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基准是什么？简单来说，基准测试是一种很难设计一个系统的压力测试。通常的目标是掌握系统的行为。然而，还有其他原因。重现某个系统的状态，或者做新硬件的可靠性测试等。
为什么需要标杆管理？这是因为基准测试是了解给定工作负载下系统会发生什么的唯一有效且方便的方法。测试可以观察各种压力下的行为，评估系统的容量，了解重要的变化，观察系统如何处理各种数据。
基准可以实现的目标：
系统的假设，并验证和再现这些假设是否符合实际情况，解决系统中异常行为测试系统的当前运行状态，使用过去的基准测试结果，分析不可预测的问题，模拟高于当前系统的负载，达到压力的状态。证明新购设备是否配备了正确的基准测试的主要问题之一不是实际压力测试。与实际压力相比，基准测试对系统施加的压力通常更简单。因为实际的压力是不可预测的，多变的，有时候情况太复杂，无法解释。
那么基准测试和真实压力不同在什么地方？
分发数据、数据和查询，但最重要的是，基准测试通常要求尽快完成，因此会给系统带来过大的压力。因此，通常调整测试工具上的最大压力。一旦系统可以在阈值内完成测试，就只能通过粗略的测试来确定系统有多少空间。当然也可以进行实际的压力测试，但是要特别注意数据集和压力的构建。另外，这不是一个基准。基准测试简单直接，结果易于比较。
政策两种主要策略：
集成：基于整体测试单个组件，面向整个系统。为了测试整个系统而不是单独测试MySQL，集成测试的原因如下。
用户关注的不仅仅是MySQL本身的性能，还有整个APP应用的性能。MySQL从来都不是APP应用的瓶颈。只有对整个app应用进行测试，Xi安各个部分之间的缓存才能产生影响，集成测试才能更好的揭示app应用的真相。因为每个组件都很难做到这一点，所以集成测试很难构建。如果基准设计有问题，结果可能不能反映真实情况，决策可能是错误的。
所以你可能不需要了解整个APP应用，只需要关注MySQL的性能就可以了。至少在项目开始的时候。您可以选择仅在以下情况下测试MySQL:
为了避免在需要比较不同架构或查询性能的APP应用程序中针对某个问题测试长基准，可以在短基准上执行快速“循环周期”。此外，如果您可以在实际数据集上重复查询，并且如果可能的话，您还可以在生产环境中使用数据快照，那么这个选项也很有用。遗憾的是，基于实际数据的基准设置既复杂又耗时，而且开发一个新的APP应用所需的数据量非常少。要测试扩展的性能，只能模拟大量的数据和压力。
哪些指标不一样，需要用不同的方法测试？
以下指标：
吞吐量：单位时间内的事务数量。这类基准测试主要关注在线事务处理(OLTP)的吞吐量，测试的常用单位是每秒事务的响应时间或延迟(TPS/TPM)。该指标用于测试任务所需的总时间，通常用百分比表示响应时间的并发性。虽然很重要，但却是一个经常被误解的指标。在并发基准测试中，我们必须注意工作中的并发操作，或者同时工作的线程或连接的数量。如果并发增加，就要衡量吞吐量是否降低，响应时间是否增加，可伸缩性是否提高。可伸缩性不是压力测试的指标。可扩展性指标对于容量规范非常有用，它提供了其他测试无法提供的信息，有助于发现APP应用的瓶颈。测试对用户最重要的指标。因此，需要收集尽可能多的需求，并根据这些需求设计基准。
基准测试方法是一种co
在使用不真实的分布参数而不是真实的数据子集而不是完整集的多用户场景下，只对单个用户进行测试，在单个服务器上测试的分布式APP应用与用户的实际行为不匹配，然后在不同状态下重复执行相同的查询进行测试。因此，使用默认服务器配置的测试时间太短。因为标杆管理需要一定的时间来设计和规划标杆。
我们应该提出问题，明确目标，决定是采用标准基准还是特定于设计的测试标准基准，并确认选择了合适的测试计划。
特定于设计的基准测试非常复杂，通常需要迭代过程。您必须首先拍摄生产数据集的快照。很容易恢复。然后，对数据执行查询。通过选择一个典型的周期，然后选择多个周期(如果选择较少的时间)，可以覆盖整个系统的活动状态。)
3.可以在不同级别记录查询
4.即使不需要制定专门的基准，也要写好测试计划(测试数据、系统配置步骤、结果测量分析方法、预热方案)。
5.编写脚本来分析测试结果。
基准测试应该运行多久基准测试应该运行多久非常重要，必须在稳定的状态下进行测试和观察。
一种常见的错误测试方法是只运行一系列短期测试。如果你没有足够的时间来完成这么精确的基准测试，那么已经花费的时间就浪费了，所以有时候你会信任别人的测试结果来使用它。
为了获得系统的性能和状态，创建一个shell脚本来记录测试结果、配置文件和测试指针。
标记、脚本和其他相关指令都存储在其中。
获得准确的测试结果首先，获得准确测试结果的最佳方法是回答一些关于基准测试的基本问题：
是否选择了正确的基准测试，收集了问题的相关数据，采用了错误的测试标准？然后，确认测试结果是否可重复，确保每次测试前系统状态一致。
如果测试过程将修改数据或模式，则有必要在每次测试之前通过快照恢复数据。
每次测试中修改的数据应该尽可能小，通常是通过迭代。
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