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金融大数据股票分析项目测试报告
XX科技股份有限公司编制
目录
TOC\o1-3\h\z\u1. 系统功能测试概述 3
1.1. 测试方法和步骤 3
1.2. 测试部署及环境 4
1.2.1. 测试数据准备 4
1.2.2. 测试结果测试数据 4
2. 性能测试报告 7
2.1. 测试目标 7
2.2. 测试内容 7
2.3. 测试环境 7
2.4. 测试过程和结果 10
系统功能测试概述
系统测试为了监测系统开发完成之后的功能指标、性能指标、以及系统缺陷检验它是否有不符合系统说明书的地方。这种测试可以发现系统分析和设计中的错误。如安全测试是测试安全措施是否完善,能不能保证系统不受非法侵入。再例如,压力测试是测试系统在正常数据量以及超负荷量(如多个股票同时存取)等情况下是否还能正常地工作。
测试方法和步骤
表1股票记录测试方法表
测试项编号
X001
测试项名称
个人股票记录查询
测试方法和步骤
序号
测试操作
预期结果
备注
01
输入股票名查询
展示与股票相关的股票信息
表2股票详情测试方法表
测试项编号
X002
测试项名称
股票详情
测试方法和步骤
序号
测试操作
预期结果
备注
01
点击股票详情
展示与股票相关的统计分析数据
测试部署及环境
测试数据准备
XX股票数据
股票记录数据
测试结果测试数据
表6股票记录测试结果表
测试项编号
X001
测试项名称
个人股票记录查询
测试时间
2020-09-23
测试人员
XXX
测试地点
测试方法和步骤
序号
测试操作
预期结果
实际结果
备注
01
输入股票名查询
展示与股票相关的股票信息
页面显示与股票相关的股票报表
测试人员(签字):XXX
表7股票详情测试结果表
测试项编号
X002
测试项名称
股票详情
测试时间
2020-09-23
测试人员
XXX
测试地点
测试方法和步骤
序号
测试操作
预期结果
实际结果
备注
01
点击股票详情
展示与股票相关的统计分析数据
展示与股票相关的统计分析数据
测试人员(签字):XXX
性能测试报告
测试目标
以金融大数据股票分析系统为例,日均访问记录数近万条,每月数据量近1TB,移动互联网股票快速增加,智能终端迅速普及、户均流量显著增长,记录数据将进一步猛增,每6个月,流量翻一番,如此大的数据量已经超越了传统关系型数据库可管理的容量上限,关系型数据库上对大规模数据进行操作会造成系统性能严重下降。
通过本测试,验证金融大数据股票分析平台,是否可以有效解决数据采集、加载、存储、查询、分析等问题。
测试内容
1)存储节点数和存储量验证;
2)并发加载数据的效率验证;
3)分别选取简单查询(股票数据查询),单表统计(股票详细信息查询),大表关联统计(统计指定星级股票的股票记录)三个应用场景验证产品性能。
测试环境
软硬件环境配置如下:
表11服务器配置
服务器
推荐配置及说明
节点数量
5台服务器
CPU
两路6核处理器2*E5-2620
内存
64GBECCDDR3
硬盘
2个600G的SAS硬盘,15000RPM,RAID1,作为系统盘
12个2TB的SATA硬盘,7200RPM,不做RAID1
网络
双电口万兆(10Gbps)以太网卡
部署环境如下:
表12集群配置
PC服务器
5台
NameNode节点
2台
DataNode节点
5台
Zookeeper节点
3台
集群监控节点
1台
入库服务节点
5台
Web查询应用服务节点
1台
网络拓扑情况如下:
图1拓扑结构图
测试过程和结果
1)现有HDFS集群已被占用10.5TB,3个副本,压缩率在1/3左右,因此实际HBase表数据也已经有3.5TB左右。目前数据存放6个月,每天导入日志数据在21GB左右,每月导入新增日志数据量为630GB,近一个月为常用热数据,数据量增长较快。
2)并发加载数据的效率
金融大数据股票分析集群每秒平均达到150万记录/秒,峰值时达到500万/秒,集群导入性能没有问题。
3)支持并发查询数目:远高于1000请求/秒
上网记录查询速度:不高于1秒(含股票访问查询页面的时间)
场景一:股票数据查询
表13XX股票记录表
测试相关表数据量
表名
条数
TB_STOCK
31144
测试语句
SELECT*FROMTB_STOCKWHERENAME=?;
场景说明
使用程序查询指定姓名的股票记录
SQL性能
并发:5000
单SQL平均执行时间:12ms
API性能
并发:30W
单SQL平均执行时间:3ms
场景二:股票详细信息查询:
表14股票详细信息表
测试相关表数据量
表名
条数
TB_TURNOVER
3334
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