.NET 8 编写 LiteDB vs SQLite 数据库 CRUD 接口性能测试(测试篇)

2023-12-14 15:30:01

  • 测试项目 WebAppDbTest 地址,https://gitee.com/dolayout/sample/tree/master/code/Sample.WebAppDbTest

测试工具 ltt

介绍

LoadTestToolbox 是一个使用 C# 开发的轻量级压测工具,基于 .NET6 版本, 和其他压测工具相比,LoadTestToolbox 安装和使用都非常简单。

LoadTestToolbox 提供了一种可靠的方式来模拟高负载情况,来确定系统的瓶颈和性能极限,并且支持以图片输出压测结果。

安装

该工具是基于 .NET6 开发,所以前提条件是宿主机环境安装了 .NET6 SDK,然后执行 cli 命令全局安装:

dotnet tool install --global LoadTestToolbox
# or
dotnet tool install -g LoadTestToolbox

LoadTestToolbox 工具安装成功,输出如下信息:

LoadTestToolbox

使用方式

LoadTestToolbox 目前包含了三个工具,分别是:drill、hammer、nailgun

  • drill,周期性发起请求,测试应用的长期稳定性;
  • hammer,指定范围内递增的并发请求,测试接口的性能;
  • nailgun,发起瞬间的大量请求,来测试接口性能;

1、Drill

Drill 可以通过在更长的时间内,以间隔不断的请求,来进行测试应用的长期稳定性。

  • 命令用法式例:
ltt drill --url https://www.baidu.com/ --rps 100 --duration 10 --filename drill-jd-chart.png
  • 命令说明:

在上面的命令中,LoadTestToolbox 将每秒发出 100 个请求(以一致的 20 毫秒间隔),持续 10 秒,请求到 www.jd.com

完成后,会输出到 笛卡尔图 的测试结果,并且显示每个请求和对应的响应时间。

drill-jd-chart.png

  • 输出结果(drill-jd-chart.png):

jd-chart

2、Hammer

Hammer 可以通过指定范围的并发请求,测试接口的性能,并返回每个请求的平均响应时间。

  • 命令用法式例:
ltt hammer --url http://www.jd.com --min 1 --max 100 --filename hammer-jd-chart.png
  • 命令说明:

上面的命令会同时发出 1 个请求,然后是 2 个、3 个,依此类推,最多是 100 个并发请求到 www.jd.com

hammer-jd-chart.png

  • 输出结果(hammer-jd-chart.png):

hammer-jd-chart

3、Nailgun

Nailgun 可以对指定的接口发起瞬间的大量请求,来测试接口性能。

  • 命令用法式例:
ltt nailgun --url http://www.jd.com/ --requests 100 --filename nailgun-jd-chart.png
  • 命令说明:

一次性发起 ·100· 个请求到 www.jd.com

nailgun-jd-chart

  • 输出结果(nailgun-jd-chart.png):

nailgun-jd-chart.png

上面就是 LoadTestToolbox 的三个(drill、hammer 、nailgun)主要工具,该工具还支持各种配置,HTTP 请求方法,请求头,请求体等。

LoadTestToolbox 项目地址:

  • https://github.com/ecoAPM/LoadTestToolbox

测试主机规格配置

此处使用的腾讯电脑管家检测电脑配置,显示信息如下:

测试主机设备信息

CRUD 性能测试对比

这里就列举新增数据和查询数据两种类型的操作,其他类型操作类似,感兴趣的小伙伴可自行测试。

1、ltt 工具测试

此处使用 LoadTestToolboxnailgun 方式,测试 api 接口性能:

ltt-nailgun

1.1、AddSingle 单条数据添加

输入命令:

ltt nailgun --url http://localhost:8080/api/Sqlite/AddSingle --requests 100 --filename sqlite-addsingle-chart.png

ltt nailgun --url http://localhost:8080/api/LiteDb/AddSingle --requests 100 --filename litedb-addsingle-chart.png

单条数据添加,输出信息:

  • sqlite-AddSingle
    sqlite-addsingle

  • litedb-AddSingle

litedb-addsingle

1.2、AddBulk 批量数据(1000)条添加

输入命令:

ltt nailgun --url http://localhost:8080/api/Sqlite/AddBulk --requests 100 --filename sqlite-addbulk-chart.png

ltt nailgun --url http://localhost:8080/api/LiteDb/AddBulk --requests 100 --filename litedb-addbulk-chart.png

批量数据添加,输出信息:

  • sqlite-AddBulk

sqlite-addbulk

  • litedb-AddBulk

litedb-addbulk

1.3、GetSingle 单条数据查询

输入命令:

ltt nailgun --url http://localhost:8080/api/Sqlite/GetSingle --requests 100 --filename sqlite-getsingle-chart.png

ltt nailgun --url http://localhost:8080/api/LiteDb/GetSingle --requests 100 --filename litedb-getsingle-chart.png

单条数据查询,输出信息:

  • sqlite-GetSingle

sqlite-getsingle

  • litedb-GetSingle

litedb-getsingle

1.4、GetAll 多条(1000)数据查询

输入命令:

ltt nailgun --url http://localhost:8080/api/Sqlite/GetAll --requests 100 --filename sqlite-getall-chart.png

ltt nailgun --url http://localhost:8080/api/LiteDb/GetAll --requests 100 --filename litedb-getall-chart.png

多条数据查询,输出信息:

  • sqlite-GetAll

sqlite-getall

  • litedb-GetAll

litedb-getall

2、方法执行时间分析

2.1、查看 WeatherForecast 天气预报数据

2.1.1、LiteDB 数据集记录信息
  • 执行 sql 语言分组查询:
SELECT *.Summary,
    COUNT(*) AS total,
    [MAX(*.TemperatureC),MIN(*.TemperatureC)] TemperatureC,
    [MAX(*.TemperatureF),MIN(*.TemperatureF)] TemperatureF
FROM WeatherForecast
WHERE Date > '2024-12-31 23:59:59'
GROUP By Summary;
  • 输出结果:

litedb-group

2.1.2、SQLite 数据表记录信息
  • 执行 sql 语言分组查询:
select Summary,
  	count(Id) as total,
	'[' || MAX(TemperatureC) || ',' || MIN(TemperatureC) || ']' TemperatureC,
	'[' || MAX(TemperatureF) || ',' || MIN(TemperatureF) || ']' TemperatureF
from WeatherForecast
where Date > '2024-12-31 23:59:59'
GROUP BY Summary;
  • 输出结果:

sqlite-select

2.2、显示 LiteDB.Studio 截图

  • a1、执行 sql 语句:
SELECT $ FROM ActionExecInfo
order by ActionName;
  • a2、输出结果:

litedb-orderby

  • b1、执行 sql 语句:
SELECT  *.Database,*.ActionName,
    COUNT(*) AS total,
    [MAX(*.ExecTime),MIN(*.ExecTime)] ExecTime
FROM ActionExecInfo
GROUP By ActionName;
  • b2、输出结果:

litedb-groupby

2.3、测试类库版本

SQLiteLiteDB
Version3.41.25.0.17
Nuget PackageFreeSql.Provider.Sqlite v3.2.805LiteDB.Async v0.1.7

2.4、统计结果信息

两种数据库对应的 CRUD 方法执行信息都记录在 LiteDB 数据库中,数据集是 ActionExecInfo,数据结果统计信息如下:

dbAddSingle/1AddBulk/1000GetSingle/1GetAll/1000UpdateSingle/1UpdateBulk/30DeleteSingle/1DeleteBulk/30
sqlite864165815284705170479181709904419176842337785313632074044810895
litedb507606216464773167457881705384724372806252779663472934535131508
  • 折线统计图显示信息:

折线统计图

  • 柱状统计图显示信息:

柱状统计图

说明:以上数值越小越好,执行时间单位:毫秒/ms。
操作类型后面跟的是数据行数,例如:AddSingle/1,执行单次数据添加操作,数据量1条。

文章来源:https://blog.csdn.net/ChaITSimpleLove/article/details/134924680
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