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审计性能说明

最后更新时间:2024-04-09 10:28:59

    测试工具

    Sysbench 是一款开源的、模块化的、跨平台的多线程基准测试工具,针对在线事务处理(OLTP)场景,Sysbench 可以评估测试数据库在运行高负载时相关核心参数的性能。
    SysBench 标准 OLTP 读写混合场景中一个事务包含18个读写 SQL。
    SysBench 标准 OLTP 只读场景中一个事务包含14个读 SQL(10条主键点查询、4条范围查询)。
    SysBench 标准 OLTP 只写场景中一个事务包含4个写 SQL(2条 UPDATE、1条 DETELE、1条 INSERT)。
    本压测使用 SysBench1.1.0版本。更多信息,请参见 Sysbench 官方文档

    测试环境

    本文介绍云数据库 PostgreSQL 性能测试所使用的环境。
    地域/可用区:北京 - 北京七区
    客户端:云服务器标准型 S6(16核32GB,SSD 云硬盘)5Mbps
    客户端操作系统:TencentOS Server2.6(Final) 64位
    网络:云服务器 CVM 和云数据库 PostgreSQL 实例网络类型均为私有网络(VPC)且在同一子网下
    测试的云数据库 PostgreSQL 实例信息如下:
    存储类型:通用型 - 本地高性能 SSD 盘,8核32GB
    实例架构:双机高可用(一主一从)- 读写实例
    实例版本:V14.2
    主备复制方式:异步复制

    测试指标

    本文为您介绍云数据库 PostgreSQL 性能测试的测试指标。
    指标
    定义
    QPS(Queries Per Second)
    数据库每秒执行的 SQL 数,包含 INSERT、SELECT、UPDATE、DELETE、COMMIT 等。
    并发
    性能测试时客户端发起的并发数。

    参数说明

    pgsql-host:云数据库 PostgreSQL 实例的内网地址
    pgsql-port:云数据库 PostgreSQL 实例的端口号
    pgsql-user:云数据库 PostgreSQL 实例的用户名
    pgsql-password:上述用户名对应的密码
    pgsql-db:数据库名
    table_size:单表数据量
    tables:表总数
    threads:并发线程数
    time:运行时间

    测试方法

    说明:
    请将以下命令中的 XXX 替换为云数据库 PostgreSQL 测试实例的内网地址、端口号、用户名、用户密码、数据库名,以及对应测试场景的单表数据量和表总数。
    1. 准备数据。
    sysbench /usr/local/share/sysbench/oltp_write_only.lua --db-driver=pgsql --pgsql-host=XXX --pgsql-port=XXX --pgsql-user=XXX --pgsql-password=XXX --pgsql-db=XXX --table-size=XXX --tables=XXX prepare
    2. 运行命令,进行压测。
    sysbench /usr/local/shareping
    sysbench/oltp_read_write.lua --db-driver=pgsql --pgsql-host=XXX --pgsql-port=XXX --pgsql-user=XXX --pgsql-password=XXX --pgsql-db=XXX --table-size=XXX --tables=XXX --threads=XXX --time=XXX --report-interval=1 run
    3. 清理数据。
    sysbench /usr/local/share/sysbench/oltp_write_only.lua --db-driver=pgsql --pgsql-host=XXX --pgsql-port=XXX --pgsql-user=XXX --pgsql-password=XXX --pgsql-db=XXX --table-size=XXX --tables=XXX cleanup

    测试结果

    下表为单表数据量(table_size)为25000,表总数(tables)为64,测试条件下各个场景的 QPS 性能对比。
    并发
    未开审计
    审计极速版
    审计精细版
    设置 log_statement=all
    8
    64435.35
    63150.59
    60371.58
    59686.77
    16
    114649.43
    110425.06
    107427.92
    99278.01
    32
    118850.71
    108233.97
    106368.01
    87540.78
    64
    97012.02
    88828.3
    85892.76
    23017.53
    128
    76381.21
    70592.04
    69241.45
    11799.92
    对应下图所示。
    
    
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