负载测试是性能测试基础手段之一，通过模拟用户负载验证系统表现；压测定极限聚焦测试关键目标，加压探寻系统性能上限；性能寻短板直指测试最终目的，定位系统性能缺陷与瓶颈。接下来我们就一起来看下loadrunner使用教程之如何做数据性能测试。

一、前期准备

1. 环境配置：安装loadrunner2021，安装对应数据库客户端，配置ODBC数据源（控制面板→管理工具→ODBC数据源，添加系统DSN并测试连接。

2. 权限与账号：确保数据账号有执行目标SQL、查看性能指标的权限；准备测试数据（如批量插入测试表）

3. 明确指标：响应时间、吞吐量（TPS）、并发数、CPU/内存/IO、锁等待、慢查询等

二、脚本开发（核心步骤）

方式1：ODBC协议直连（精准压测数据库）

1. 打开VuGen→新建脚本→选择Database→ODBC协议

2. 编写脚本（关键函数）

3. 参数化：对SQL中的变量（如用户ID）参数化，避免数据重复。步骤：选中变量→右键Replace with Parameter→创建参数文件（CSV）→设置取值方式（顺序/随机）

4. 关联：若SQL结果作为后续输入，用lr_db_getvalue提取结果集中的数据

5. 事务与检查点：用lr_start_transaction("查询用户")和lr_end_transaction（"查询用户"，LR_AUTO)标记事务，用lr_db_check验证结果准确性

方式2：JDBC协议（Java用户优先）

1. 新建脚本→Database→JDBC协议，添加数据库驱动包（如mysql-cinnector-java.jar)daoclasspath
   

2. 编写java脚本，通过JDBC API连接数据库并执行SQL，与ODBC逻辑类似。

方式3：应用层间接压测（模拟用户操作触发SQL）

1. 选择对应协议，录制用户操作，脚本中会包含触发数据库的请求。

2. 优化脚本：参数化、关联动态值（如sessionID）、添加事务没简介压测数据库

三、脚本增强与优化

1. 单步运行脚本，检查连接是否成功、SQL是否执行正确、参数化是否生效

2. 用lr_rendezvous设置集合点，模拟并发请求（如100用户同时执行查询）

3. 添加思考时间lr_think_time（3），更真实模拟用户行为

4. 禁用无关日志，提升脚本执行效率

四、场景设计与执行

1. 打开Controller→新建场景→添加脚本→设置并发用户数、持续时间、加载模式（如阶梯式加压：10→50→100用户，每级停留5分钟

2. 配置负载生成器：选择本地或远程负载生成器，确保网络畅通

3. 监控配置

   -数据库监控：添加Database Resource监控，选择数据库类型，输入连接信息，监控CPU、内存、磁盘IO、锁等指标

   -系统监控：添加Windows/Linux Resource监控，监控服务器资源

4. 执行场景：启动场景，实时观察吞吐量、响应时间等指标，出现异常及时停止

五、结果分析

1. 场景结束后，打开Analysis→生成报告，重点分析

   -事务摘要：通过率、平均响应时间、90%/95%/99%响应时间

   -吞吐量：TPS趋势，判断系统瓶颈

   -数据库指标：慢查询数量、锁等待时间、IO利用率、定位数据瓶颈

2. 优化建议：针对慢查询优化SQL、田间索引、调整数据库参数

六、进阶技巧与避坑

1. 批量执行：用lr_db_executeSQLStatement执行批量SQL，提升压测效率

2. 连接池复用：在vuser_init中建立连接，vuser_end中释放，避免频繁创建/关闭连接

3. 避坑点

   -脚本中不要硬编码密码，用参数化或加密方式处理

   -压测前备份数据库，避免测试数据污染生产环境

   -监控数据库时，避免监控语句本身影响性能（如减少监控频率）

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