如何满足测试指标的需求
１．吞吐量
吞吐量指的是单位时间内的事务处理数。这一直是经典的数据库应用测试指标。一些标准的基准测试倍广泛地引用，而且很多数据库厂商努力争取在这些测试中取得好成绩。这类基准测试主要针对在线事务处理的吞吐量，非常实用于多用户的交互式应用。常用的测试单位是每秒事务数，有些也采用每分钟事务数。
响应时间或者延迟、
这个指标用于测试任务所需要的整体时间。根据具体的应用，测试的时间单位可能是微秒，毫秒，秒，或者分钟。根据不同的时间单位计算出平均响应时间，最小响应时间，最大响应时间和所占百分比。最大相应时间通常意义不打，因为测试时间越长，最大响应时间也就越大，而且其结果通常不可重复，每次测试都可能得到不同的最大响应时间。因此，通常使用百分百响应时间来替代最大响应时间。使用图标有助于理解测试结果。可以将测试结果绘制成折线图或者散点图，直观地表现数据结果集的分布情况。通常这些图可以发现长时间的测试趋势。
２．并发性
并发性是一个非常重要有被经常误解和误用的指标。例如，它经常被表示成多少用户在同一时间浏览一个WEB站点，经常使用的指标是有多少个会话。然而，HTTP协议是无状态的，大多数用户只是简单地读取浏览器上显示的信息，这并不等同于数据库的并发性，而仅仅只表示会话存储机制可以处理多少数据库的能力。WEB服务器的并发性更准确的度量指标，应该是在任意时间有多少同时发生的并发请求。在应用的不同环节都可以测量相应的并发性。WEB 服务器的高并发，一般也会导致数据库的高并发，但服务器采用的语言和工具集对此都会有影响。注意不要将创建的数据库链接和并发性搞混淆。一个良好的设计应用，同时可以打开成百上千个MySQL数据库服务器连接，但同时只有少数连接在执行查询。所以说，一个WEB站点“同时又50000个用户”访问，却可能只有10—15个并发请求到MySQL数据库。换句话说，并发性基准侧需要关注的是正在工作中的并发操作，或者是同时工作中的线程数或者连接数。当并发性增加时，需要测量吞吐量是否下降，响应时间是否变长，如果是这样，应用可能就无法处理峰值压力。
３．可扩展性
在系统的业务压力可能发生变化变化的我情况下，测试可扩展性就非常有必要了。简单地说，可扩展性指的是，给系统增加一倍的的工作，在理想情况下课获得两倍的结果。或者说，给系统增加一倍的资源，就可获得两倍的吞吐量。当然，同时性能也必须在可以接受的范围内。大多数系统是无法做到如此理想的线性扩展的。随着压力的变化，吞吐量和性能都可能越来越差。
可扩展性指标对于容量规范非常有用的，它可以提供其他测试无法提供的信息，赖帮助发展应用的瓶颈。
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