使用JMeter对clickhouse连接测试 1.测试计划 jmeter通过JDBC连接数据库需要先引入对应的驱动包,驱动包的版本要与服务器数据库版本一致,我用的驱动版本是:clickhouse-jdbc-0.1.54.jar: 可以将连接数据库相关的驱动直接放到lib目录下(不建议,需要重启JMeter),或者在lib/ext文件夹创建个对应的目录,将包拷贝到改文件中 点击测试计划->浏览->选择对应的驱动包->打开,即可 2.创建线程组 创建测试计划并添加线程组,可根据测试需要修改

批量执行测试集 #coding=utf-8 from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.by import By from selenium.webdriver.common.keys import Keys from selenium.webdriver.support.ui import Select from selenium.common.exceptions import NoSuchElementExce

转自:https://blog.csdn.net/yuyulover/article/details/5826948 一.spring JDBC 概述 Spring 提供了一个强有力的模板类JdbcTemplate简化JDBC操作,DataSource,JdbcTemplate都可以以Bean的方式定义在想xml配置文件,JdbcTemplate创建只需注入一个DataSource,应用程序Dao层只需要继承JdbcDaoSupport, 或者注入JdbcTemplate,便可以获取JdbcTe

一.配置SQL Server 1.下载sql驱动,将sqljdbc4.jar放到JMeter安装目录/lib下. 2.启动JMeter,右键添加->配置文件->JDBC Connection Configuration. 3.设置JDBC Connection Configuration属性 (1)Variable Name:MSSQL,后续JDBC Request中会用到这个值: (2)Database URL:jdbc:sqlserver://数据库地址;instanceName=实例名;

前言 今天我们一起来学习如何利用JMeter连接数据库进行测试吧! 一:添加线程组,再添加JDBC Connection Configuration(右键测试计划-->配置元件-->JDBC Connection Configuration) 二:配置数据库连接信息 DataBase URL:jdbc:mysql://{ip}:{port}/{dbname}?useUnicode=true&characterEncoding=utf8,其中 (1)dataname为数据库名 (2)us

是否会使用 vpn 工作,已经成为魔法师和麻瓜之间最重要的区分.使用 vpn 工作,也产生了其它一些奇奇怪怪的问题,比如,选择 vpn 服务器. 你要测试哪个 vpn 离你最近. 所以,就有了下面的脚本,毕竟一个个手动的 ping 有点麻烦.每次换 vpn 供应商,就得重新选一次. ADDRESS=`awk '/^__ADDRESS_BELOW__/ {print NR + 1; exit 0; }' "$0"` $x | awk -F '[ /]' 'NR==1 {ip=$2} $1

下载mysql-connector-java-5.1.31.jar添加到工程buildpath中 package com.jdbc.test; import java.sql.DriverManager; import java.sql.ResultSet; import java.sql.SQLException; import java.sql.Statement; import com.mysql.jdbc.Connection; public class JdbcTest1 { publ

一.功能说明 1.可以选择,只导入部分列,或者导入全部列. 2.导入速度的确比一般sql要快. 3.不用写sql语句 --------------------------------------------------------- 4.导入数据库 须 将字段对应关系做好配置,否则很有可能导入数据库的数据,字段顺序问题出错. --------------------------------------------------------------------------------------

flazr-0.7-RC2下载地址:百度网盘 提取码:nu05 简述:通过推流软件推送摄像头视频流到nginx流媒体服务器,获取nginx流媒体服务器上的视频流,在windows下使用flazr软件进行压力测试. 一.windows下执行过程 1.1 解压后的图片 1.2 运行cmd,进入解压后的文件夹 cmd命令: .\client.bat rtmp://zhibo.jinlu666.com:1935/zhibo/jinlu76 -load 10 PS:执行client.bat文件,后跟rtm

是否会使用 vpn 工作,已经成为魔法师和麻瓜之间最重要的区分.使用 vpn 工作,也产生了其它一些奇奇怪怪的问题,比如,选择 vpn 服务器. 你要测试哪个 vpn 离你最近. 所以,就有了下面的脚本,毕竟一个个手动的 ping 有点麻烦.每次换 vpn 供应商,就得重新选一次. ADDRESS=`awk '/^__ADDRESS_BELOW__/ {print NR + 1; exit 0; }' "$0"` $x | awk -F '[ /]' 'NR==1 {ip=$2} $1

一.使用条件 hive2.2.0及之后的版本支持使用merge into 语法,使用源表数据批量目标表的数据.使用该功能还需做如下配置 1.参数配置 set hive.support.concurrency = true;set hive.enforce.bucketing = true;set hive.exec.dynamic.partition.mode = nonstrict;set hive.txn.manager = org.apache.hadoop.hive.ql.lockmgr

一.配置SQL Server 1.下载sql驱动,将sqljdbc4.jar放到JMeter安装目录/lib下. 2.启动JMeter,右键添加->配置文件->JDBC Connection Configuration. 3.设置JDBC Connection Configuration属性 (1)Variable Name:cnn,后续JDBC Request中会用到这个值: (2)Database URL:jdbc:sqlserver://数据库地址:1433;instanceName=实

在终端执行该脚本,传入所有的测试路径,每一个model的结果文件夹里面有一个best文件夹存放着其训练时最高mAP对应的权重,名字为best.pth dir=$(ls -l $1 |awk '/^d/ {print $NF}') echo $1 for i in $dir do echo $1$i'/'$i'.py' python tools/test.py $1$i'/'$i'.py' $1$i'/'best/best.pth --work-dir $1$i'/'best/ --out $1$

#!/bin/bash rm -f result.txt cat ip.txt | fping > result.txt 2行代码就搞定,很方便,初学shell,很强大,问了下同事,但是shell的高并发还是没py的强大 效果: ps 如果提示fping这个命令没有找到的话,直接yum install fping就OK了

#脚本开始 #!/bin/bash HOSTLIST=`cat /usr/local/ipaddrs.txt` for IP in $HOSTLIST do ping -c 3 -i 0.2 -W 3 $IP &> /dev/null if [ $? -eq 0 ] then echo "Host $IP is On-line." else echo "Host $IP is Off-line." fi done #脚本结束 执行该脚本前需要先定义ip

转自http://www.cnblogs.com/fnz0/p/5713102.html 不知道自己什么时候才有这种钻研精神- -. 1      背景 系统中需要批量生成单据数据到数据库表,所以采用批量插入数据库的方式.由于系统中ORM操作集成使用的是Mybatis来完成的. 在Mybatis中操作一般使用批量插入的方式如下: <insert id="insertBatch" parameterType="java.util.List"  > inse

1.利用BeanUtils的前提得要加入以下两个jar包: commons-beanutils-1.8.0.jar commons-logging-1.1.1.jar package com.shellway.jdbcDAO; import java.util.List; import org.junit.Test; public class TestDAO { DAO dao = new DAO(); @Test public void testUpdate() throws Exceptio

clickhouse日常管理一 变量相关  1 查看变量     system.setting相关表  2 设置变量     set variables= 请注意这里是session级别,如果想永久生效,必须修改配置文件  3 变量文件分类     config.xml      说明 config.xml针对的是server级别的限制,包括不仅限于内存,复制集,分布式,数据目录等设置     user.xml     说明 user.xml针对的是用户级别的限制,主要包括用户增删查改的内存控制

jdbc调用存储过程 使用并获得out模式的参数返回值 //存储过程为sum_sal(deptno department.deptno%type,sum in out number) CallableStatement cs =conn.prepareCall("{call sum_sal(?,?)}"); cs.setInteger(1,7879); cs.setDouble(2,0.0);//第二个传什么都无所谓,因为第二个参数是in out模式,是作为输出的 cs.registe

一.ClickHouse简介 ClickHouse是近年来备受关注的开源列式数据库,主要用于数据分析(OLAP)领域.目前国内社区火热,各个大厂纷纷跟进大规模使用: 今日头条 内部用ClickHouse来做用户行为分析,内部一共几千个ClickHouse节点,单集群最大1200节点,总数据量几十PB,日增原始数据300TB左右. 腾讯内部用ClickHouse做游戏数据分析,并且为之建立了一整套监控运维体系. 携程内部从18年7月份开始接入试用,目前80%的业务都跑在ClickHouse上.每天

前提 随着现在业务开展,几个业务系统的数据量开始急剧膨胀.之前使用了关系型数据库MySQL进行了一次数据仓库的建模,发现了数据量上来后,大量的JOIN操作在提高了云MySQL的配置后依然有点吃不消,加之开发了一个基于关系型数据库设计的标签服务,日全量标签数据(无法避免的笛卡尔积)单表超过5000W.目前采取了基于用户ID分段配合多进程处理的方式暂时延缓了性能的恶化,但是考虑到不远将来,还是需要做一个小型的数据平台.Hadoop的那套体系过于庞大,组件过多,硬件和软件的学习成本比较高,不是一朝一夕