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1，swingben介绍
目前网络上开源的oracle压力测试工具主要是orabm和swingbench,由于orabm不支持oracle 11g版本，因此本次测试使用了swingben进行了压力测试。另外，swingbench还能对rac进行测试。swingbench是uk based oracle database solutions group开发的一个oracle压力测试工具，好像是官方废弃的一个项目，，官方页面 上可以下载最新的软件版本。
swingbench可以运行在windows和linux平台，本次测试采用linux平台，具体过程如下 1，使用oewizard导入测试数据，可以根据过程提示进行数据导入 2，设置环境变量 java版本要求1.6以上，连接串为10.4.×.×:1521:× export path=/monitor/agent_12c/core/12.1.0.1.0/jdk/bin/:$path export display=10.6.*.*:0.0 cd /monitor/swingbench/swingbench/bin/ 3，使用swingbench主页面进行压力测试
2，压力测试结果
服务器类型是ibm x3755m3服务器，配置是4cpu *8core,128g内存。测试结果显示，峰值达到48万tpmc，tps最大接近1万。而此时数据库主机cpu利用率已接近95%
top - 15:26:34 up 6 days, 21:57, 2 users, load average: 189.06, 121.48, 58.92tasks: 909 total, 36 running, 873 sleeping, 0 stopped, 0 zombiecpu(s): 79.1%us, 12.9%sy, 0.0%ni, 6.5%id, 0.2%wa, 0.1%hi, 1.2%si, 0.0%st[object object]
附录：
1.a，swingbench的相关测试参数
swingbench gui上的users：the number of users(threads) that attach to a database and the amount and tye of work they perform. users can dynamically monitor the response times and load which is displayed in a series of graphs.
这里的users是控制同时连接到oracle的用户数量。我们知道每个连接到oracle的用户都将分配pga，所以这里应该是理解为并行度。
2. min/max think time: 每个交易之间最小/大的思考时间。如果设置min think time，每个交易之间将间隔规定时间。
3. max trans：如果设置将限制最大的交易数量。
4. 最顶端的transaction面板：load: indicates the "weight" of the transaction in comparison to othe transactions. a higher weight indicates that it more likely to be run.
这个面板主要是可以取消一些固定的交易类型。load这个栏主要是用于调整整个测试中某些交易的权重。例如：browse product主要是select 语句，可以增加他的权重，表示更多的人查询。
关于oewizard中的几个参数：
number of customers: 预加载到数据库表中的用户数量。
number of orders:预加载到数据库表中的orders数量。
整个oe的测试是基于9张表的，那么用oewizard预加载数据量不同，测试结果是不是不同呢？
对oracle自己来说，有索引的表性能在大小一定的时候是不会有什么区别的，但是当表的行数达到一定的程度，例如几个亿行，索引性能还不如全表扫描的性能。因此对于oe所允许的范围，我认为表数据大小对性能影响不会很大。
swingbench是一个压力测试工具，其结果tpmc也是表示每分钟所能做的交易数量。如果预加载的数据越多，而tx中所有类型的权重固定的 话，需要调整并行users的数量，以取得一个最佳的tpms值。我之前测试的结果来看，并行user固定，预加载的数据越多，得到的tpmc结果越小， 我也有点迷糊了，后来仔细分析了之后才发觉，应该相应修改并行users的数量。
通过修改tx panel里的各个交易类型的权重，也可以得出oracle的一些性能参数，例如查询加重，如果tpmc的值还差不多，说明这个数据库的查询能力还是不错的。
b，tpmc介绍
按照tpc的定义，流量指标描述了系统在执行payment、order-status、delivery、stock-level这四种交易的同时，每分钟可以处理多少个new-order交易。所有交易的响应时间必须满足tpc-c测试规范的要求。
流量指标值越大越好！
tpmc计算依据
为了方便计算数据库服务器的造型，我们约定：
" 系统同时在线用户数为1500人（u1）； " 平均每个用户每分钟发出2次业务请求（n1）；" 系统发出的业务请求中，更新、查询、统计各占1/3；" 平均每次更新业务产生3个事务（t1）；" 平均每次查询业务产生8个事务（t2）；" 平均每次统计业务产生13个事务（t3）；" 一天内忙时的处理量为平均值的5倍；" 经验系数为1.6；(实际工程经验)" 考虑服务器保留30％的冗余；
服务器需要的处理能力为：
tpc-c=u1*n1*（t1+t2+t3）/3*3*经验系数/冗余系数
则应用服务器的处理性能估算为：
tpc-c= 1500*2*（3+8+13）/3*5*1.6/0.7= 274,285 tpmc
数据库服务器关系到整个系统的稳定运行，考虑到高可靠性和高可用性，并注重设备的可扩展性和性价比，系统将配置两台tpc-c值不小于28万的高性能数据库服务器