https://docs.pingcap.com/zh/tidb/stable/benchmark-tidb-using-tpcc

TPC-C 是一个对 OLTP(联机交易处理)系统进行测试的规范,使用一个商品销售模型对 OLTP 系统进行测试,其中包含五类事务:

  • NewOrder – 新订单的生成
  • Payment – 订单付款
  • OrderStatus – 最近订单查询
  • Delivery – 配送
  • StockLevel – 库存缺货状态分析

在测试开始前,TPC-C Benchmark 规定了数据库的初始状态,也就是数据库中数据生成的规则,其中 ITEM 表中固定包含 10 万种商品,仓库的数量可进行调整,假设 WAREHOUSE 表中有 W 条记录,那么:

  • STOCK 表中应有 W * 10 万条记录(每个仓库对应 10 万种商品的库存数据)
  • DISTRICT 表中应有 W * 10 条记录(每个仓库为 10 个地区提供服务)
  • CUSTOMER 表中应有 W * 10 * 3000 条记录(每个地区有 3000 个客户)
  • HISTORY 表中应有 W * 10 * 3000 条记录(每个客户一条交易历史)
  • ORDER 表中应有 W * 10 * 3000 条记录(每个地区 3000 个订单),并且最后生成的 900 个订单被添加到 NEW-ORDER 表中,每个订单随机生成 5 ~ 15 条 ORDER-LINE 记录。

我们将以 1000 WAREHOUSE 为例进行测试。

TPC-C 使用 tpmC 值 (Transactions per Minute) 来衡量系统最大有效吞吐量 (MQTh, Max Qualified Throughput),其中 Transactions 以 NewOrder Transaction 为准,即最终衡量单位为每分钟处理的新订单数。

本文使用 go-tpc 作为 TPC-C 测试实现,可以通过 TiUP 命令下载测试程序:

tiup install bench

关于 TiUP Bench 组件的详细用法可参考 TiUP Bench

假设已部署 TiDB 集群,其中 TiDB 节点部署在 172.16.5.140、 172.16.5.141 实例上,端口都为 4000,可按如下步骤进行 TPC-C 测试。

导入数据

导入数据通常是整个 TPC-C 测试中最耗时,也是最容易出问题的阶段。

在 shell 中运行 TiUP 命令:

tiup bench tpcc -H 172.16.5.140,172.16.5.141 -P 4000 -D tpcc --warehouses 1000 --threads 20 prepare

基于不同的机器配置,这个过程可能会持续几个小时。如果是小型集群,可以使用较小的 WAREHOUSE 值进行测试。

数据导入完成后,可以通过命令 tiup bench tpcc -H 172.16.5.140 -P 4000 -D tpcc --warehouses 4 check 验证数据正确性。

运行测试

运行测试的命令是:

tiup bench tpcc -H 172.16.5.140,172.16.5.141 -P 4000 -D tpcc --warehouses 1000 --threads 100 --time 10m run

运行过程中控制台上会持续打印测试结果:

[Current] NEW_ORDER - Takes(s): 4.6, Count: 5, TPM: 65.5, Sum(ms): 4604, Avg(ms): 920, 90th(ms): 1500, 99th(ms): 1500, 99.9th(ms): 1500 [Current] ORDER_STATUS - Takes(s): 1.4, Count: 1, TPM: 42.2, Sum(ms): 256, Avg(ms): 256, 90th(ms): 256, 99th(ms): 256, 99.9th(ms): 256 [Current] PAYMENT - Takes(s): 6.9, Count: 5, TPM: 43.7, Sum(ms): 2208, Avg(ms): 441, 90th(ms): 512, 99th(ms): 512, 99.9th(ms): 512 [Current] STOCK_LEVEL - Takes(s): 4.4, Count: 1, TPM: 13.8, Sum(ms): 224, Avg(ms): 224, 90th(ms): 256, 99th(ms): 256, 99.9th(ms): 256 ...

运行结束后,会打印测试统计结果:

[Summary] DELIVERY - Takes(s): 455.2, Count: 32, TPM: 4.2, Sum(ms): 44376, Avg(ms): 1386, 90th(ms): 2000, 99th(ms): 4000, 99.9th(ms): 4000 [Summary] DELIVERY_ERR - Takes(s): 455.2, Count: 1, TPM: 0.1, Sum(ms): 953, Avg(ms): 953, 90th(ms): 1000, 99th(ms): 1000, 99.9th(ms): 1000 [Summary] NEW_ORDER - Takes(s): 487.8, Count: 314, TPM: 38.6, Sum(ms): 282377, Avg(ms): 899, 90th(ms): 1500, 99th(ms): 1500, 99.9th(ms): 1500 [Summary] ORDER_STATUS - Takes(s): 484.6, Count: 29, TPM: 3.6, Sum(ms): 8423, Avg(ms): 290, 90th(ms): 512, 99th(ms): 1500, 99.9th(ms): 1500 [Summary] PAYMENT - Takes(s): 490.1, Count: 321, TPM: 39.3, Sum(ms): 144708, Avg(ms): 450, 90th(ms): 512, 99th(ms): 1000, 99.9th(ms): 1500 [Summary] STOCK_LEVEL - Takes(s): 487.6, Count: 41, TPM: 5.0, Sum(ms): 9318, Avg(ms): 227, 90th(ms): 512, 99th(ms): 1000, 99.9th(ms): 1000

测试完成之后,也可以运行 tiup bench tpcc -H 172.16.5.140 -P 4000 -D tpcc --warehouses 4 check 进行数据正确性验证。

清理测试数据

tiup bench tpcc -H 172.16.5.140 -P 4000 -D tpcc --warehouses 4 cleanup

[转帖]tidb 如何对 TiDB 进行 TPC-C 测试的更多相关文章

  1. 1.深入TiDB:初见TiDB

    转载请声明出处哦~,本篇文章发布于luozhiyun的博客:https://www.luozhiyun.com/archives/584 本篇文章应该是我研究的 TiDB 的第一篇文章,主要是介绍整个 ...

  2. [转帖]TPC-C解析系列02_OceanBase如何做TPC-C测试

    TPC-C解析系列02_OceanBase如何做TPC-C测试 http://www.itpub.net/2019/10/08/3333/   导语: 蚂蚁金服自研数据库OceanBase登顶TPC- ...

  3. TiDB 架构及设计实现

    一. TiDB的核心特性 高度兼容 MySQL 大多数情况下,无需修改代码即可从 MySQL 轻松迁移至 TiDB,分库分表后的 MySQL 集群亦可通过 TiDB 工具进行实时迁移. 水平弹性扩展 ...

  4. TiDB

    由于目前的项目把mysql换成了TiDb,所以特意来了解下tidb.其实也不能说换,由于tidb和mysql几乎完全兼容,所以我们的程序没有任何改动就完成了数据库从mysql到TiDb的转换,TiDB ...

  5. 遇见 TiDB

    遇见 TiDB 文章来源:企鹅号 - 塔塔驿站 最近TiDB掀起了一波分布式数据库的热潮,公司也在着手准备TiDB的落地工作,前几天也参与了几场公司针对TiDB的分享会,下面我们了解一下关于TiDB. ...

  6. Centos7配置TiDB集群

    一:各模块属性 模块名称 状态 建议实例数 功能 负载均衡组件 TiDB 无状态 2 接收SQL请求,处理SQL相关逻辑,并通过PB找到存储数据的TiKV地址 LVS.HAProxy.F5 PB 集群 ...

  7. MYSQL与TiDB的执行计划

    前言 这里采用了tpc-h一个数据库的数据量来进行查询计划的对比.并借助tpc-h中的22条查询语句进行执行计划分析. mysql采用的是标准安装,TiDB采用的是单机测试版,这里的性能结果不能说明其 ...

  8. tidb在DDL语句方面的测试

    Mysql与tidb测试数据为8000万行. 1.修改一个字段的列名,比如将“ctime”修改为“cctime”. Tidb测试: MySQL测试: 2.同一属性之间切换,即修改一个字段的属性大小.比 ...

  9. TiDB入门(四):从入门到“跑路”

    前言 前面三章基本把 TiDB 的环境弄好了,也做了一下简单测试,有兴趣的同学可以看一下: TiDB 入门(一):TiDB 简介 TiDB 入门(二):虚拟机搭建 TiDB-Ansible 部署方案 ...

  10. tidb 架构~tidb 理论学习(1)

    一 简介:介绍新型NEW SQL数据库tidb 二 目的: tidb出现的目的,就是代替mysql+中间件,实现横向水平扩展 三 核心理论观点 1 MySQL 是单机数据库,只能通过 XA 来满足跨数 ...

随机推荐

  1. wangEditor出现初始化编辑器时候未传入任何参数,请查阅文档

    wangEditor出现初始化编辑器时候未传入任何参数,请查阅文档 出现的原因可能是你未在初始视图.元素未创建.created.模态框.弹窗.抽屉中使用,你应该在div元素创建了再执行初始渲染, 解决 ...

  2. 文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (30)-- 算法导论5.2 2题

    二.在 HIRE-ASSISTANT 中,假设应聘者以随机顺序出现,你正好雇用两次的概率是多少? 文心一言: 我们可以先计算出在HIRE-ASSISTANT中,雇佣一个应聘者的概率为3/4,然后计算出 ...

  3. 普通用户登录切换到root用户

    使用su命令: 在终端中输入以下命令并按Enter键: su - 输入root用户的密码,然后按Enter键. 如果密码正确,你将会切换为root用户,并且可以执行root用户的操作. 使用sudo命 ...

  4. Rasa中的tracker_store和event_broker

      Rasa 中的 tracker_store 相对主流为 Redis,event_broker 相对主流为 RabbitMQ.后续为了研究学习直接将 tracker_store 和 event_br ...

  5. Spark的分布式存储系统BlockManager全解析

    摘要:BlockManager 是 spark 中至关重要的一个组件,在spark的运行过程中到处都有 BlockManager 的身影,只有搞清楚 BlockManager 的原理和机制,你才能更加 ...

  6. 基于Redis + Lua脚本的设计红包雨

    摘要:红包雨是一个典型的高并发场景,短时间内有海量请求访问服务端,为了让系统运行顺畅,抢红包采用了基于 Redis + Lua 脚本的设计方案. 本文分享自华为云社区<红包雨中:Redis 和 ...

  7. 火山引擎DataTester:无需研发人力,即刻开启企业A/B实验

    近日,火山引擎A/B测试平台-- DataTester 对产品内A/B实验的"可视化编辑器"进行了新的升级,对交互.预览.Xpath的层次结构视图等能力均做了优化.   据介绍,火 ...

  8. 火山引擎 DataTester 智能发布平台:智能化 A/B 实验,助力产品快速迭代

    更多技术交流.求职机会,欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号,回复[1]进入官方交流群 在互联网竞争炙热的红海时代,精益开发高效迭代越来越成为成为产品竞争的利器.产品迭代过程中,如何保障高效的功能迭代安 ...

  9. python os模块 高频函数(未完待续)

    os.listdir 返回目录下所有的文件,包括文件和文件夹 例如:当前文件夹下为: >>> import os >>> os.listdir() ['Annota ...

  10. 【django-vue】主页前端搭建 git介绍和安装 git工作流程 git常用命令 git过滤文件 重写drf方法 跨域中间件 导出项目依赖

    目录 上节回顾 1 主页前端 Header组件 Banner组件 Footer组件 2 git介绍和安装 git和svn比较 pycharm中配置git svn,git ,github,gitee,g ...