面向SQLite的TPC-E基准测试系统的设计与实现

TPC-E是TPC(transaction processing performance council,事务处理性能委员会)组织发布的新一代数据库性能评测标准,用于取代日渐老化的TPC-C标准。SQLite是目前被广泛使用的一种嵌入式数据库,研究在TPC-E标准下的SQLite具体性能表现对实际应用具有重要参考意义。然而,目前业界缺少面向SQLite的TPC-E实现。为了解决该问题,设计和实现了面向嵌入式轻量级数据库SQLite的TPC-E基准测试系统,它不仅可以为SQLite数据库提供准确高效的性能评测系统,而且对SQLite在市场上的扩展应用和开发具有重要的参考价值。该测试系统严格遵循TPC组织最新发布的OLTP性能评测基准TPC-E,不仅能对SQLite作为内存数据库与文件数据库时的数据库特性进行精确有效的性能评测,还能客观真实地获得SQLite数据库的性能评测数据。实验结果表明,在TPC-E负载下,与Oracle等重量级的关系型数据库相比,SQLite事务处理性能较低。但由于其简单易用和体积小等优势,SQLite在实时性高的行业小型智能设备方面的应用依然具有较大的优势。同时通过对实验结果的分析,指出了制约SQLite性能的主要原因。

TPC-C与TPC-E标准评价服务器能力的探讨

本文通过对服务器能力指标的介绍,引入TPC-C、TPC-E概念,通过对比,对同类服务器的处理能力进行衡量。

Bench4Q:一种面向服务质量的电子商务测试基准设计与实现

作为电子商务系统的基础运行平台,应用服务器提供的服务质量是关注焦点,然而目前主流的电子商务测试基准如TPC-W,主要关注性能度量,缺乏针对电子商务服务质量需求的设计,使得其难以准确地评价应用服务器提供的服务质量。提出了一种面向服务质量的电子商务测试基准Bench4Q,它在模拟负载仿真、度量分析等多个方面对TPC-W进行了扩展,并通过对典型的应用服务器的测试展示了Bench4Q的设计特征。

基于PCA和随机树的数据库异常访问检测

数据库作为数据存储与交互的平台,其中包含了机密与重要信息,是恶意人员攻击的对象。外部人员的攻击可通过基于角色的权限控制系统对未经授权的用户访问进行限制,而来自内部人员的伪装攻击往往不易被察觉。针对数据库的访问行为,提出一种基于主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)和随机树(Random Tree,RT)的异常访问检测算法PCA-RT。首先,根据用户提交的查询语句特征构造用户数据库访问行为轮廓向量;然后,利用PCA算法对用户行为轮廓进行降维,使用随机树算法训练异常检测器。基于事务处理性能委员会(Transaction Processing Performance Council,TPC)组织发布的新一代数据库性能评测标准TPC-E构造实验数据集,提取较为全面的用户数据库访问行为轮廓特征向量。仿真实验结果表明,使用PCA算法对数据的约简达到35%以上,PCA-RT算法的精确率和召回率分别提高了1.78%和9.76%,从而证明了用户行为轮廓向量构造方法和PCA-RT算法对TPC-E数据库用户访问行为的异常检测是有效的。