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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性能测试方法 本章基于GeminiDB Cassandra，进行性能测试，具体包括测试环境，测试步骤，以及测试结果。 测试环境 区域：华北-北京四 可用区：可用区1+可用区2+可用区3（跨3个可用区部署） 弹性云服务器 （Elastic Cloud Server，简称E CS ）：规格选择h3

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SSB性能测试 测试结果 测试环境 测试过程

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亿级日活应用的压测要求，支持自定义插件能力实现私有协议和函数的对接，满足各类协议与复杂场景的性能压测，企业可以灵活按需进行高并发测试，提前发现性能问题，保障产品上市质量。 父主题： 测试用例说明

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权重为100%，单击“添加并发权重”可以增加分支。 图1 并发权重控制器 举例说明 固定：3个小并发测试场景分别为场景A并发数10，场景B并发数20，场景C并发数30，并发总数为60。创建一个并发数为60的测试用例，通过设置并发权重控制器固定模式，权重比A:B:C=1:2:3的方式，将三个场景组合到一个用例中。

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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。 测试步骤 注入测试数据 测试前，生成并注入数据库测试数据。基于测试模型三种类型的分布，对三种数据类型进行如下配置： hash类型 key：34位字符，使用字符串前缀+9位数字

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什么？ 如何进行并发测试？ JMeter测试工程和PerfTest测试工程的区别？ 怎样确定压测任务顺序读取全局变量的值？

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8大特色压测模型简介 性能测试服务沉淀了30年高并发测试工程方案与实践，提供了浪涌（突发流量）、智能摸高（系统性能摸底）、震荡（模拟高低峰）、TPS模式（压力自定义）等8大模式，快速构建真实场景，助力产品压测场景覆盖率提升50%，满足客户全场景的压测诉求。 压力测试支持的8种模式如下：

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性能测试方法 本章基于GeminiDB Influx实例，进行性能测试，具体包括测试环境，测试步骤，以及测试结果。 测试环境 区域：华北-北京四 可用区：可用区一 弹性 云服务器 （Elastic Cloud Server，简称ECS）：规格选择内存优化型m6.2xlarge.8，8

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性能测试方法 本章介绍GeminiDB Redis性能测试的方法，具体包括测试环境，测试工具，测试指标，测试模型，以及测试步骤。 测试环境 区域：华北-北京四 可用区：可用区1 弹性云 服务器 （Elastic Cloud Server，简称ECS）：规格选择c6.4xlarge.2

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性能测试结果 基于上述样本，预先注入1TB+数据并进行压力测试，测试结果如下： 数据压缩率： 写入1.1TB数据(约38亿条)，压缩后数据占用约为155GB，数据压缩比约为13.8%； 性能表现： 维持业务总QPS达到约160w，此时读请求总流量约为1.5Gb/s，实例CPU利用率在60%-70%。

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读取文件控制并发 在基因数据处理流程中，经常需要读取某个文件的内容来控制并发任务，或者获取另一个步骤的“输出结果”来控制并发任务。如，把样本文件按照固定大小进行拆分之后，需要得到所有的拆分文件名集合。或者上一步是分布式处理的，需要得到结果的总和。 图1 读取文件控制并发 这种情况下

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读取文件控制并发 在基因数据处理流程中，经常需要读取某个文件的内容来控制并发任务，或者获取另一个步骤的“输出结果”来控制并发任务。如，把样本文件按照固定大小进行拆分之后，需要得到所有的拆分文件名集合。或者上一步是分布式处理的，需要得到结果的总和。 图1 读取文件控制并发 这种情况下

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分区并发控制 分区并发控制给出了分区表DQL、DML、DDL并发过程中的行为规格限制。用户在设计分区表并发业务时，尤其是在进行分区维护操作时，可以参考本章节指导。 常规锁设计 DQL/DML-DQL/DML并发 DQL/DML-DDL并发 DDL-DDL并发 父主题： 分区表

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管理并发写入操作 事务隔离说明 写入和读写操作 并发写入事务的潜在死锁情况 并发写入示例 父主题： 导入数据

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测试 CodeArts IDE集成了pytest和unittest测试框架，让您可以轻松运行和调试Python测试用例。 将测试框架集成到项目中 运行测试 启动配置 父主题： Python

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DQL/DML-DDL并发 表级DDL会给分区表施加8级锁，阻塞全部的DQL/DML操作。 分区级DDL会给分区表施加4级锁，并给目标分区施加8级锁。当DQL/DML与DDL作用不同分区时，支持二者执行层面的并发；当DQL/DML与DDL作用相同分区时，后触发业务会被阻塞。 如果并发的DDL与

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sert触发，则业务完成后目标分区不存在数据。 DQL/DML-DDL跨分区并发 GaussDB 支持跨分区的DQL/DML-DDL并发。 例如，定义如下分区表range_sales，下面给出了一些支持并发的例子。 CREATE TABLE range_sales ( product_id

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如何使用构建并发包 本节以用户当前使用X86/ARM 4U8G规格的执行机为例，且购买的套餐中默认单个构建任务并发执行数为5个。 当用户购买五个X86/ARM 4U8G并发包后，可以提升单个构建任务并发执行数到10个，且无需任何配置，在达到默认执行资源上限后，自动使用已购买的4U8G并发包资源。

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相同表的并发UPDATE 事务T1： 1 2 3 START TRANSACTION; UPDATE test SET address='test1234' WHERE name='test1'; COMMIT; 事务T2： 1 2 3 START TRANSACTION; UPDATE

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相同表的并发UPDATE 事务T1： 1 2 3 START TRANSACTION; UPDATE test SET address='test1234' WHERE name='test1'; COMMIT; 事务T2： 1 2 3 START TRANSACTION; UPDATE

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