[发明专利]用于大数据管理系统的最优压力测试的工作负载生成

说明书

一种用于针对大数据管理系统最优地执行压力测试的计算机实现的方法、系统和计算机程序产品。随机测试查询的集合被生成并被编译以确定随机测试查询的集合的特征(例如，被查询的表类型)的数据点。然后，测量特征的数据点和与提取的特征集合中的每个相同特征相对应的数据点的分布的平均值之间的距离(例如，马哈拉诺比斯距离)。然后，对其距离超过阈值距离的每个随机测试查询进行排名。然后，按照排名顺序执行排名的随机测试查询。将导致错误(例如，系统故障)的那些执行的随机测试查询被添加到日志，该日志用于标识那些查询以针对大数据管理系统执行压力测试。

技术领域

本披露总体上涉及压力测试，并且更具体地涉及生成用于大数据管理系统的最优压力测试的工作负载。

背景技术

在测试数据库管理系统中，压力测试是指将更加强调在重负载/压力条件下的可靠性、回弹性和稳定性，而不是强调在正常情况下将被视为正确行为的测试。具体地，这样的测试的目标可以是确保数据库管理系统在计算资源不足(诸如存储器或盘空间)、异常高的并发性或服务攻击拒绝的情况下不崩溃。

发明内容

在本公开的一个实施例中，一种用于针对大数据管理系统最优地执行压力测试的计算机实现的方法，包括生成随机测试查询的集合。该方法还包括编译随机测试查询的集合以提取访问计划特性以确定随机测试查询的集合的特征的数据点。该方法另外包括测量随机测试查询的集合的特征的数据点和与提取的特征集合中的每个相同特征相对应的数据点的分布的平均值之间的距离。此外，该方法包括对其距离超过阈值距离的每个随机测试查询进行排名。此外，该方法包括按照排名顺序执行排名的随机测试查询。此外，该方法包括在日志中添加导致错误的那些已执行排名的随机测试查询。该方法进一步包括基于该日志标识针对大数据管理系统执行压力测试的查询。

上文描述的计算机实施的方法的实施例的其他形式是在系统和计算机程序产品中。

前面已经相当概括地概述了本公开的一个或多个实施例的特征和技术优点，以便可以更好地理解下面的本公开的详细描述。本公开的附加特征和优点将在下文中描述，其可形成本公开的权利要求的主题。

附图说明

当结合以下附图考虑以下详细描述时，可以获得对本公开的更好理解，其中：

图1示出了根据本公开的实施例的用于实践本公开的原理的通信系统；

图2是根据本公开的实施例的测试系统的软件组件的示意图，该软件组件被用于标识要在针对大数据管理系统的压力测试中使用的查询的最优集合，该查询的最优集合在不损害压力测试的质量的情况下最优使用可用时间和资源；

图3图示了代表用于实施本公开的硬件环境的测试系统的硬件配置的本公开的实施例；

图4A至图4B是根据本公开的实施例的用于针对大数据管理系统最优地执行压力测试的方法的流程图；

图5是根据本公开的实施例的用于计算随机测试查询的权重的方法的流程图；

图6是根据本公开的实施例的用于基于被分配给测试查询的权重来对距离超过阈值距离的随机测试查询进行排名的方法的流程图；以及

图7示出了根据本公开的实施例的示范性决策树。

具体实施方式

如背景技术部分所述，在测试数据库管理系统中，压力测试是指将更加强调在重负载/压力条件下的可靠性、回弹性和稳定性，而不是强调在正常情况下将被视为正确行为的测试。具体地，这样的测试的目标可以是确保数据库管理系统在计算资源不足(诸如存储器或盘空间)、异常高的并发性或服务攻击拒绝的情况下不崩溃。

压力测试数据库管理系统通常由工作负载(例如，结构查询语言(SQL)工作负载)在三个维度上执行：并发性(同时执行查询的客户端的数量)、持续时间(连续工作负载执行的持续时间)和复杂性(执行的查询的复杂性)。