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ninedata

DBBench是专业的数据库性能测试工具，完全实现TPC-C基准规范，支持12种主流数据库（MySQL、PostgreSQL等），提供实时Web监控面板，可直观展示tpmC、延迟、CPU等指标，适用于数据库性能评估与压力测试。

1 次收藏下载次数: 0状态：社区镜像维护者：ninedata仓库类型：镜像最近更新：3 个月前

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如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具，协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题，请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。

只需在 AI 对话中先发送下面这句话即可：

请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求：

https://xuanyuan.cloud/agents.md

在未充分阅读并理解该文档前，不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。

查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式，不推荐豆包 AI；Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接，或加入 User Rules。若 AI 无法访问外链，可打开说明文档复制全文粘贴。文档会随站点更新，复制内容可能过期，建议定期检查。

镜像标签列表与下载命令

NineData DBBench

即用型TPC-C数据库基准测试工具

DBBench是一款专业的数据库性能测试工具，全面实现TPC-C基准规范，支持12种主流数据库，并提供实时Web监控面板。

镜像亮点

多数据库支持：兼容MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQL Server、DB2、TiDB、OceanBase、达梦、SQLite、YashanDB、Sybase、SAP HANA
实时监控：Web界面实时展示tpmC、延迟、CPU、内存、网络等指标，支持时间范围选择（全部/1分钟/10分钟/1小时/6小时/1天/自定义）
完整TPC-C实现：支持全部5种事务类型（New-Order、Payment、Order-Status、Delivery、Stock-Level）
CSV快速加载：采用数据库原生批量导入（如MySQL LOAD DATA、PostgreSQL COPY）提升数据加载速度
灵活配置：通过环境变量支持多种测试场景

快速启动

bash
docker run -d -p 1929:1929 --name dbbench ninedata/dbbench:latest

在浏览器中打开 http://localhost:1929 开始测试。

主监控面板

!https://github.com/ninedata-cloud/dbbench/raw/main/src/main/resources/static/img/main1.jpg

配置面板

!https://github.com/ninedata-cloud/dbbench/raw/main/src/main/resources/static/img/config2.jpeg

支持的数据库

数据库	JDBC URL格式
MySQL	`jdbc:mysql://host:3306/database`
PostgreSQL	`jdbc:postgresql://host:5432/database`
Oracle	`jdbc:oracle:thin:@host:1521:sid`
SQL Server	`jdbc:sqlserver://host:1433;databaseName=db`
DB2	`jdbc:db2://host:50000/database`
TiDB	`jdbc:mysql://host:4000/database`
OceanBase	`jdbc:mysql://host:2881/database`
达梦	`jdbc:dm://host:5236/database`
SQLite	`jdbc:sqlite:./tpcc.db`
YashanDB	`jdbc:yasdb://host:1688/database`
Sybase	`jdbc:jtds:sybase://host:5000/database`
SAP HANA	`jdbc:sap://host:30015/?currentschema=schemaName`

使用流程

启动容器：执行docker run命令
访问Web界面：打开 http://localhost:1929
配置连接：在配置面板中设置数据库连接信息
加载数据：点击"Load Data"生成测试数据
运行基准测试：点击"Start"开始基准测试
查看结果：实时监控TPS、延迟和系统资源，使用时间范围选择器查看不同时段数据
导出报告：测试完成后点击"Report"查看/导出基准测试报告

数据规模参考

每个仓库包含约：

客户（Customer）：30,000行
订单（Order）：30,000行
订单项（Order-Line）：约300,000行
库存（Stock）：100,000行

推荐配置：

快速测试：1-2个仓库，5-10个终端
标准测试：10个仓库，50个终端
压力测试：100+个仓库，200+个终端

端口参考

端口	用途
1929	Web界面和REST API

REST API

端点	方法	描述
`/api/benchmark/config`	GET/POST	获取/更新配置
`/api/benchmark/test-connection`	POST	测试数据库连接
`/api/benchmark/load`	POST	加载测试数据
`/api/benchmark/start`	POST	开始基准测试
`/api/benchmark/stop`	POST	停止基准测试
`/api/benchmark/status`	GET	获取当前状态
`/api/metrics/current`	GET	获取实时指标
`/api/metrics/history`	GET	获取历史指标（最多3600个快照）
`/api/metrics/tps-history`	GET	获取TPS历史数据
`/api/report/markdown`	GET	获取基准测试报告（Markdown格式）

收集的指标

事务指标

吞吐量（tpmC / TPM）
总事务数
成功/回滚/错误计数及比率
延迟（平均、最小、最大）
按事务类型细分数据

数据库主机指标（通过SSH）

CPU使用率（%）
内存使用率（%）
磁盘I/O（读/写字节/秒）
网络I/O（接收/发送字节/秒）

数据库指标

活跃连接数
缓冲池/缓存命中率
行锁等待数
慢查询计数

客户端指标（本地机器）

CPU使用率（%）
内存使用率（%）
负载平均值（1分钟、5分钟、15分钟）
网络I/O（字节/秒）
磁盘I/O（字节/秒）

CLI模式

除Web界面外，还支持通过配置文件使用CLI模式：

bash
# 进入容器
docker exec -it dbbench bash

# 加载数据
java -jar /app/dbbench.jar -f /app/profiles/config.properties load

# 运行基准测试
java -jar /app/dbbench.jar -f /app/profiles/config.properties run

# 组合操作：清理→加载→运行
java -jar /app/dbbench.jar -f /app/profiles/config.properties clean load run

# 覆盖特定设置
java -jar /app/dbbench.jar -f /app/profiles/config.properties -w 20 -c 100 -d 300 run

源代码与文档

GitHub：https://github.com/ninedata-cloud/dbbench
问题反馈：https://github.com/ninedata-cloud/dbbench/issues

许可证

Apache License 2.0

镜像拉取方式

您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本，请访问标签列表页面。

轩辕镜像加速拉取命令点我查看更多 dbbench 镜像标签

docker pull docker.xuanyuan.run/ninedata/dbbench:<标签>

使用方法：

DockerHub 原生拉取命令

docker pull ninedata/dbbench:<标签>

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