数据访问层的主要功能是负责数据库的访问，可以访问数据库系统、二进制文件、文本文档或XML文档。简单地说就是实现对数据表的Select、Insert、Update、Delete的操作。如果要加入ORM的元素，那么就会包括对象和数据表之间的mapping，以及对象实体的持久化。常见数据库服务的包括Oracle、DB2、MS SQL Server、MySQL。从自身的性能角度考虑，效率为DB2>Oracle>MS SQL Server>MySQL，但是这些数据库都是关系型数据库。这种数据库无法满足超巨型数据处理的要求（如微博关注），所以NoSQL非关系型数据库像满足极高读/写性能需求的Kye-Value数据库：Redis、Tokyo Cabinet、Flare?；满足海量存储需求和访问的面向文档的数据库：MongoDB、CouchDB?；满足高可扩展性和可用性的面向分布式计算的数据库：Cassandra、Voldemort，这些NoSQL数据库在各种SNS网站中大量应用。
我们可以通过对框架或者服务的配置进行调整来让系统运行得更快，也可以通过负载均衡（Load Balancing）策略在现有网络结构之上，有效、透明地扩展网络设备和服务器的带宽、增加吞吐量、加强网络数据处理能力、提高网络的灵活性和可用性。
对于框架或服务的性能测试我们可以通过编写某种负载的业务代码来测试获得。一般服务或框架设计厂商都会提供一定的基准数据。
4．代码
到了代码级别影响性能的只有算法结构了。在表示层上如何合理地使用JS及CSS可以改变用户渲染页面的开销，在代码中使用合理的语法规则和算法结构可以大幅提升系统运算处理能力，而在数据库中我们可以优化SQL语句，创建存储过程，设置索引来提升数据操作性能。
对于代码的性能测试我们一般可以通过静态或动态代码分析软件来实现。在单元测试阶段可以通过JunitPerf这样的框架来帮助我们对方法进行性能测试，而在系统测试阶段我们可以使用DevPartner Studio分析代码的执行开销，如图1.8所示。
图1.8 使用DevPartner分析定位脚本执行开销
对于代码级别常用的性能测试工具有DevPartner Studio、Red Gate、Jtest、Jprobe、JunitPerf、Xdebug等，这些软件可以帮我们对常见的Java、C#、PHP代码进行性能分析；而在数据库方面我们可以使用SQL Expert、SQL Tuning Advisor STA、SQL Server Management Studio中的执行计划、Toad、PL/SQL developer、Quest Central for Databases 等工具来帮助我们对SQL语句执行分析。
（未完，精彩待续）
本文选自《51Testing软件测试作品系列》之十——《性能测试进阶指南——LoadRunner11实战》。
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