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

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

性能测试方法 本章基于GeminiDB Mongo副本集4.0版本，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E CS ）：规格选择通用计算型s3.2xlarge

查看更多 →

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。

查看更多 →

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ECS）：规格选择h3

查看更多 →

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？

查看更多 →

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

查看更多 →

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。

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

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%。

查看更多 →

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

查看更多 →

性能测试数据 写入性能测试数据 表1 集群类型写入性能测试数据 测试实例规格 测试并发数 写入性能（单位：rows/sec） 4U16GB 20 123648.75 8U32GB 40 221034.80 16U64GB 80 348762.25 32U128GB 160 496511

查看更多 →

不同配置对系统性能的影响，从而找到系统资源的最优分配原则、不同业务模型的性能趋势。 并发测试：通常通过构造多用户或多任务并发的手段来暴露可能隐藏的进程死锁、资源泄露或其他性能问题。 相关云服务和工具 性能测试 CodeArts PerfTest 父主题： 性能测试

查看更多 →

测试 简介 申请沙箱环境（可选） 授权沙箱环境 安装已订阅的资产 部署应用到沙箱环境 调测应用/移动端 调测大屏 调测端侧设备 父主题： 用户指南

查看更多 →

测试 使用此Source Action为具有选定测试框架的生产类生成测试类。 有关测试Java代码的更多详细信息，请参阅调试。 在Create Test对话框中，提供测试类参数： Testing library：选择要使用的测试库。 Class name：提供测试类的名称，并根据选定的框架选择其超类。

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

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。

查看更多 →