性能测试新手误区（二）：测试数据导致了无效测试结果

测试环境的重要性无需多说，大家都知道测试环境要尽量的模拟生产环境，当然也包括数据。这样测试的结果才会更加准确的反应真实的性能。就连开发过程，都已经开始在大数据量下加压开发了。那么，关于测试数据，你了解多少呢？

　　通常说的测试数据可以分为两类：

　　一是为了测试性能而准备的数据，这是用来模拟“压力”的数据。也就是常说的数据量、历史数据等。一般都会根据需求或者经验很容易估算出来，比如案件年增长量为5%，去年数据量为100W，测试需要保证3年后系统仍可正常运行，那么就需要计算并模拟出3年后的总数据量，在这个基础上进行测试。

　　二是用来辅助测试使用的数据。比如有一个对案件进行打分的功能，只有符合一定条件的案件才会出现在打分列表中。那么我们要测这个打分的操作，首先就要保证有可用的案件，这就需要去生成测试数据，该数据可能一经使用就失效了（已经打过分就不能再打了）。这样，每次测试这个功能，就需要准备这样一批数据。这里的测试数据，更多的是和测试流程有关，是为了能够正常的进行测试，而不是涉及到性能的。

　　我们这里要说的是第一类，对性能测试结果产生直接影响的数据。

　　先看两个小案例，涉及到了案件表（T_AJ）和法院编号列（N_FY）、立案日期列（D_LARQ）。案件表中模拟了一百万测试数据，测试简单的查询操作，根据经验，预期响应时间在2秒之内。

　　案例1. 查询本院案件列表，相应的SQL如下：

select * from T_AJ
where N_FY=10
order by D_LARQ desc

　　执行这个操作耗时近10s，显然达不到正常预期。

　　经排查，生成的100W测试数据中，所有的N_FY列值都为10。这样，最明显的问题就是，查询的结果集数量完全偏离了正常范围。如果实际有100家法院，正常分布下，每家法院只有1W的案件，但测试数据的FY只有一个值，通过这个查询，查出了原来100家法院的数据。无论是在数据库处理中（如本例的排序），还是在程序的处理中（如展现或者是对数据做进一步处理），两者的性能差异都是很显著的。所以这个测试结果是无效的。

　　有人说，这个例子太弱了，结果集差了100倍，性能当然不一样了。那是不是数据总量和结果集大小都一致，测试结果就是有效了呢？

　　案例2. 查询本院一个月内收的案件，相应SQL如下：

select * from T_AJ
where N_FY=10 and D_LARQ between '20110101' and '20110201'

　　这个操作，查出来的结果只有一千条数据，属于正常范围。但查询的时间还是超过5秒，依然超出了我们的预期。

　　查看数据发现，N_FY=10的数据有近50万,占了总数据量的一半，D_LARQ在一月份的数据也占了差不多一半。但是同时符合两个条件的数据还是一千条左右。那么这里的问题就不在于结果集了，而是是否能利用索引进行查询，看如下两个图就能很好理解了。

　　在正常数据中，每家法院的数据可能占总数据量的1％，一个月时间段内的数据可能占总数据量更少，假设是0.5％。那么这时我们通过N_FY和D_LARQ两个条件进行查询，数据库会进行估算：符合D_LARQ查询条件的数据大概有5000条，符合N_FY查询条件的数据大概有1万条，那么用D_LARQ上的索引进行查询是最快的，可以迅速的将查询范围缩小到5000条，然后在这5000条中去检查N_FY是否也符合条件。

　　过程如图一所示（手绘草图^_^）。

　　

图一

　　注：数据按行存储，小方块表示符合该列查询条件的数据，阴影表示符合所有查询条件，也就是最终的结果集。箭头线段表示为了完成查询，需要扫描的数据量，本图中即符合LARQ查询条件的数据。下同。

　　但在本例中不正常的数据条件下，数据库会知道：符合N_FY查询条件的数据有50万条，符合D_LARQ的也有近50万条，如果使用其中一列的索引将一百万的范围缩减到50万，比从头到尾扫描整个表做的工作还要多（为什么呢？需要了解索引的结构和原理），那还是不要用索引了吧。于是数据库会依次检查每一条数据，判断N_FY和D_LARQ是否符合条件。

　　如图二所示。

图二

注：本图中实际扫描的数据量就是整张表的数据，但结果集和图一是一样大的。

　　这样，就可以知道，总数据量一样，结果集大小一样，为什么性能差了很多了。就是因为数据分布不合理，导致数据库无法正常使用索引，从而进行了全表扫描。当然，这个数据分布，我们依然可以归类到结果集中去，那就是要保证每一个查询条件“单独的结果集”都要符合真实情况，而不仅仅是整个查询最终的“总结果集”。

　　看个这两个简单的小例子，我们再来总结一下关于测试数据，需要注意的内容：

1. 最根本、也是大家都知道的就是数据量，性能测试必须保证能在预期的数据量下进行测试。在一万条记录中查询，和在一百万数据中查询，显然是大大不同的，可以把数据量看做一种“压力”，这个就不用再解释了。

   但是在比较大型的系统中，这一点可能也不是很容易做好，因为这类系统往往有着复杂的数据库，上百张的数据表。对每张表都进行数据模拟显然是不现实的，也是没有意义的，因为不是每张表都涉及到大数据量。那么如何选取不容易遗漏呢？通常通过两种方式：从设计和业务角度分析表间关系、从现有实际数据量进行分析推测。

2. 确保结果集在正常范围内。结果集的大小直接影响后续很多工作的性能，如数据排序分组、分页、程序中的逻辑校验或者是展现。

3. 数据分布必须合理，尽量接近真实。数据的分布，其实也就是数据的真实性，它直接决定了数据库是否使用索引、选用哪个索引，也就是常说的查询计划。不同的查询计划也就是不同的数据访问路径，性能差别可能会很大。

   这里主要涉及到的是索引的问题，需要大家对索引的原理有一定的了解，索引如何工作、数据库如何选择索引、和索引有关的一写重要概念如区分度（selectivity）等等。

4. 最好的数据来自生产环境。这是显而易见的，使用真实的数据测出来的结果才是最准确的。但是绝大多数情况下，我们没有这样的好运，可能是客户禁止、也可能是生产环境数据量比较小。那就只好自己想办法来模拟了，需要注意的也就是上面说到的几点。这里再推荐一种方法，数据翻倍。比如已经有了真实的数据十万条，但我们需要一百万条，那就可以通过写一些SQL或者存储过程，将现有的数据不断翻倍（简单的说，复制到临时表，根据需要修改一些列，再插回到原表），这样的数据真实性还是比较高的。

　　关于测试数据，我想说的就是以上几点了。另外再补充上一些相关内容，也是性能测试人员需要关注的。

• 重点了解IO的概念，更准确的说应该是物理IO。一般来讲，数据库的瓶颈或者查询的主要耗时就是IO。所以，数据库优化的一个重要方向就是尽量减小IO。

  IO是不是只和数据量（行数）有关呢？举一个例子：

  select co1, col2, col3, col4, col5 from T_AJ
  where condition...

  T_AJ数据量有100万，表中有近200列，此查询耗时大于10秒。而另一种实现方式，首先将col1-col5以及查询条件中的几个列的数据抽取到一张临时表（#T_AJ）中。然后，

  select co1, col2, col3, col4, col5
  from #T_AJ where condition...

  临时表#T_AJ和原数据表有同样的数据量（行数），但是此查询却只需要1秒（暂不考虑抽取到临时表的耗时），这就是不同IO引起的差异。通常我们使用的数据库都是行式存储的，可以简单的理解为，一行数据从头读到尾，才能进入到下一行。这样，不管一行中的200列，你只读取其中的一列还是几列，其余的190多列仍然需要一定的IO。在大数据量下，这个性能差异就很明显了。所以上面的这个例子就是一种典型的优化手段，索引覆盖也是处理类似问题的典型方法，各位自行了解吧。列式存储数据库（如Sybase IQ）之所以性能这么高，也是同样的道理。

• 尽量深入了解这些概念，如执行计划，基于开销的估算，统计信息等等。我用一句话来简单描述：数据库通过统计信息来估计查询开销，统计信息不准时，开销估计就可能不准确，从而导致选择了错误的执行计划。

• 测试过程中数据的清理。性能测试过程中可能又会生成大量的数据，积累到一定程度又会对性能结果造成影响，所以每一轮测试时都应该清理掉之前测试过程中产生的数据，保证每次测试是在相同的条件下进行的。

• 性能测试过程中，如果定位到了某一个查询或SQL有问题，首先要确认的是数据是否合理。通过查询计划来判断是否按预期进行了查询，如果不是，查看数据的分布是否真实。一般数据库会提供很多种手段来进行验证。

　　最后，本文所写内容都是针对传统的行式存储数据库的，还请大家注意。