摘要：
验证数据库的高可用性（HA）和容灾能力（DR）需要模拟真实故障场景、验证故障应对机制，并量化关键指标（如恢复时间RTO、恢复点RPO）。以下是具体的测试设计思路和核心场景： 一、高可用性（HA）测试设计 高可用性的核心目标是：在单点/局部故障时，数据库仍能持续提供服务，且故障影响时间在SLA范围内。 阅读全文
posted @ 2025-08-03 01:12
程煕
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摘要：
测试数据库在高并发、大数据量下的表现，需要结合真实业务场景，从环境准备、场景设计、工具选型、指标监控到结果分析形成完整闭环，核心是模拟“真实负载压力”并暴露潜在瓶颈。以下是具体方法和关键步骤： 一、前提：环境与数据准备 1. 环境模拟：贴近生产配置 高并发和大数据量测试的准确性依赖于环境一致性，需尽 阅读全文
posted @ 2025-08-03 01:10
程煕
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摘要：
定位数据库性能瓶颈需要结合系统层监控、数据库层分析、应用层行为多维度排查，核心是通过“指标观测-异常定位-根因分析”的流程逐步缩小范围。以下是具体方法和常见瓶颈点的详细说明： 一、如何定位数据库性能瓶颈？ 定位过程需从“全局到局部”“表象到本质”逐步深入，关键步骤如下： 1. 先看“系统层基础资源” 阅读全文
posted @ 2025-08-03 01:09
程煕
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摘要：
设计有效的有效的数据库性能测试场景需要两个核心目标：贴近真实业务场景（确保测试结果可用于生产决策）和精准覆盖性能瓶颈点（如高并发、大数据量、复杂查询等）。模拟真实生产负载则需要精准复现生产环境的流量特征、数据分布和业务行为。以下是具体实施方法： 一、有效数据库性能测试场景的设计步骤 1. 明确测试目 阅读全文
posted @ 2025-08-03 01:08
程煕
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摘要：
数据库性能测试的核心目标是评估数据库在不同负载下的处理能力、稳定性及资源消耗，关键指标可分为业务性能指标、资源消耗指标和稳定性相关指标三类，具体如下： 一、业务性能指标（直接反映数据库处理能力） 1. QPS（Queries Per Second，每秒查询数） 定义：单位时间内数据库处理的读操作请求 阅读全文
posted @ 2025-08-03 01:07
程煕
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摘要：
一、MongoDB文档模型的特点 MongoDB的文档模型是其核心设计，基于BSON（Binary JSON） 格式（JSON的二进制扩展），具有以下关键特点： Schema灵活性（无固定结构） 文档（Document）是MongoDB的基本存储单位，类似JSON对象，但支持更多数据类型（如日期、二 阅读全文
posted @ 2025-08-03 00:57
程煕
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摘要：
不同类型的NoSQL数据库针对不同的数据存储需求设计，在数据模型、性能特性和适用场景上有显著差异。以下从核心特性、数据模型和典型应用场景三个维度，对比KV型、文档型和列式NoSQL数据库： 一、KV型数据库（以Redis为代表） 核心特性 存储模型极简：以“键（Key）-值（Value）”为核心，键 阅读全文
posted @ 2025-08-03 00:55
程煕
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摘要：
分布式数据库的“高可用连接地址”是实现应用无感知故障切换的核心组件，其核心目标是：为应用提供一个稳定的连接入口（如虚拟IP、域名或代理地址），底层内部自动感知底层节点的健康状态，将请求路由到可用节点，同时屏蔽节点故障、主从切换等底层变化。 一、高可用连接地址的实现原理 高可用连接地址的本质是“抽象层 阅读全文
posted @ 2025-08-03 00:03
程煕
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摘要：
在NoSQL分布式数据库中，主备节点（或副本节点）间的同步延迟是普遍存在的（尤其是异步复制架构中），这可能导致备节点数据落后于主节点，进而引发“读不一致”问题（如读取备节点时获取旧数据）。为保证读一致性，通常需结合路由策略、副本协商、版本控制等机制，以下是具体实现方式及典型场景： 一、强制读主节点（ 阅读全文
posted @ 2025-08-03 00:01
程煕
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