本教學課程說明如何使用 HammerDB 在 Compute Engine SQL Server 執行個體上執行負載測試。您可以透過下列教學課程瞭解如何安裝 SQL Server 執行個體:
可以使用的負載測試工具有很多。有些是免費的開放原始碼工具,有些則需要授權。HammerDB 一般而言是能夠良好展現 SQL Server 資料庫效能的開放原始碼工具。雖然本教學課程提供的是 HammerDB 的基本使用步驟,但可以使用的工具還有很多,您應選擇最適合您工作負載的工具。
目標
本教學課程涵蓋以下目標:- 設定 SQL Server 以進行負載測試
- 安裝及執行 HammerDB
- 收集執行階段統計資料
- 執行源自 TPC「C」規格 (TPROC-C) 的交易處理基準負載測試
費用
除了在 Compute Engine 上執行的任何既有 SQL Server 執行個體外,本教學課程還會使用 Google Cloud的收費元件,包括:
- Compute Engine
- Windows Server
Pricing Calculator 可根據您預計的使用量來估算費用。提供的連結可讓您查看本教學課程中所用產品的預估費用,每天平均可能為 $16 美元。
事前準備
- Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.
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In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
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Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.
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- 如果您的本機電腦並非使用 Windows,請安裝第三方遠端桌面協定 (RDP) 用戶端。詳情請參閱 Microsoft 遠端桌面用戶端。
設定 SQL Server 執行個體以進行負載測試
開始之前,您應再次確認您的 Windows 防火牆規則已設為允許來自您建立之新 Windows 執行個體 IP 位址的流量。接著,透過下列步驟為 TPCC 負載測試建立新資料庫並設定使用者帳戶:
- 以滑鼠右鍵按一下 SQL Server Management Studio 中的 [Databases] (資料庫) 資料夾,然後選擇 [New Database] (新增資料庫)。
- 將新的資料庫命名為「TPCC」。
- 將資料檔案的初始大小設為 190,000 MB,並將記錄檔的初始大小設為 65,000 MB。
按一下省略符號按鈕 (如以下螢幕擷取畫面所示),以便將「Autogrowth」(自動成長) 限制設為更高的值:
將資料檔案設為會以 64 MB 的幅度無限制成長。
將記錄檔設為停用自動成長。
按一下 [OK] (確定)。
在「New Database」(新增資料庫) 對話方塊的左側窗格中,選擇 [Options] (選項) 頁面。
將「相容性層級」設為「SQL Server 2022 (160)」。
將「Recovery model」設為「Simple」,這樣負載才不會填滿交易記錄。
按一下 [OK] (確定) 以建立 TPCC 資料庫,這可能需要幾分鐘才能完成。
預先設定的 SQL Server 映像檔僅有啟用 Windows 驗證,因此您需要依照這個指南在 SSMS 內啟用混合模式驗證。
按照步驟在具有 DBOwner 權限的資料庫伺服器上建立新的 SQL Server 使用者帳戶。請將帳戶命名為「loaduser」,並設定安全的密碼。
使用
Get-NetIPAddress
commandlet 記錄 SQL Server 內部 IP 位址,因為使用內部 IP 對於效能與安全性至關重要。
安裝 HammerDB
您可以直接在 SQL Server 執行個體上執行 HammerDB。然而,為了要讓測試更加準確,請另外建立 Windows 執行個體並遠端測試 SQL Server 執行個體。
建立執行個體
按照下列步驟建立新的 Compute Engine 執行個體:
前往 Google Cloud 控制台的「Create an instance」(建立執行個體) 頁面。
在「Name」(名稱) 中輸入
hammerdb-instance
。在「Machine configuration」(機器設定) 區段中,選取至少具備資料庫執行個體一半數量 CPU 的機器類型。
在「Boot disk」(開機磁碟) 專區中按一下「Change」(變更),然後執行下列操作:
- 在「Public images」(公開映像檔) 分頁中,選擇 Windows Server 作業系統。
- 在「Version」清單中,按一下「Windows Server 2022 Datacenter」。
- 在「Boot disk type」清單中,選取「Standard persistent disk」。
- 如要確認開機磁碟選項,請按一下「選取」。
如要建立並啟動 VM,請按一下 [Create] (建立)。
安裝軟體
準備就緒後,請使用 RDP 用戶端連線至新的 Windows Server 執行個體,並安裝下列軟體:
執行 HammerDB
安裝 HammerDB 後,執行 hammerdb.bat
檔案。HammberDB 不會顯示在「開始」功能表的應用程式清單中。請透過下列指令執行 HammerDB:
C:\Program Files\HammerDB-VERSION
\hammerdb.bat
將 VERSION
替換為已安裝的 HammerDB 版本。
建立連線與結構定義
在應用程式執行時,首先設定連線以建構結構定義。
- 按兩下「Benchmark」面板上的 [SQL Server]。
- 選取「TPROC-C」。以下內容擷取自 HammerDB 網站:
TPROC-C 是 HammerDB 中實作的 OLTP 工作負載,源自 TPROC-C 規格,經過修改後,可在任何支援的資料庫環境中執行 HammerDB,且具備簡單易用且符合成本效益的特性。HammerDB TPROC-C 工作負載是從 TPROC-C 基準測試標準衍生而來的開放原始碼工作負載,因此無法與已發布的 TPROC-C 結果進行比較,因為這些結果遵循的是子集,而非完整的 TPROC-C 基準測試標準。HammerDB 工作負載 TPROC-C 的名稱代表「源自 TPC 的『C』規格,用於交易處理基準測試」。
按一下「確定」。
按一下「Schema」,然後按兩下「Options」。
在表單中填入 IP 位址、使用者名稱和密碼,如下圖所示:
將 SQL Server ODBC 驅動程式設為 SQL Server 適用的 OBDC 驅動程式 18
在本例中,「倉庫數量」 (比例) 設為 460,但您可以選擇其他值。有些指南會建議,為每個 CPU 設定 10 至 100 個倉儲。就本教學課程來說,請將此值設為核心數的 10 倍:16 核心的執行個體就設為「160」。
針對「Virtual Users to Build Schema」,選擇用戶端 vCPU 數量的 1 至 2 倍之間的數值。您可以點選滑桿旁的灰色長條來增加數值。
清除「Use BPC Option」
按一下「確定」。
按兩下「Schema Build」(結構定義建構) 部分下的「Build」(建構) 選項,以建立結構定義並載入資料表。完成後,按一下畫面正上方的紅色手電筒圖示來刪除虛擬使用者並移至下個步驟。
如果您是利用 Simple
復原模式建立資料庫,此時您可能會想要改回 Full
,以取得更準確的實際工作環境測試。這只有在您完成完整或差異備份後才會生效來觸發新的記錄鏈結。
建立驅動程式指令碼
HammerDB 使用驅動程式指令碼自動化調度管理 SQL 陳述式至資料庫的流程以產生所需負載。
- 在「Benchmark」(基準) 面板中,展開 [Driver Script] 部分,並按兩下 [Options] (驅動程式指令碼)。
- 認設定符合您在 [Schema Build] (結構定義建構) 對話方塊中使用的設定。
- 選擇「Timed Driver Script」。
- [Checkpoint when complete] (完成後選項核點) 會強制資料庫在測試結束時將一切資訊寫入磁碟,因此請只在您要連續執行多次測試時,再勾選這個選項。
- 為確保測試能完整執行,請將「Minutes of Rampup Time」(查核時間 (分鐘)) 設為 5,並將「Minutes for Test Duration」(測試時間長度 (分鐘)) 設為 20。
- 按一下 [OK] (確定) 以結束對話方塊。
- 在「Benchmark」面板的「Driver Script」區段中,按兩下 [Load]以啟動驅動程式指令碼。
建立虛擬使用者
建立與實際情況類似的負載,通常需要有多位不同的使用者來執行指令碼。請為測試建立幾位虛擬使用者。
- 展開 [Virtual User] 區段,並按兩下 [Options]。
- 如果您將倉儲數量 (規模) 設為 160,那麼請將「Virtual Users」設為 16,因為 TPROC-C 指南建議使用 10 倍的比例來避免資料列遭到鎖定。請選取 [Show Output] 核取方塊,以啟用主控台的錯誤訊息。
- 按一下 [OK] (確定)。
收集執行階段統計資料
HammerDB 和 SQL Server 無法輕易為您收集詳細的執行階段統計資料。雖然這些統計資料就藏在 SQL Server 中,但需要定期擷取與計算來取得。如果您尚未設定程序或工具來協助您擷取這些資料,可透過下方程序在測試時擷取一些實用指標。結果將會寫入 Windows temp
目錄的 CSV 檔案中。您可以透過 [Paste Special] (選擇性貼上) > [Paste CSV] (貼上 CSV) 選項,將資料複製至 Google 試算表。
如要採用此程序,您必須先暫時啟用 OLE Automation 程序才能將檔案寫入磁碟。測試完成後記得停用該程序:
sp_configure 'show advanced options', 1; GO RECONFIGURE; GO sp_configure 'Ole Automation Procedures', 1; GO RECONFIGURE; GO
以下是在 SQL Server Management Studio 中建立 sp_write_performance_counters
程序的程式碼。開始負載測試前,您需要在 Management Studio 執行此程序:
USE [master] GO SET ANSI_NULLS ON GO SET QUOTED_IDENTIFIER ON GO /*** LogFile path has to be in a directory that SQL Server can Write To. */ CREATE PROCEDURE [dbo].[sp_write_performance_counters] @LogFile varchar (2000) = 'C:\\WINDOWS\\TEMP\\sqlPerf.log', @SecondsToRun int =1600, @RunIntervalSeconds int = 2 AS BEGIN --File writing variables DECLARE @OACreate INT, @OAFile INT, @FileName VARCHAR(2000), @RowText VARCHAR(500), @Loops int, @LoopCounter int, @WaitForSeconds varchar (10) --Variables to save last counter values DECLARE @LastTPS BIGINT, @LastLRS BIGINT, @LastLTS BIGINT, @LastLWS BIGINT, @LastNDS BIGINT, @LastAWT BIGINT, @LastAWT_Base BIGINT, @LastALWT BIGINT, @LastALWT_Base BIGINT --Variables to save current counter values DECLARE @TPS BIGINT, @Active BIGINT, @SCM BIGINT, @LRS BIGINT, @LTS BIGINT, @LWS BIGINT, @NDS BIGINT, @AWT BIGINT, @AWT_Base BIGINT, @ALWT BIGINT, @ALWT_Base BIGINT, @ALWT_DIV BIGINT, @AWT_DIV BIGINT SELECT @Loops = case when (@SecondsToRun % @RunIntervalSeconds) > 5 then @SecondsToRun / @RunIntervalSeconds + 1 else @SecondsToRun / @RunIntervalSeconds end SET @LoopCounter = 0 SELECT @WaitForSeconds = CONVERT(varchar, DATEADD(s, @RunIntervalSeconds , 0), 114) SELECT @FileName = @LogFile + FORMAT ( GETDATE(), '-MM-dd-yyyy_m', 'en-US' ) + '.txt' --Create the File Handler and Open the File EXECUTE sp_OACreate 'Scripting.FileSystemObject', @OACreate OUT EXECUTE sp_OAMethod @OACreate, 'OpenTextFile', @OAFile OUT, @FileName, 2, True, -2 --Write the Header EXECUTE sp_OAMethod @OAFile, 'WriteLine', NULL,'Transactions/sec, Active Transactions, SQL Cache Memory (KB), Lock Requests/sec, Lock Timeouts/sec, Lock Waits/sec, Number of Deadlocks/sec, Average Wait Time (ms), Average Latch Wait Time (ms)' --Collect Initial Sample Values SET ANSI_WARNINGS OFF SELECT @LastTPS= max(case when counter_name = 'Transactions/sec' then cntr_value end), @LastLRS = max(case when counter_name = 'Lock Requests/sec' then cntr_value end), @LastLTS = max(case when counter_name = 'Lock Timeouts/sec' then cntr_value end), @LastLWS = max(case when counter_name = 'Lock Waits/sec' then cntr_value end), @LastNDS = max(case when counter_name = 'Number of Deadlocks/sec' then cntr_value end), @LastAWT = max(case when counter_name = 'Average Wait Time (ms)' then cntr_value end), @LastAWT_Base = max(case when counter_name = 'Average Wait Time base' then cntr_value end), @LastALWT = max(case when counter_name = 'Average Latch Wait Time (ms)' then cntr_value end), @LastALWT_Base = max(case when counter_name = 'Average Latch Wait Time base' then cntr_value end) FROM sys.dm_os_performance_counters WHERE counter_name IN ( 'Transactions/sec', 'Lock Requests/sec', 'Lock Timeouts/sec', 'Lock Waits/sec', 'Number of Deadlocks/sec', 'Average Wait Time (ms)', 'Average Wait Time base', 'Average Latch Wait Time (ms)', 'Average Latch Wait Time base') AND instance_name IN( '_Total' ,'') SET ANSI_WARNINGS ON WHILE @LoopCounter <= @Loops BEGIN WAITFOR DELAY @WaitForSeconds SET ANSI_WARNINGS OFF SELECT @TPS= max(case when counter_name = 'Transactions/sec' then cntr_value end) , @Active = max(case when counter_name = 'Active Transactions' then cntr_value end) , @SCM = max(case when counter_name = 'SQL Cache Memory (KB)' then cntr_value end) , @LRS = max(case when counter_name = 'Lock Requests/sec' then cntr_value end) , @LTS = max(case when counter_name = 'Lock Timeouts/sec' then cntr_value end) , @LWS = max(case when counter_name = 'Lock Waits/sec' then cntr_value end) , @NDS = max(case when counter_name = 'Number of Deadlocks/sec' then cntr_value end) , @AWT = max(case when counter_name = 'Average Wait Time (ms)' then cntr_value end) , @AWT_Base = max(case when counter_name = 'Average Wait Time base' then cntr_value end) , @ALWT = max(case when counter_name = 'Average Latch Wait Time (ms)' then cntr_value end) , @ALWT_Base = max(case when counter_name = 'Average Latch Wait Time base' then cntr_value end) FROM sys.dm_os_performance_counters WHERE counter_name IN ( 'Transactions/sec', 'Active Transactions', 'SQL Cache Memory (KB)', 'Lock Requests/sec', 'Lock Timeouts/sec', 'Lock Waits/sec', 'Number of Deadlocks/sec', 'Average Wait Time (ms)', 'Average Wait Time base', 'Average Latch Wait Time (ms)', 'Average Latch Wait Time base') AND instance_name IN( '_Total' ,'') SET ANSI_WARNINGS ON SELECT @AWT_DIV = case when (@AWT_Base - @LastAWT_Base) > 0 then (@AWT_Base - @LastAWT_Base) else 1 end , @ALWT_DIV = case when (@ALWT_Base - @LastALWT_Base) > 0 then (@ALWT_Base - @LastALWT_Base) else 1 end SELECT @RowText = '' + convert(varchar, (@TPS - @LastTPS)/@RunIntervalSeconds) + ', ' + convert(varchar, @Active) + ', ' + convert(varchar, @SCM) + ', ' + convert(varchar, (@LRS - @LastLRS)/@RunIntervalSeconds) + ', ' + convert(varchar, (@LTS - @LastLTS)/@RunIntervalSeconds) + ', ' + convert(varchar, (@LWS - @LastLWS)/@RunIntervalSeconds) + ', ' + convert(varchar, (@NDS - @LastNDS)/@RunIntervalSeconds) + ', ' + convert(varchar, (@AWT - @LastAWT)/@AWT_DIV) + ', ' + convert(varchar, (@ALWT - @LastALWT)/@ALWT_DIV) SELECT @LastTPS = @TPS, @LastLRS = @LRS, @LastLTS = @LTS, @LastLWS = @LWS, @LastNDS = @NDS, @LastAWT = @AWT, @LastAWT_Base = @AWT_Base, @LastALWT = @ALWT, @LastALWT_Base = @ALWT_Base EXECUTE sp_OAMethod @OAFile, 'WriteLine', Null, @RowText SET @LoopCounter = @LoopCounter + 1 END --CLEAN UP EXECUTE sp_OADestroy @OAFile EXECUTE sp_OADestroy @OACreate print 'Completed Logging Performance Metrics to file: ' + @FileName END GO
執行 TPROC-C 負載測試
在 SQL Server Management Studio 中,使用下列指令碼執行收集程序:
Use master Go exec dbo.sp_write_performance_counters
請在您安裝 HammerDB 的 Compute Engine 執行個體中,使用 HammerDB 應用程式來啟動測試:
- 在「Benchmark」(基準) 面板中,按兩下「Virtual Users」(虛擬使用者) 下方的 [Create] (建立) 以建立虛擬使用者,如此將會啟動「Virtual User Output」(虛擬使用者輸出) 分頁。
- 按兩下 [Create] (建立) 項正下方的 [Run] (啟動)。
- 測試完成後,您會在「Virtual User Output」分頁標籤中看到「每分鐘交易數」(TPM) 的計算結果。
- 您可以在
c:\Windows\temp
目錄中找到收集程序的結果。 - 將這些值儲存到 Google 試算表,並利用這些值來比較多次測試。
清除所用資源
完成教學課程後,您可以清除所建立的資源,這樣資源就不會占用配額並產生費用。下列各節將說明如何刪除或關閉這些資源。
刪除專案
如要避免付費,最簡單的方法就是刪除您為了本教學課程所建立的專案。
如要刪除專案:
- In the Google Cloud console, go to the Manage resources page.
- In the project list, select the project that you want to delete, and then click Delete.
- In the dialog, type the project ID, and then click Shut down to delete the project.
刪除執行個體
如要刪除 Compute Engine 執行個體:
- In the Google Cloud console, go to the VM instances page.
- Select the checkbox for the instance that you want to delete.
- To delete the instance, click More actions, click Delete, and then follow the instructions.
後續步驟
- 查看 SQL Server 最佳做法指南。
- 探索 Google Cloud 的參考架構、圖表和最佳做法。歡迎瀏覽我們的雲端架構中心。