数据库基准测试工具是用于评估和测量数据库管理系统（DBMS）性能的软件工具。通过模拟各种真实世界的工作负载，这些工具可以测试数据库在不同条件下读写的响应能力
1. 前沿 在现代信息技术的飞速发展中，数据库作为数据存储和管理的核心组成部分，其性能直接影响到应用程序的响应速度和用户体验。而我们经常会遇到以下情况： 在业务选型的过程中，我们往往需要从多款数据库产品中选择一款作为业务支撑产品。 在数据库研发的过程中，我们同样需要将自己优化调整后的数据库产品同优化调整前的数据库产品进行比较。 在上述的许多情况中，我们都会面临将一款数据库产品同自身或者其他数据库产
::: hljs-center 这个环境的系统性能一直无法提升，能否帮我找到系统的瓶颈在哪里？ 系统优化后，虽然写入性能有所提升，但查询延迟却增加了，下一步我该如何排查和优化呢？ 请帮我查看系统出现问题时的 CPU、磁盘和内存等资源使用情况，是否是由于资源紧张导致的问题？ ::: 在实际的工程应用和架构严谨的过程中，相信大家对于上面的几个问题并不陌生。当软件实际的工业环境中被应用时，“案发现场”究
本文以 Apache IoTDB Performance Overview Dashboard 为例
很显然，在很多测试场景下，我们需要自动化生成测试参数或者需要我们制定测试参数，此时我们可以通过给当前的测试添
本文以Apache IoTDB master 分支的 commit Id=eaee1d8d 为例，介绍了 Apache IoTDB 的监控指标通过 Prometheus 格式进行采
IoT Benchmark 包含负载生成器、测试客户端线程池、TSDB 接口层和系统监控等模块。负载生成器模块包含元数据生成器、时序数据生成器、查询语句
问题原因：对应的 Datasource 的 Id 错误，导致 Grafana 无法导出，需要通过手动修正 Grafana 的 Json 模型，从而可以导出。
IoT Benchmark 是基于 Java 开发的时序数据库测试工具，支持 Apache IoTDB 各版本、InfluxDB 等多款数据库的测试，支
在应用场景中，我们需要将图片格式文件转换为String方式存储，然而笔者发现存储后无法正常转存得到原本的文件，本文记载了问题排查与修复过程。
IoT Benchmark 是基于 Java 开发的时序数据库测试工具，支持 Apache IoTDB 各版本、InfluxDB 等多款数据库的测试，支持生成模拟数据集和使用真实数据集，可以自配置多种比例的读写混合测试，同样支持基于 Differential Testing 的数据库正确性测试。 1. IoT Benchmark 使用说明 GitHub 仓库地址：https://github.c
为便于线上问题排查和性能调优工作的开展，经过前期调研，本文给出如何导出 Grafana 面板数据快照的方法，后续可以离线导入到其他 Grafana 中进行交互式问题排查。 本文以 Apache IoTDB Performance Overview Dashboard 为例 1. 进入面板制作快照 1.1. 第一步：进入 Performance Overview 面板 展开所有折叠的 Pane
当绘制完成 Grafana 监控面板，选择导出时，我们发现导出的 json 文件名称开头是 undefined，打开文件后发现了如下的内容： { "error": { "message": "Datasource AAAAAAAAA was not found" } } 问题原因：对应的 Datasource 的 Id
本文以Apache IoTDB master 分支的 commit Id=eaee1d8d 为例，介绍了 Apache IoTDB 的监控指标通过 Prometheus 格式进行采集，并且使用 Grafana 的方式进行可视化。 1. 监控指标的 Prometheus 格式说明 对于 Metric Name 为 name, Tags 为 K1=V1, ..., Kn=Vn 的监控指标有如下映射，
从Apache IoTDB 0.13.0版本之后可以启动监控模块对系统进行监控，并且可以使用Prometheus、Grafana等工具进行可视化
从 Apache IoTDB 0.13.0 版本开始，我们引入了系统监控模块，可以完成对 Apach
Copyright © 2005-2025 51CTO.COM 版权所有 京ICP证060544号
