电商大数据分析项目测试报告.docx

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1、电商大数据分析项目测试报告XX科技股份有限公司编制目录1 .系统功能测试概述31.1. 测试方法和步骤31.2. 测试部署及环境32 .性能测试报告51. 1.测试目标52. 2.测试内容53. 3.测试环境54. 4.测试过程和结果81 .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（如多个电商同时存取）等情况下是否还能正常地工作。1.1. 测试方法和步骤表1男女装季度

2、销售记录测试方法表测试项编号XOO1.测试项名称男女装季度销售记录查询测试方法和步骤序号测试操作预期结果备注O1.输入季度查询展示与季度时间相关的男女装销售信息表2男装占比测试方法表测试项编号X002测试项名称男装占比测试方法和步赛序号测试操作预期结果备注01输入男装裤子查询展示与男装裤子销售相关的统计分析数据1.2.测试部署及环境1.2. 1.测试数据准备XX电商数据电商记录数据1.2.2.测试结果测试数据表6男女装季度销售记录测试结果表测试项编号XOO1.测试项名称男女装季度销售记录查询测试时间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O1.输

3、入季度时间查询展示与服装相关的季度销售信息页面显示与服装相关的季度销售报表测试人员（签字）：XXX表7男装占比测试结果表测试项编号X002测试项名称男装占比测试时间2020-09-23测试人员XXX测试她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输入男装服装类型裤子展示与裤子相关的统计分析数据展示与裤子相关的统计分析数据测试人员（签字）：XXX2.性能测试报告2.1.测试目标以电商大数据系统为例，日均访问记录数近万条，每月数据量近1TB,移动互联网电商快速增加，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

4、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，验证电商大数据平台，是否可以有效解决数据采集、加载、存储、查询、分析等问题。2. 2.测试内容1）存储节点数和存储量险证；2）并发加载数据的效率验证；3）分别选取简单查询（电商数据查询），单表统计（电商详细信息查询），大表关联统计（统计指定星级电商的电商记录）三个应用场景验证产品性能。2.3.测试环境软硬件环境配置如下：表11服务器配置推荐配置及说明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,

5、7200RPM,不做RAID1.网络双电口万兆（IOGbps）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2.4.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电商大数据集群每秒平均达到150万记录

6、/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100O请求/秒上网记录查询速度：不高于1秒（含电商访问查询页面的时间）场景一：电商数据查询表13XX电商记录表测试相关表数抠量表名条数tbproportionofmenswear31144测试语句SE1.ECT*FROMtb_proportion_of_rocns_woarWHERENAME=?；场景说明使用程序瓷询指定姓名的电商记录SQ1.性能并发：5000单SQ1.平均执行时间：12msAPI性能并发：30*羊SQ1.平均执行时间：3ms场景二：电商详细信息查询：表14电商详细信息表测试相关表数据量表名th三ens.and-woBens.quarter1.y.sa1.es33346测试语句SE1.ECTVIP_GRADECOUNT(VIP.GRADE)FROMtbeonsandVroHenSquarter1.ysa1.esGROUPBYVIP.GRADE；场景说明统计电商表里各星级电商人数SQ1.性能并发:2000单SQ1.平均执行时间：130msAPI性能并发：10W阜SQ1.平均执行时间：90ms