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초기화 옵션

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벤치마킹 옵션

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공통 옵션

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무엇입니까"거래"실제로 스포츠 토토 사이트에서 수행 되었습니까?

기본 트랜잭션 스크립트는 거래 당 7 개의 명령을 발행합니다.

1. 시작;

2. 업데이트 스포츠 토토 사이트_ACCOUTTS SET ABALANCE = ABALANCE + : DELTA AID = : AID;

3. 스포츠 토토 사이트_ACCOUTTS에서 ABALANCE를 선택하여 AID = : AID;

4. 스포츠 토토 사이트_tellers 업데이트 tbalance = tbalance + : delta where tid = : tid;

5. 스포츠 토토 사이트_BRANCHES 업데이트 bbalance = bbalance + : delta bid = : bid;

6. 스포츠 토토 사이트_HISTORY (TID, BID, AID, DELTA, MTIME) 값 (: TID, : BID, : AID, : DELTA, CURRENT_TIMESTARM)에 삽입

7. 끝;

지정하면-n, 4 단계와 5 단계는 트랜잭션에 포함되지 않습니다. 지정하는 경우-s, 만select발행.

사용자 정의 스크립트

스포츠 토토 사이트기본 트랜잭션 스크립트 (위에서 설명한)를 파일에서 읽은 트랜잭션 스크립트로 대체하여 사용자 정의 벤치 마크 시나리오 실행을 지원합니다 (-f옵션). 이 경우 a"거래"스크립트 파일의 하나의 실행으로 계산됩니다. 여러 스크립트를 지정할 수도 있습니다 (Multiple-f옵션),이 경우 클라이언트 세션이 새 트랜잭션을 시작할 때마다 무작위로 스크립트 중 하나가 선택됩니다.

스크립트 파일의 형식은 한 줄 당 하나의 SQL 명령입니다. 다중 SQL 명령은 지원되지 않습니다. 로 시작하는 빈 줄과 선--무시됩니다. 스크립트 파일 줄도"메타 명령"스포츠 토토 사이트자체, 아래 설명대로.

스크립트 파일에 대한 간단한 변수 와이블 시설 시설이 있습니다. 변수는 명령 줄에 의해 설정할 수 있습니다-d옵션, 위에서 설명하거나 아래 설명 된 메타 명령에 의해. 에 의해 사전 설정된 변수 외에-d명령 줄 옵션에는 자동으로 사전 설정된 몇 가지 변수가 있습니다.표 g-1. 를 사용하여 이러한 변수에 지정된 값-d자동 사전 설정보다 우선합니다. 정해지면 변수의 값을 쓰면 SQL 명령에 삽입 할 수 있습니다:variablename. 둘 이상의 클라이언트 세션을 실행할 때 각 세션에는 자체 변수 세트가 있습니다.

스크립트 파일 메타 명령은 백 슬래시로 시작합니다 (\). 메타 명령에 대한 인수는 공백으로 분리됩니다. 이 메타 명령은 다음과 같습니다.

예를 들어, 내장 TPC-B와 유사한 트랜잭션의 전체 정의는 다음과 같습니다.

\ set nbranches : 스케일
\ set ntellers 10 * : 스케일
\ naccounts 100000 *를 설정하십시오
\ Setrandom AID 1 : NACCOUNTS
\ setrandom bid 1 : nbranches
\ setrandom tid 1 : ntellers
\ setrandom 델타 -5000 5000
시작하다;
스포츠 토토 사이트_ACCOUNTS 업데이트 세트 Abalance = Abalance + : Delta Aid = : AID;
AID = : AID;
스포츠 토토 사이트_TELLERS 업데이트 TBALANCE = TBALANCE + : DELTA WHERE TID = : TID;
스포츠 토토 사이트_BRANCHES 업데이트 SET BBALANCE = BBALANCE + : DELTA BID = : BID;
스포츠 토토 사이트_history에 삽입 (TID, BID, AID, DELTA, MTIME) 값 (: TID, : BID, : AID, : DELTA, CURRENT_TIMESTAMP);
끝;

이 스크립트를 사용하면 트랜잭션의 각 반복이 무작위로 선택된 다른 행을 참조 할 수 있습니다. (이 예제는 또한 각 클라이언트 세션이 자체 변수를 갖는 것이 중요한 이유를 보여줍니다. 그렇지 않으면 다른 행에 독립적으로 만지지 않을 것입니다.)

변환 당 로깅

with-l옵션이지만-gregate-interval, 스포츠 토토 사이트각 트랜잭션에서 취한 시간을 로그 파일에 씁니다. 로그 파일의 이름이 지정됩니다스포츠 토토 사이트_log.NNN, 여기NNN스포츠 토토 사이트 프로세스의 PID입니다. 인 경우-j옵션은 2 개 이상으로 여러 작업자 스레드를 생성하면 각각 자체 로그 파일이 있습니다. 첫 번째 작업자는 표준 단일 작업자 케이스에서와 동일한 로그 파일의 이름을 사용합니다. 다른 작업자를위한 추가 로그 파일은 이름이 지정됩니다스포츠 토토 사이트_log.NNN.MMM, 여기서MMM1로 시작하는 각 작업자의 순차적 번호입니다.

로그의 형식은 다음과 같습니다.

client_id Transaction_NO Time file_no time_epoch time_us[schedule_lag]

여기서Time총 마이크로 초의 총 경과 트랜잭션 시간,file_no사용 된 스크립트 파일을 식별합니다 (여러 스크립트가 지정된 경우 유용-f) 및time_epoch/time_us는 트랜잭션이 완료 될 때 표시되는 Unix epoch 형식 타임 스탬프이며 마이크로 초의 오프셋 (분수 초에 ISO 8601 타임 스탬프를 생성하는 데 적합)입니다. 마지막 필드,schedule_lag, 트랜잭션의 예정된 시작 시간과 실제로 시작된 시간의 차이는 마이크로 초입니다. 만있을 때만--- 레이트옵션이 사용됩니다.

여기 예제 출력이 있습니다 :

 0 199 2241 0 1175850568 995598
 0 200 2465 0 1175850568 998079
 0 201 2513 0 1175850569 608
 0 202 2038 0 1175850569 2663

많은 트랜잭션을 처리 할 수있는 하드웨어에서 긴 테스트를 실행하면 로그 파일이 매우 커질 수 있습니다. 그만큼--샘플링-레이트옵션을 사용하여 임의의 거래 샘플 만 기록 할 수 있습니다.

집계 로깅

with-gregate-interval옵션, 로그는 약간 다른 형식을 사용합니다.

interval_start NUM_OF_TRANSACTION latency_sum latency_2_sum min_latency max_latency[lag_sum lag_2_sum min_lag max_lag]

여기서Interval_Start간격의 시작입니다 (Unix epoch 형식 Timestamp),NUM_OF_TRANSACTION간격 내의 트랜잭션 수입니다.latency_sum는 대기 시간의 합입니다 (따라서 평균 대기 시간을 쉽게 계산할 수 있음). 다음 두 필드는 분산 추정에 유용합니다 -latency_sum는 대기 시간의 합계이며latency_2_sum는 2 차 대기 시간의 합계입니다. 다음 두 분야는min_latency- 간격 내 최소 대기 시간 및max_latency- 간격 내 최대 대기 시간. 트랜잭션은 커밋 될 때 간격으로 계산됩니다. 마지막 네 필드,lag_sum, lag_2_sum, min_lag및max_lag, -레이트 옵션이 사용되는 경우에만 존재합니다. 각 트랜잭션이 이전 거래가 완료 될 때까지 기다려야 할 때부터 계산됩니다. 즉, 각 트랜잭션의 예정된 시작 시간과 실제로 시작된 시간의 차이.

여기 예제 출력이 있습니다 :

1345828501 5601 1542744 483552416 61 2573
1345828503 7884 1979812 565806736 60 1479
1345828505 7208 1979422 567277552 59 1391
1345828507 7685 1980268 569784714 60 1398
1345828509 7073 1979779 573489941 236 1411

일반 (집계되지 않은) 로그 파일에는 사용자 정의 스크립트 파일에 대한 참조가 포함되어 있지만 집계 된 로그는 그렇지 않습니다. 따라서 스크립트 데이터마다 필요한 경우 데이터를 직접 집계해야합니다.

마당 지연 시간

with-r옵션,스포츠 토토 사이트모든 클라이언트가 실행 한 각 문의 경과 트랜잭션 시간을 수집합니다. 그런 다음 벤치 마크가 완료된 후 각 문의 대기 시간이라고하는 평균 해당 값을보고합니다.

기본 스크립트의 경우 출력이 다음과 비슷합니다.

진공 시작 ... 끝.
트랜잭션 유형 : TPC-B (정렬)
스케일링 계수 : 1
쿼리 모드 : 간단합니다
고객 수 : 10
스레드 수 : 1
클라이언트 당 거래 수 : 1000
실제로 처리 된 거래 수 : 10000/10000
TPS = 618.764555 (연결 설정 포함)
TPS = 622.977698 (연결 제외)
밀리 초의 명세서 대기 시간 :
        0.004386 \ SET NBRANCHES 1 * : 스케일
        0.001343 \ set ntellers 10 * : 스케일
        0.001212 \ NACCOUNTS SET 100000 * : 스케일
        0.001310 \ Setrandom AID 1 : NACCOUNTS
        0.001073 \ Setrandom BID 1 : NBRANCHES
        0.001005 \ Setrandom Tid 1 : Ntellers
        0.001078 \ Setrandom Delta -5000 5000
        0.326152 시작;
        0.603376 업데이트 스포츠 토토 사이트_ACCOUNTS SET ABALANCE = ABALANCE + : DELTA AID = : AID;
        0.454643 스포츠 토토 사이트_ACCOUNTS에서 ABALANCE를 선택하십시오.
        5.528491 업데이트 스포츠 토토 사이트_TELLERS SET TBALANCE = TBALANCE + : 델타 여기서 tid = : tid;
        7.335435 업데이트 스포츠 토토 사이트_branches set bbalance = bbalance + : 델타 bid = : bid;
        0.371851 스포츠 토토 사이트_HISTORY (TID, BID, AID, DELTA, MTIME) 값 (: TID, : BID, : AID, : DELTA, CURRENT_TIMESTAMP)에 삽입;
        1.212976 종료;

여러 스크립트 파일이 지정되면 각 스크립트 파일에 대해 평균이 별도로보고됩니다.

진술 당 대기 시간 계산에 필요한 추가 타이밍 정보를 수집하면 약간의 오버 헤드가 추가됩니다. 이렇게하면 평균 실행 속도가 느려지고 계산 된 TPS가 낮아집니다. 둔화량은 플랫폼과 하드웨어에 따라 크게 다릅니다. 대기 시간보고가 유무에 관계없이 평균 TPS 값을 비교하는 것은 타이밍 오버 헤드가 중요한지 측정하는 좋은 방법입니다.

모범 사례

사용하기가 매우 쉽습니다스포츠 토토 사이트완전히 무의미한 숫자를 생산합니다. 다음은 유용한 결과를 얻는 데 도움이되는 몇 가지 지침입니다.

처음에는절대​​몇 초만 실행되는 테스트를 믿습니다. 사용-t또는-t평균 노이즈를 위해 최소 몇 분 이상 지속되는 옵션. 경우에 따라 재현 할 수있는 숫자를 얻는 데 몇 시간이 필요할 수 있습니다. 숫자를 재현 할 수 있는지 알아보기 위해 테스트 실행을 몇 번 시도하는 것이 좋습니다.

기본 TPC-B- 유사 테스트 시나리오의 경우 초기화 척도 계수 (-s)는 테스트하려는 클라이언트의 가장 많은 수보다 더 커야합니다 (-c); 그렇지 않으면 당신은 대부분 업데이트 경합을 측정 할 것입니다. 전용-s스포츠 토토 사이트_branches테이블, 그리고 모든 트랜잭션이 그 중 하나를 업데이트하고자하므로-c초과 값-s의심 할 여지없이 다른 거래를 기다리는 많은 거래가 차단 될 것입니다.

기본 테스트 시나리오는 테이블이 초기화 된 이후의 시간에 매우 민감합니다. 테이블에 데드 행과 데드 스페이스의 축적이 결과를 변경합니다. 결과를 이해하려면 총 업데이트 수와 진공 청소기가 발생할 때를 추적해야합니다. Autovacuum이 활성화되면 측정 된 성능이 예측할 수없는 변화를 초래할 수 있습니다.

제한스포츠 토토 사이트많은 클라이언트 세션을 테스트 할 때 그 자체가 병목 현상이 될 수 있습니다. 이것은 실행에 의해 완화 될 수 있습니다스포츠 토토 사이트데이터베이스 서버와 다른 컴퓨터의 경우 네트워크 대기 시간이 낮지는 않지만. 몇 가지를 실행하는 것이 유용 할 수도 있습니다스포츠 토토 사이트동일한 데이터베이스 서버에 대해 여러 클라이언트 시스템에서 동시에 인스턴스.

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