击界面右侧的“采集数据指标”的筛选项图标，在下拉菜单中勾选中需要采集的指标（默认只勾选中CPU、内存、FPS）。 用户手动操作手机端已启动的被测APP，操作过程中自动采集截屏和性能指标数据，实时展示在软件界面。 在软件界面单击“停止测试”按钮，即可停止测试。在弹出的保存提示窗中点“保存”，软件将提示

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count(*) from sbtest1 where id/k in (... ...); 性能对比如下表所示： 表1 性能数据 测试方法 开启转换 关闭转换（不适用range_opt） 性能对比 带索引 0.09 2.48 提升26.5倍 父主题： IN谓词转子查询

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set, 1 warning (0.00 sec) ​ 基于TPCH 10 scale的数据，针对上述的查询示例Q1、Q2、Q3。开启与关闭LIMIT OFFSET下推功能的性能对比如下。 图1 性能对比 父主题： LIMIT OFFSET下推

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性能测试 性能测试是一种软件测试形式，通过性能测试工具模拟正常、峰值及异常负载等状态下对系统的各项性能指标进行测试的活动，它关注运行系统在特定负载下的性能，可帮助你评估系统负载在各种方案中的功能，涉及系统在负载下的响应时间、吞吐量、资源利用率和稳定性，以帮助确保系统性能满足基线要

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写完成，然后才停止测试。 该参数的值，可以是带单位的数字，比如size=10G，表示读/写的数据量为10GB；也可是百分数，比如size=20%，表示读/写的数据量占该设备总文件的20%的空间。 numjobs 定义测试的并发线程数。 runtime 定义测试时间。 如果未配置，

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插件包，并将插件放置于JMeter安装目录的“lib/ext”目录下。 业务流程 使用Jmeter工具对平台进行MQTT协议进行性能压测的具体流程如下： 创建产品。创建一个MQTT协议的产品。 批量注册设备。采用批量导入的方式注册1万个用于性能测试的设备。 导入测试计划。导入已经创建的用于IoT性能测试的测试计划。

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--device=Ascend 上述命令中：modelFile指定生成的mindir模型文件；device指定运行推理的设备。其他用法参考benchmark文档。 测试结果如下所示： 图1 测试结果 父主题： 性能调优

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测试实例性能 使用memtier_benchmark测试Redis性能 使用redis-benchmark测试Redis性能 redis-benchmark与memtier_benchmark的差异 Redis性能测试数据参考

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测试实例性能 测试4.8.0版本RocketMQ实例性能 测试5.x基础版本RocketMQ实例性能

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测试实例性能 测试Kafka生产速率和CPU消耗 测试Kafka实例TPS

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测试实例性能 测试RabbitMQ生产速率和消费速率

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amp-start 的值与1中生成写入数据时设置的值保持一致。 --timestamp-end：数据生成结束后一秒。 --queries：生成的查询数。 --queries-type：生成的查询类型，具体模型含义参见表1。 执行如下命令，查询性能，获取查询性能数据。 cat /t

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10000000) 测试指标 表2 测试指标 指标缩写 指标描述 QPS 每秒执行的读写操作数，单位为次/秒。 Avg Latency 读写操作的平均时延，单位为毫秒(ms)。 P99 Latency 读写操作的P99时延。 99%的操作可以在这个时延内执行完成，即只有1%的操作时延会超过这个值。

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7ms，P99长尾时延约为1.77ms。 本次测试结果表明，在大规模RTA场景，GeminiDB Redis有稳定的时延性能，同时基于数据压缩和支持计算/存储独立选配的特性，非常适合作为广告业务的KV数据库选型。 父主题： GeminiDB Redis接口广告RTA场景性能数据

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请求的平均时延，代表GeminiDB Redis整体性能表现。 P99 Latency（ms） 请求的P99时延，是比较严格的时延指标，表示99%的请求执行时间都小于该值。 P9999 Latency(ms) 请求的P9999时延，是非常严格的时延指标，表示99.99%的请求执行时间小于该值，仅少量尾部请求超过该值。

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--master_addr <master_addr> --num_nodes <nodes> --rank <rank> <cfgs_yaml_file>：性能测试配置的yaml文件地址，如代码目录中performance_cfgs.yaml相对或绝对路径。 <model_name>：训练模型名，如qwen2-7b

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使用fio工具测试云硬盘性能，测试结果不对怎么办 问题描述 根据性能测试的方法，得到的测试结果与预期不符。 排查思路 测试云硬盘性能时，云硬盘本身以及压测条件都起着重要的作用。 以下排查思路根据原因的出现概率进行排序，建议您从高频率原因往低频率原因排查，从而帮助您快速找到问题的原因。

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SSB性能测试 SSB测试结果 SSB测试环境 SSB测试过程

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配置workload文件。 按照表2所示的业务模型，配置workload中的“readproportion”、“insertproportion”、“updateproportion”的值。 按照表3所示的预置数据量，配置workload中的“recordcount”的值。 以业务模型workl

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性能测试结果 本章介绍GeminiDB Redis性能测试结果，根据上述测试方法操作，展示在各种数据模型、测试场景、Workload模型组合下的性能指标。当前性能白皮书仅呈现中小规格并发能力下的数据库性能数据，如需更高的并发能力，可水平或垂直升级数据库规格。 总数据量小于内存场景下的测试数据请参见表1。

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”、“readmodifywriteproportion”的值。 按照表3 预置数据量所示的预置数据量，配置workload中的“recordcount”的值。 以测试模型workload-insert-mostly为例，执行以下命令，准备数据。 sh bin/ycsb.sh load

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