CN117632734A - 一种数据库的性能测试方法、电子设备和存储介质 - Google Patents

一种数据库的性能测试方法、电子设备和存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种数据库的性能测试方法、电子设备和存储介质，涉及数据库测试技术领域，该方法包括：确定性能测试指标，其中，性能测试指标包括数据库的结构化查询语言语句的软解析率、数据库的结构化查询语言语句的第一类语句和数据库的结构化查询语言语句的第二类语句；根据软解析率、第一类语句和第二类语句确定数据库的性能测试结果；根据性能测试结果确定数据库的性能。本发明的技术方案，通过监控数据库的软解析率、语句耗时确定的语句和语句资源占用确定的语句，根据软解析率、语句耗时确定的语句和语句资源占用确定的语句的综合监控结果确定数据库的性能测试结果，从而根据数据库的性能测试结果实现对数据库的性能测试调优。

Description

一种数据库的性能测试方法、电子设备和存储介质
技术领域
本发明涉及数据库测试技术领域，尤其涉及一种数据库的性能测试方法、电子设备和存储介质。
背景技术
数据库测试过程中，高效精准定位数据库联机交易的性能瓶颈，尽早完成数据库性能瓶颈定位与调优显的非常重要。
目前，现有技术中，对于数据库测试一般采用V模型，即性能测试往往被安排在***测试阶段。对于涉及到数据库的业务，在测试中发现性能问题，需要在整个调用链上逐级排查、分析，问题定位和测试流程过于冗长和繁杂。且当***出现性能瓶颈问题，大多采用的方法是：先排查***是否存在内存泄漏，排查不存在内存泄漏，继而申请资源对***资源进行扩容，不会考虑在***数据库库表结构设计完就开始对数据库进行性能测试及优化，导致过程复杂，降低使用体验。
发明内容
本发明提供了一种数据库的性能测试方法、电子设备和存储介质，通过监控软解析率、耗时较多的结构化查询语言(Structured Query Language，SQL)语句和消耗中央处理器(Central Processing Unit，CPU)资源较高的SQL语句，降低测试的复杂程度，实现了对Oracle(关系数据库管理***)数据库性能测试调优。
根据本发明的一方面，本发明提供了一种数据库的性能测试方法，该方法包括：确定数据库的结构化查询语言语句的软解析率、第一类语句和第二类语句；其中，第一类语句为通过语句耗时确定的语句，第二类语句为通过语句资源占用确定的语句；
根据软解析率、第一类语句和第二类语句确定数据库的性能测试结果；
根据性能测试结果确定数据库的性能。
可选的，确定数据库的结构化查询语言语句的软解析率，包括：获取结构化查询语言语句的解析方式和语句总数量；其中，解析方式包括硬解析和软解析；确定解析方式为硬解析的结构化查询语言语句的硬解析语句数量；根据硬解析语句数量和语句总数量确定数据库的结构化查询语言语句的软解析率。
可选的，确定数据库的结构化查询语言语句的第一类语句，包括：获取结构化查询语言语句的扫描方式；根据扫描方式确定语句耗时；根据语句耗时确定数据库的结构化查询语言语句的第一类语句。
可选的，确定数据库的结构化查询语言语句的第二类语句，包括：获取结构化查询语言语句的资源占用信息；根据资源占用信息确定资源语句；获取资源语句的性能指标；根据性能指标确定数据库的结构化查询语言语句的第二类语句。
可选的，根据软解析率、第一类语句和第二类语句确定数据库的性能测试结果，包括：根据软解析率确定第一测试结果，根据第一类语句确定第二测试结果，根据第二类语句确定第三测试结果；根据第一测试结果、第二测试结果和第三测试结果确定性能测试结果。
可选的，根据所述软解析率确定第一测试结果，包括：根据所述软解析率和预设解析率确定第一测试结果。
可选的，根据所述第一类语句确定第二测试结果，包括：确定所述第一类语句的响应时间；根据所述响应时间确定所述第二测试结果。
可选的，根据所述第二类语句确定第三测试结果，包括：确定所述第二类语句的资源占用量；根据所述资源占用量和预设占用量确定第三测试结果。
根据本发明的另一方面，本发明还提供了一种数据库的性能测试装置，用于实现任一实施例的数据库的性能测试方法，该装置包括：
指标确定模块，用于确定性能测试指标，其中，性能测试指标包括数据库的结构化查询语言语句的软解析率、数据库的结构化查询语言语句的第一类语句和数据库的结构化查询语言语句的第二类语句，第一类语句为通过语句耗时确定的语句，第二类语句为通过语句资源占用确定的语句；
结果确定模块，用于根据软解析率、第一类语句和第二类语句确定数据库的性能测试结果；
性能确定模块，用于根据性能测试结果确定数据库的性能。
根据本发明的另一方面，本发明还提供了一种电子设备，该电子设备包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，计算机程序被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行本发明任一实施例的数据库的性能测试方法。
根据本发明的另一方面，本发明还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机指令，计算机指令用于使处理器执行时实现本发明任一实施例的数据库的性能测试方法。
本发明公开的技术方案包括：确定性能测试指标，其中，性能测试指标包括数据库的结构化查询语言语句的软解析率、数据库的结构化查询语言语句的第一类语句和数据库的结构化查询语言语句的第二类语句，第一类语句为通过语句耗时确定的语句，第二类语句为通过语句资源占用确定的语句；根据软解析率、第一类语句和第二类语句确定数据库的性能测试结果；根据性能测试结果确定数据库的性能。本发明的技术方案，通过监控数据库的软解析率、语句耗时确定的语句和语句资源占用确定的语句，根据软解析率、语句耗时确定的语句和语句资源占用确定的语句的综合监控结果确定数据库的性能测试结果，从而根据数据库的性能测试结果确定数据库的性能，并根据数据库的性能测试结果实现对数据库的性能测试调优。
应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
为了更清楚地说明本发明中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是实施例一中提供的一种数据库的性能测试方法的一个流程图；
图2是实施例二中提供的一种数据库的性能测试方法的一个流程图；
图3是实施例三中提供的一种数据库的性能测试装置的结构示意图；
图4是实施例四中提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明的实施例中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、***、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
实施例一
图1是实施例一中提供的一种数据库的性能测试方法的一个流程图，本实施例可适用于对衣物的防皱提醒情况，该方法可以由数据库的性能测试装置来执行，该数据库的性能测试装置可以采用硬件和/或软件的形式实现，在一个具体的实施例中，该数据库的性能测试装置可配置于电子设备中。如图1所示，本实施例的方法具体包括如下步骤：
S101、确定性能测试指标。
其中，性能测试指标包括数据库的结构化查询语言语句的软解析率、数据库的结构化查询语言语句的第一类语句和数据库的结构化查询语言语句的第二类语句，第一类语句为通过语句耗时确定的语句，第二类语句为通过语句资源占用确定的语句。数据库例如可以是Oracle数据库***，是目前比较流行的、应用广泛的数据库之一。Oracle数据库主要具有以下的特点：稳定性强、可用性强、可扩展性强、数据安全性强等。软解析率是指通过确定数据库中的结构化查询语言语句的解析方式，解析方式包括软解析和硬解析，从而计算确定软解析率，软解析率反应了语句的绑定情况，通过语句的绑定情况确定数据库的性能。硬解析的过程主要是通过语法、语义及极限检查；查询转换；根据统计信息生成执行计划；将执行计划保存到数据库缓存。软解析的过程主要是通过语法、语义及极限检查；将整条语句哈希算法后从数据库缓存中执行计划。
具体的，确定性能测试指标。
其中，性能测试指标包括数据库的结构化查询语言语句的软解析率、数据库的结构化查询语言语句的第一类语句和数据库的结构化查询语言语句的第二类语句，第一类语句为通过语句耗时确定的语句，第二类语句为通过语句资源占用确定的语句。
具体的，获取数据库中结构化查询语言语句的语句总数量，确定结构化查询语言语句中为硬解析的语句的数量，然后根据语句总数量和硬解析的语句数量的差值确定软解析的语句数量，最后根据软解析的语句数量与语句总数量的比值确定软解析率。获取结构化查询语言语句的扫描方式，确定结构化查询语言语句的扫描方式为全扫描、范围扫描、跳跃扫描、快速扫描和唯一扫描中的那种方式，然后根据全扫描、范围扫描、跳跃扫描、快速扫描和唯一扫描的扫描方式对应的耗时确定语句耗时，根据语句耗时确定第一类语句。获取结构化查询语言语句在运行过程中占据CPU的内存量，设定资源占用阈值，确定结构化查询语言语句在运行过程中占据CPU的内存量是否大于或者等于资源占用阈值的语句为第二类语句。
S102、根据软解析率、第一类语句和第二类语句确定数据库的性能测试结果。
其中，性能测试结果包括第一级别、第二级别、第三级别，第一级别表示数据库的性能为高性能、第二级别表示数据库的性能为中性能、第三级别表示数据库的性能为低性能。
具体的，根据软解析率确定第一测试结果，根据第一类语句确定第二测试结果，根据第二类语句确定第三测试结果。根据第一测试结果、第二测试结果和第三测试结果确定性能测试结果。
进一步的，确定软解析率是否大于或者等于预设解析率，预设解析率为预先设定的判断数据库软解析率的值，例如可以是95％，本实施例对此不进行限定；若确定软解析率小于预设解析率，则确定第一测试结果为数据库的软解析率异常；若确定软解析率大于或者等于预设解析率，则确定第一测试结果为数据库的软解析率正常。确定第一类语句的响应时间是否大于或者等于预设响应阈值，预设响应阈值为预先设定的响应时间，响应时间用于反应语句在执行过程中的速度。若确定第一类语句的响应时间大于或者等于预设响应阈值，确定响应时间大于或者等于预设响应阈值的语句为慢查询语句，则确定第二测试结果为含有慢查询语句，慢查询语句是指结构化查询语言语句在执行过程中响应时间超过预设响应阈值的语句；若确定第一类语句的响应时间小于预设响应阈值，则确定第二测试结果中不含有慢查询语句。确定第二类语句的资源占用量，确定第二类语句的资源占用量是否大于或者等于预设占用量，预设占用量为预先设定的语句在运行过程中占据CPU的内存量；若确定第二类语句的资源占用量大于或者等于预设占用量，则确定第三测试结果为资源占用异常。若确定第二类语句的资源占用量小于预设占用量，则确定第三测试结果为资源占用正常。若确定第一测试结果异常，确定第二测试结果不含有慢查询语句，确定第三测试结果正常，则确定数据库的性能测试结果为第一级别；若确定第一测试结果正常，确定第二测试结果中不含有慢查询语句，确定第三测试结果异常，则确定数据库的性能测试结果为第一级别；若确定第一测试结果正常，确定第二测试结果中含有慢查询语句，确定第三测试结果正常，则确定数据库的性能测试结果为第一级别；若确定第一测试结果正常，确定第二测试结果中含有慢查询语句，确定第三测试结果异常，则确定数据库的性能测试结果为第二级别；若确定第一测试结果异常，确定第二测试结果中不含有慢查询语句，确定第三测试结果异常，则确定数据库的性能测试结果为第二级别；若确定第一测试结果异常，确定第二测试结果中含有慢查询语句，确定第三测试结果正常，则确定数据库的性能测试结果为第二级别；若确定第一测试结果异常，确定第二测试结果中含有慢查询语句，确定第三测试结果异常，则确定数据库的性能测试结果为第三级别。
S103、根据性能测试结果确定数据库的性能。
具体的，若确定性能测试结果为第一级别，则确定数据库的性能为高性能；若确定性能测试结果为第二级别，则确定数据库的性能为中性能；若确定性能测试结果为第三级别，则确定数据库的性能为低性能。
本实施例的技术方案，涉及数据库测试优化技术领域，该方法包括：确定性能测试指标，其中，性能测试指标包括数据库的结构化查询语言语句的软解析率、数据库的结构化查询语言语句的第一类语句和数据库的结构化查询语言语句的第二类语句，第一类语句为通过语句耗时确定的语句，第二类语句为通过语句资源占用确定的语句；根据软解析率、第一类语句和第二类语句确定数据库的性能测试结果；根据性能测试结果确定数据库的性能。在上述实施例的基础上，通过监控数据库的软解析率、语句耗时确定的语句和语句资源占用确定的语句，根据软解析率、语句耗时确定的语句和语句资源占用确定的语句的综合监控结果确定数据库的性能测试结果，从而根据数据库的性能测试结果确定数据库的性能。
实施例二
图2是实施例二中提供的一种数据库的性能测试方法的一个流程图，本实施例可适用于对衣物的防皱提醒情况，该方法可以由数据库的性能测试装置来执行，该数据库的性能测试装置可以采用硬件和/或软件的形式实现，在一个具体的实施例中，该数据库的性能测试装置可配置于电子设备中。在上述实施例的基础上，对于确定性能测试指标以及根据软解析率、第一类语句和第二类语句确定数据库的性能测试结果进行优化，如图2所示，该方法具体包括如下步骤：
S201、确定数据库的结构化查询语言语句的软解析率。
在一具体实施方式中，确定数据库的结构化查询语言语句的软解析率，包括：获取结构化查询语言语句的解析方式和语句总数量；其中，解析方式包括硬解析和软解析；确定解析方式为硬解析的结构化查询语言语句的硬解析语句数量；根据硬解析语句数量和语句总数量确定数据库的结构化查询语言语句的软解析率。
其中，结构化查询语言语句即为结构化查询语言(Structured Query Language，SQL)，是一种特殊目的的编程语言，是一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库***。SQL语句是高级的非过程化编程语言，允许用户在高层数据结构上工作。它不要求用户指定对数据的存放方法，也不需要用户了解具体的数据存放方式，所以具有完全不同底层结构的不同数据库***,可以使用相同的结构化查询语言作为数据输入与管理的接口。SQL语句可以嵌套，这使它具有极大的灵活性和强大的功能。解析方式包括硬解析和软解析，对SQL语句进行哈希运算，然后根据哈希值到库缓存中查找，如果存在，则直接将库缓存中的缓存的执行计划拿来执行，最后将执行结果返回该客户端，这种SQL解析叫做软解析；如果不存在，则会对该SQL进行解析，然后执行，返回结果，这种SQL解析叫做硬解析。语句总数量为数据库中包含的全部的SQL语句的数量。硬解析语句数量为数据库中解析方式为硬解析的语句数量。
具体的，获取数据库中结构化查询语言语句的语句总数量，确定结构化查询语言语句的是否因未绑定变量或者绑定变量不当，从而确定因未绑定变量或者绑定变量不当的语句的解析方式为硬解析，确定结构化查询语言语句中解析方式为硬解析的硬解析语句数量，确定结构化查询语言语句中解析方式为软解析的数量是根据数据库中结构化查询语言语句的语句总数量和结构化查询语言语句中解析方式为硬解析的硬解析语句数量的差值确定。然后根据硬解析语句数量和语句总数量确定数据库的结构化查询语言语句的软解析率。软解析率为根据语句总数量和硬解析语句数量的差值确定软解析的语句数量，最后根据软解析的语句数量与语句总数量的比值确定。
这样设置的好处在于，针对测试的数据库中的所有SQL语句是否因未绑定变量或绑定变量不当导致的大量硬解析，确定SQL语句的解析方式，然后根据解析方式为硬解析的语句数量和SQL语句总数量的差值确定解析方式为软解析的数量，从而根据软解析的数量和SQL语句总数量的壁纸确定软解析率，提升数据库的可靠性和稳定性。
S202、确定数据库的结构化查询语言语句的第一类语句。
在一具体实施方式中，确定数据库的结构化查询语言语句的第一类语句，包括：获取结构化查询语言语句的扫描方式；根据扫描方式确定语句耗时；根据语句耗时确定数据库的结构化查询语言语句的第一类语句。
其中，扫描方式包括全扫描、范围扫描、跳跃扫描、快速扫描和唯一扫描。全扫描、范围扫描、跳跃扫描、快速扫描和唯一扫描的扫描方式的耗时依次降低，例如全扫描的耗时为较高耗时、范围扫描的耗时为高耗时、跳跃扫描的耗时为中耗时、快速扫描的耗时为低耗时和唯一扫描的耗时为较低耗时。语句耗时是指在执行语句时的执行时间；
具体的，获取结构化查询语言语句的扫描方式，确定结构化查询语言语句的扫描方式为全扫描、范围扫描、跳跃扫描、快速扫描和唯一扫描中的那种方式，然后根据全扫描、范围扫描、跳跃扫描、快速扫描和唯一扫描的扫描方式对应的耗时确定语句耗时，最后设定耗时阈值，确定语句耗时是否大于或者等于耗时阈值，若确定语句耗时小于耗时阈值，则确定数据库的结构化查询语言语句耗时正常；若确定语句耗时大于或者等于耗时阈值，则确定语句耗时大于或者等于耗时阈值的语句为第一类语句。
这样设置的好处在于，确定数据库的结构化查询语言语句的耗时，及时监测数据库的性能。
S203、确定数据库的结构化查询语言语句的第二类语句。
在一具体实施方式中，确定数据库的结构化查询语言语句的第二类语句，包括：获取结构化查询语言语句的资源占用信息；根据资源占用信息确定资源语句；获取资源语句的性能指标；根据性能指标确定数据库的结构化查询语言语句的第二类语句。
其中，资源占用信息为数据库的结构化查询语言语句在运行过程中占据CPU的内存量。资源语句的性能指标包括占用率等，本实施例对此不进行限定。
具体的，获取结构化查询语言语句在运行过程中占据CPU的内存量，设定资源占用阈值，确定结构化查询语言语句在运行过程中占据CPU的内存量是否大于或者等于资源占用阈值，将在运行过程中占据CPU的内存量大于或者等于资源占用阈值的结构化查询语言语句确定为资源语句，然后获取资源语句的性能指标如占用率；进一步根据性能指标确定数据库的结构化查询语言语句的第二类语句。
这样设置的好处在于，确定数据库的结构化查询语言语句在运行过程中占据CPU的内存量，及时监测数据库的性能和CPU的运行性能。
在一具体实施方式中，S201、S202和S303的执行为同步执行，本实施例对此不进行限定。
S204、根据软解析率确定第一测试结果，根据第一类语句确定第二测试结果，根据第二类语句确定第三测试结果。
其中，第一测试结果为根据结构化查询语言语句的软解析率确定的测试结果。第二测试结果为根据结构化查询语言语句中的第一类语句确定的测试结果。第三测试结果为根据结构化查询语言语句中的第二类语句确定的测试结果。
在一具体实施方式中，根据所述软解析率确定第一测试结果，包括：根据所述软解析率和预设解析率确定第一测试结果。
其中，预设解析率为预先设定的判断数据库软解析率的值，例如可以是95％，本实施例对此不进行限定。
具体的，确定软解析率是否大于或者等于预设解析率；若确定软解析率小于预设解析率，则确定第一测试结果为数据库的软解析率异常；若确定软解析率大于或者等于预设解析率，则确定第一测试结果为数据库的软解析率正常。
在一具体实施方式中，根据所述第一类语句确定第二测试结果，包括：确定所述第一类语句的响应时间；根据所述响应时间确定所述第二测试结果。
其中，响应时间用于反应语句在执行过程中的速度。
具体的，确定第一类语句的响应时间是否大于或者等于预设响应阈值，预设响应阈值为预先设定的响应时间。若确定第一类语句的响应时间大于或者等于预设响应阈值，确定响应时间大于或者等于预设响应阈值的语句为慢查询语句，则确定第二测试结果为含有慢查询语句，慢查询语句是指结构化查询语言语句在执行过程中响应时间超过预设响应阈值的语句；若确定第一类语句的响应时间小于预设响应阈值，则确定第二测试结果中不含有慢查询语句。
在一具体实施方式中，根据所述第二类语句确定第三测试结果，包括：确定所述第二类语句的资源占用量；根据所述资源占用量和预设占用量确定第三测试结果。
其中，预设占用量为预先设定的语句在运行过程中占据CPU的内存量。
具体的，确定第二类语句的资源占用量，确定第二类语句的资源占用量是否大于或者等于预设占用量；若确定第二类语句的资源占用量大于或者等于预设占用量，则确定第三测试结果为资源占用异常。若确定第二类语句的资源占用量小于预设占用量，则确定第三测试结果为资源占用正常。
这样设置的好处在于，分别根据软解析率确定第一测试结果，根据第一类语句确定第二测试结果，根据第二类语句确定第三测试结果，提升数据库的测试准确性。
在一具体实施方式中，可选的，若所述软解析率大于或者等于所述预设解析率、所述第一类语句不为慢查询语句、且所述第二类语句的资源占用量小于所述预设占用量，则确定所述数据库的性能正常。
具体的，若所述软解析率大于或者等于所述预设解析率、所述第一类语句中不含有慢查询语句、且所述第二类语句的资源占用量小于所述预设占用量，则确定所述数据库的性能正常，无需对数据库的性能进行调优处理。这样设置的好处在于，实时监控数据库的性能，实现准确测试。
S205、根据第一测试结果、第二测试结果和第三测试结果确定性能测试结果。
其中，性能测试结果包括第一级别、第二级别、第三级别，第一级别表示数据库的性能为高性能、第二级别表示数据库的性能为中性能、第三级别表示数据库的性能为低性能。
具体的，若确定第一测试结果异常，确定第二测试结果不含有慢查询语句，确定第三测试结果正常，则确定数据库的性能测试结果为第一级别；若确定第一测试结果正常，确定第二测试结果中不含有慢查询语句，确定第三测试结果异常，则确定数据库的性能测试结果为第一级别；若确定第一测试结果正常，确定第二测试结果中含有慢查询语句，确定第三测试结果正常，则确定数据库的性能测试结果为第一级别；若确定第一测试结果正常，确定第二测试结果中含有慢查询语句，确定第三测试结果异常，则确定数据库的性能测试结果为第二级别；若确定第一测试结果异常，确定第二测试结果中不含有慢查询语句，确定第三测试结果异常，则确定数据库的性能测试结果为第二级别；若确定第一测试结果异常，确定第二测试结果中含有慢查询语句，确定第三测试结果正常，则确定数据库的性能测试结果为第二级别；若确定第一测试结果异常，确定第二测试结果中含有慢查询语句，确定第三测试结果异常，则确定数据库的性能测试结果为第三级别。
S206、根据性能测试结果确定数据库的性能。
具体的，根据确定的性能测试结果确定数据库的性能。若确定性能测试结果为第一级别，则确定数据库的性能为高性能；若确定性能测试结果为第二级别，则确定数据库的性能为中性能；若确定性能测试结果为第三级别，则确定数据库的性能为低性能。
示例性的，当确定性能测试结果为第一级别时，若第一测试结果异常，则继续对数据库中的结构化查询语言语句绑定方式为硬解析的语句进行绑定变量，提升软解析率；若确定第二测试结果中含有慢查询语句，则改变语句的扫描方式，降低语句在运行过程中的耗时；若第三测试结果异常，则降低语句在运行过程中占据CPU的占用量。当确定性能测试结果为第二级别时，若确定第一测试结果异常，确定第二测试结果中含有慢查询语句，则同时对数据库中的结构化查询语言语句绑定方式为硬解析的语句进行绑定变量，改变语句的扫描方式，降低语句在运行过程中的耗时；若确定第一测试结果异常，确定第三测试结果异常，则同时对数据库中的结构化查询语言语句绑定方式为硬解析的语句进行绑定变量，降低语句在运行过程中占据CPU的占用量；若确定第二测试结果中含有慢查询语句，确定第三测试结果异常，则同时改变语句的扫描方式，降低语句在运行过程中的耗时，降低语句在运行过程中占据CPU的占用量。当确定性能测试结果为第三级别时，若确定第一测试结果异常，确定第二测试结果中含有慢查询语句，确定第三测试结果异常，则同时执行对数据库中的结构化查询语言语句绑定方式为硬解析的语句进行绑定变量，提升软解析率，改变语句的扫描方式，降低语句在运行过程中的耗时，降低语句在运行过程中占据CPU的占用量。
这样设置的好处在于，针对数据库不同的性能问题，及时定位并进行调优，实现对数据库性能的调优，提升数据库的性能。
本实施例的技术方案，通过确定数据库的结构化查询语言语句的软解析率；确定数据库的结构化查询语言语句的第一类语句；确定数据库的结构化查询语言语句的第二类语句；根据软解析率确定第一测试结果，根据第一类语句确定第二测试结果，根据第二类语句确定第三测试结果；根据第一测试结果、第二测试结果和第三测试结果确定性能测试结果；根据性能测试结果确定数据库的性能。在上述实施例的基础上，通过监控数据库的软解析率、语句耗时确定的语句和语句资源占用确定的语句，根据软解析率、语句耗时确定的语句和语句资源占用确定的语句的综合监控结果确定数据库的性能测试结果，从而根据数据库的性能测试结果确定数据库的性能，并根据数据库的性能测试结果实现对数据库的性能测试调优。
实施例三
图3是实施例三中提供的一种数据库的性能测试装置的结构示意图，该装置用于实现任一的数据库的性能测试方法，该装置包括：指标确定模块301、结果确定模块302和性能确定模块303。其中，
指标确定模块301，用于确定性能测试指标，其中，性能测试指标包括数据库的结构化查询语言语句的软解析率、数据库的结构化查询语言语句的第一类语句和数据库的结构化查询语言语句的第二类语句，第一类语句为通过语句耗时确定的语句，第二类语句为通过语句资源占用确定的语句。
结果确定模块302，用于根据软解析率、第一类语句和第二类语句确定数据库的性能测试结果。
性能确定模块303，用于根据性能测试结果确定数据库的性能。
可选的，指标确定模块301，确定数据库的结构化查询语言语句的软解析率，具体用于：获取结构化查询语言语句的解析方式和语句总数量；其中，解析方式包括硬解析和软解析；确定解析方式为硬解析的结构化查询语言语句的硬解析语句数量；根据硬解析语句数量和语句总数量确定数据库的结构化查询语言语句的软解析率。
可选的，指标确定模块301，确定数据库的结构化查询语言语句的第一类语句，具体用于：获取结构化查询语言语句的扫描方式；根据扫描方式确定语句耗时；根据语句耗时确定数据库的结构化查询语言语句的第一类语句。
可选的，指标确定模块301，确定数据库的结构化查询语言语句的第二类语句，具体用于：获取结构化查询语言语句的资源占用信息；根据资源占用信息确定资源语句；获取资源语句的性能指标；根据性能指标确定数据库的结构化查询语言语句的第二类语句。
可选的，结果确定模块302，具体用于：根据软解析率确定第一测试结果，根据第一类语句确定第二测试结果，根据第二类语句确定第三测试结果；根据第一测试结果、第二测试结果和第三测试结果确定性能测试结果。
可选的，结果确定模块302，根据软解析率确定第一测试结果，具体用于：根据所述软解析率和预设解析率确定第一测试结果。
可选的，结果确定模块302，根据所述第一类语句确定第二测试结果，具体用于：确定所述第一类语句的响应时间；根据所述响应时间确定所述第二测试结果。
可选的，结果确定模块302，根据所述第二类语句确定第三测试结果，具体用于：确定所述第二类语句的资源占用量；根据所述资源占用量和预设占用量确定第三测试结果。
本实施例所提供的数据库的性能测试装置可执行本发明任意实施例所提供的数据库的性能测试方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
实施例四
图4是实施例四中提供的一种电子设备的结构示意图，电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备(如头盔、眼镜、手表等)和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本发明的实现。
如图4所示，电子设备10包括至少一个处理器11，以及与至少一个处理器11通信连接的存储器，如只读存储器(ROM)12、随机存取存储器(也称“随机访问存储器”，RandomAccess Memory，RAM)13等，其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，处理器11可以根据存储在只读存储器(Read Only Memory，ROM)12中的计算机程序或者从存储单元18加载到随机存取存储器(RAM)13中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 13中，还可存储电子设备10操作所需的各种程序和数据。处理器11、ROM 12以及RAM13通过总线14彼此相连。输入/输出(I/O)接口15也连接至总线14。
电子设备10中的多个部件连接至I/O接口15，包括：输入单元16，例如键盘、鼠标等；输出单元17，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元18，例如磁盘、光盘等；以及通信单元19，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元19允许电子设备10通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
处理器11可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。处理器11的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的处理器、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。处理器11执行上文所描述的各个方法和处理，例如数据库的性能测试方法。
在一些实施例中，数据库的性能测试方法可被实现为计算机程序，其被有形地包含于计算机可读存储介质，例如存储单元18。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 12和/或通信单元19而被载入和/或安装到电子设备10上。当计算机程序加载到RAM 13并由处理器11执行时，可以执行上文描述的数据库的性能测试方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，处理器11可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行数据库的性能测试方法。
本文中以上描述的***和技术的各种实施方式可以在数字电子电路***、集成电路***、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上***的***(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程***上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储***、至少一个输入装置和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储***、该至少一个输入装置和该至少一个输出装置。
用于实施本发明的方法的计算机程序可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些计算机程序可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器，使得计算机程序当由处理器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。计算机程序可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
在本发明的上下文中，计算机可读存储介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行***、装置或设备使用或与指令执行***、装置或设备结合地使用的计算机程序。计算机可读存储介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体***、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。备选地，计算机可读存储介质可以是机器可读信号介质。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
为了提供与用户的交互，可以在电子设备上实施此处描述的***和技术，该电子设备具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给电子设备。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的***和技术实施在包括后台部件的计算***(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算***(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算***(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的***和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算***中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将***的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)、区块链网络和互联网。
计算***可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与VPS服务中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。
应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发明中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本发明的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。

Claims (10)

1.一种数据库的性能测试方法，其特征在于，该方法包括：
确定性能测试指标，其中，所述性能测试指标包括所述数据库的结构化查询语言语句的软解析率、所述数据库的结构化查询语言语句的第一类语句和所述数据库的结构化查询语言语句的第二类语句，所述第一类语句为通过语句耗时确定的语句，所述第二类语句为通过语句资源占用确定的语句；
根据所述软解析率、所述第一类语句和所述第二类语句确定所述数据库的性能测试结果；
根据所述性能测试结果确定所述数据库的性能。
2.根据权利要求1所述的数据库的性能测试方法，其特征在于，所述确定所述数据库的结构化查询语言语句的软解析率，包括：
获取所述结构化查询语言语句的解析方式和语句总数量；其中，所述解析方式包括硬解析和软解析；
确定解析方式为硬解析的所述结构化查询语言语句的硬解析语句数量；
根据所述硬解析语句数量和所述语句总数量确定所述数据库的结构化查询语言语句的软解析率。
3.根据权利要求1所述的数据库的性能测试方法，其特征在于，所述确定所述数据库的结构化查询语言语句的第一类语句，包括：
获取所述结构化查询语言语句的扫描方式；
根据所述扫描方式确定语句耗时；
根据所述语句耗时确定所述数据库的结构化查询语言语句的第一类语句。
4.根据权利要求1所述的数据库的性能测试方法，其特征在于，所述确定所述数据库的结构化查询语言语句的第二类语句，包括：
获取所述结构化查询语言语句的资源占用信息；
根据所述资源占用信息确定资源语句；
获取所述资源语句的性能指标；
根据所述性能指标确定所述数据库的结构化查询语言语句的第二类语句。
5.根据权利要求1所述的数据库的性能测试方法，其特征在于，所述根据所述软解析率、所述第一类语句和所述第二类语句确定所述数据库的性能测试结果，包括：
根据所述软解析率确定第一测试结果，根据所述第一类语句确定第二测试结果，根据所述第二类语句确定第三测试结果；
根据所述第一测试结果、所述第二测试结果和所述第三测试结果确定性能测试结果。
6.根据权利要求5所述的数据库的性能测试方法，其特征在于，所述根据所述软解析率确定第一测试结果，包括：
根据所述软解析率和预设解析率确定第一测试结果。
7.根据权利要求5所述的数据库的性能测试方法，其特征在于，所述根据所述第一类语句确定第二测试结果，包括：
确定所述第一类语句的响应时间；
根据所述响应时间确定所述第二测试结果。
8.根据权利要求5所述的数据库的性能测试方法，其特征在于，所述根据所述第二类语句确定第三测试结果，包括：
确定所述第二类语句的资源占用量；
根据所述资源占用量和预设占用量确定第三测试结果。
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-8中任一项所述的数据库的性能测试方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-8中任一项所述的数据库的性能测试方法。
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