间，在这个时间内程序要完成创建虚拟用户、预热、运行测试、停止测试等工作。设置时间需比 Minutes of Rampup Time + Minutes for Test Duration 长。

2、Active Virtual User Sequence (Space Separated)：自动化测试每一次迭代产生的虚拟用户数，虚拟用户数可以理解为并发连接数。

3、在左侧选择【Autopilot】>【Autopilot】开始测试。

4、测试结果输出在 hammerdb.log 文件中。

【最佳实践案例】

该部分转自：https://blog.csdn.net/qq_42979842/article/details/108966733

一、测试工具

HammerDB是一个开源的数据库负载测试和基准工具，有Linux和Windows版本，可以测试运行在任意系统上的数据库系统。HammerDB具有自动化的，多线程和动态脚本可扩展特点。HammerDB目前支持的数据库种类很多，主流的数据库都已经覆盖，例如Oracle、SQL Server、DB2、TimesTen、MySQL、MariaDB、PostgreSQL、Greenplum、Postgres Plus Advanced Server、Redis 和 Trafodion SQL on Hadoop。HammerDB包含一个内嵌的基于TPC-C工业标准基线工作负载。