数据库方面测试有哪些，数据库的性能测试指什么

本文目录一览

1，数据库的性能测试指什么
2，性能测试中涉及到的数据库Oracle知识有哪些
3，数据库方面的测试从哪方面做起
4，数据库的性能方面的东西
5，如何测试数据仓库

1，数据库的性能测试指什么

这个指标有很多，举例来说全表扫描/秒(Full Scans/sec)如果该指标的值比1或2高，应该分析设计的查询以确定是否确实需要全表扫描，以及SQL查询是否可以被优化。惰性写/秒(Lazy Writes/sec)该指标的值最好为0。平均闩等待时间(毫秒)(Average LatchWait Time(ms))如果该指标的值很高，则系统可能正经历严重的资源竞争问题，等等

数据库的性能测试指什么

2，性能测试中涉及到的数据库Oracle知识有哪些

oracle的net服务配置，数据库的连接，基本sql语法

我也是刚刚入门。我感觉，要学习oracle知识首先要明白，你学习了要干什么，这样才能更好的知道你要重点学什么。总体感觉，学习oracle的人大致可以分2种：1、dba，也就是数据库管理人员。主要是表空间、数据库、文件、索引等等对象的管理。2、程序开发人员，主要是学习并运用pl/sql语言。在明白了自己的诉求以后，可以重点地学习所需。因为oracle知识量实在比较庞大。

性能测试中涉及到的数据库Oracle知识有哪些

3，数据库方面的测试从哪方面做起

1. 先测数据库的服务是否正常，客户端和其他程序能否正常访问。2. 测数据库里的数据是否完整，用查询语句测。3. 测数据库的存储过程是否正确，用脚本跑一下看结果对不对。

是根据具体工作要定的。比如你要测数据库相关的软件，那你肯定要懂一些数据库；同样一般是脚本语言（python，如果是linux下的软件，懂linux会对你很有帮助。参考资料写的比较具体、shell等）来做自动化测试，最好是懂编程(c/c++)。至于数据库或者linux操作系统参考资料：zhidao.baidu.com/...ndex=3

数据库方面的测试从哪方面做起

4，数据库的性能方面的东西

1.应该是根据所建立信息系统客户的人数、预算的总数据量、平均访问量选择数据库。 2.性能指标就比较多了，你可以考虑一下数据库的可移植性（适用于不同的操作系统平台），数据库的并发性（同时操作一条数据或者一张表时数据的锁定方式），还有就是数据库的恢复能力（在出现异常数据能够最快完成恢复及备份的时间）。 --还有安全性,这个也很重要 300个人左右的b/s系统我推荐db2，并发性比sqlserver高，你要用常用的话甲骨文也可以，一般c/s系统都用sqlserver（中），access、mysql（小）如果要说特点,真的是太多了，10000个字都不够写,你如果要买他们的产品,可以上网站或者找售前帮你价格的话:sqlserver正版的大概就是10来万,db2要买服务,基本一年是15万到20万(基本服务),面向的应用我上面说了,b/s系统适合db2和甲骨文这个性能是无法度量的,还要看你应用的情况,db2的应用最大的数据量理论上可以上亿,只要你数据库设计得合理,软件可以不要钱,基本服务一年是15到20万,不包括数据仓库,软件就是靠的增值服务,但是你不买服务就没有技术支持,而且商用的话你也有风险如果你非要把其他baidu搜到的东西列在这里,什么具体性能指标也没什么意义,还不如看ibm的db2白皮书,以我的经验来看,你应用在300个人在500个人的在线量,百万条数据,同时访问数据库,用db2不存在什么大的负载,非要说什么特点的话,就是一个字贵,db2的硬件的要求比较高,最好能上存储.sqlserver存在一些安全性问题,而且大多数都运行在windows平台,对安全性的要求都不一样,你去了解一下aix就知道了

支持一下

5，如何测试数据仓库

分析源文件　　与其它项目一样，测试数据仓库部署时，通常都会有一份相关的说明文件。虽然这些文件对于创建基本的测试策略非常有用，但经常会缺少一些关于测试开发与执行的详细资料。有时会有一些其它文件解释技术上的细节问题，即从源到目标的转化(source-to-target　　开发策略和测试计划　　分析了各种各样的源文件后，就要开始创建测试策略。我发现从生命周期和质量的角度来看，增量测试是测试数据仓库的最好办法。这从本质上意味着开发团队会从开发过程的早期开始，将各种小组件交付给测试团队。这个办法的主要优点是避免交付让人吃惊的“大块”组件，可以从早期开始检验缺陷，并使调试变得简单。此外，这个方法还有助于在开发与测试周期中建立详细的过程。具体到数据仓库测试，即是对数据获取分段表，然后是增量表、基本的历史表格、BI视图等的测试。　　另一个制定数据仓库测试策略的主要问题是基于分析(analysis-based)的测试方式和基于查询(analysis-based)的测试方式的选择。纯基于分析的方法是让测试分析师通过分析目标数据和相关标准计算出预期结果。基于查询的方法有相同的基本分析步骤，但更进一步，用SQL查询语言编写预期结果。这为将来建立回归测试过程节省了很大精力。如果测试是一次性的，那么用基于分析的方式就足够了，因为通常这种方式较快一些。反之，如果企业对回归测试有持续的需求，那么基于查询的方式会更为合适。　　测试的开发与执行　　不管在测试执行过程之前还是之后进行测试的开发，要根据上行需求的稳定性和分析过程决定。如果情况变动比较频繁，那么早期进行的测试开发可能大部分都会被废弃。这种场合，实时进行的整合的测试开发和执行过程通常会更有效果。不管怎样，在设计测试开发和执行过程的框架时，参考一下测试分类总是有用的。比如，一些数据仓库的测试分类可能有：　　记录计数(预期与实际对比)　　副本记录　　参考数据有效性　　参照完整性　　错误与异常逻辑　　增量过程与历史过程　　控制栏值与默认值　　除这些分类外，还可以参考缺陷分类学，比如Larry Greenfield的分类。　　测试执行时，准确的状态报告过程是经常被忽略的一个方面。在确定团队里的其他人明白你的方法的前提下，测试分类和测试进度可以保证他们对测试状态也有一个清楚的概念。有了详细的规划并坚持到底，以及良好的沟通，就能建立一个数据仓库测试过程，帮助项目团队取得满意的成果。

当然是数据仓库啦