因为优化带来的人员和时间成本。 为了降低整体成本，优化的工作量必须与潜在的节省额成比例。优化可以从应用占成本的比例考虑。 例如，与占总成本 5% 的应用相比，应更经常、更彻底地审核占总成本 50% 的应用。优化时要考虑的另一个因素是实施更改的工作量。如果测试和验证变更的成本很高，

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如何查看运营管理费比例？ 不同项目的运营管理费比例不同，商家可按如下方式在卖家中心查看每笔订单的运营管理费比例。 操作方式 进入卖家中心页面； 点击左侧导航栏“交易管理>交易明细管理”，进入交易明细管理页面； 在该页面找到需要查询的订单，展开详情即可查看运营管理费比例。 如显示“-”，表示此订单不涉及运营管理费；

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性能测试 测试方法 测试结果 父主题： 并行查询（PQ）

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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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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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集的比例过大，可能会导致训练集的样本量不足，影响模型的训练效果。因此，在选择验证集的比例时，需要根据具体情况进行调整，以保证模型的性能评估和训练效果的准确性。 测试数据比例 测试数据比例是指在模型训练中，将数据集分为训练集和测试集两部分，测试数据比例指测试集占总数据集的比例。 通

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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。

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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

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在左侧导航栏选择“测试”。 操作指导 测试功能的详细介绍如表1所示。 表1 测试功能说明 功能导航 说明 参考文档的链接 测试计划 测试计划明确测试时间、测试范围、测试目标，并管理测试各个阶段的活动。测试计划可以针对某个版本、迭代或专项等。 请参见测试计划。 测试设计 测试设计在整个测

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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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“时间比例”：将全部数据的时间跨度按照时间比例划分成两段数据，训练数据为前一段时间中的数据，测试数据为后一段时间的数据，取值TIME。 “个数比例”：个数比例是将全部数据按个数比例随机划分成训练集和测试集传入值。取值 RAM DOM。 训练数据占比 生成的结果中，训练集占整个训练集和测试集的比例，默认0.7。 测试数据占比

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测试 将测试框架集成到项目中 Create tests创建测试 运行测试 父主题： Java

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训练集和测试集两部分，测试数据比例指测试集占总数据集的比例。 通常，测试数据比例在20%到30%之间较为常见，但具体比例取决于数据集的大小和质量，以及模型的复杂度和训练时间等因素。较小的测试数据比例可能导致过拟合，而过大的比例则可能导致欠拟合。因此，选择适当的测试数据比例对于训练出准确可靠的机器学习模型非常重要。

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费分成比例）+订单2成交价*（1-平台费分成比例）+……订单n成交价*（1-平台费分成比例） CPPO销售场景下：商家单商品月度累计销售额=订单1成交价*（1-平台费分成比例-客户服务商分成比例）+订单2成交价*（1-平台费分成比例-客户服务商分成比例）+……订单n成交价*（1-平台费分成比例-客户服务商分成比例）

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性能测试服务中思考时间和持续时间有什么区别？ 性能测试服务里面会涉及到2个时间的概念： 思考时间（单位为ms）：是指您在执行两个连续操作期间的等待时间。 压测时长（单位为min）：即测试任务阶段的持续时间，压测执行的时间。 思考时间并不会影响并发总的时长，它只会影响到您并发请求的个数。下面以一个例子来解释说明。

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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。 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：

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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E CS ）：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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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-cli和redis-benchmark测试工具介绍 redis-benchmark与memtier_benchmark的差异 Redis性能测试数据参考

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