Как и многие разработчики, впервые столкнувшиеся с нагрузочным тестированием, я начал с JMeter. Для ознакомления и простых сценариев JMeter полностью меня устраивал, но с усложнением задач и потребностью в большем контроле я начал задумываться о поиске более удобной альтернативы. Особенно хотелось чтобы инструмент легко адаптировался или уже был адаптирован под экосистему .NET.

В этой статье мы рассмотрим NBomber как легкую для освоения альтернативу JMeter, а также постараемся ответить на вопрос "Почему я должен проводить нагрузочное тестирование именно с NBomber ?".

Эта статья предназначена для .NET разработчиков, которые хотят пополнить свой инструментарий удобным инструментом для нагрузочного тестирования, а также тем кто рассматривает альтернативы JMeter для экосистемы .NET.

Для работы бывает полезно иметь несколько копий одной реальной базы для экспериментов, фикстур или просто тестовых приложений. База растет и время копирования через разворачивание дампа или с помощью шаблона также возрастает до утомительных величин. Для решения этого кейса уже описаны варианты использования файловой системы с поддержкой CoW - Btrfs. В интернете находил  такие инструкции, они сводятся к тому, что делается снепшот всего сервера. И для работы второго "скопированного" нужно перегенерировать pid и сменить порт для предотвращения конфликтов. Этот способ довольно универсальный относительно конфигурации баз на сервере, но кажется имеет ограничение для неопределенного кол-ва параллельных снепшотов серверов.

В этой статье предлагаю свой вариант реализации снепшотов на одном экземпляре сервера postgres и одной базы, на произвольное кол-во копий.

Инструкция linux only, про поддержку CoW файловых систем на Windows не в курсе.

Часть 1. ConfigurationManager
Часть 2. WebApplicationBuilder

В предыдущем посте я сравнивал новый WebApplication с универсальным хостом. В этом посте я рассмотрю код, лежащий в основе WebApplicationBuilder, чтобы увидеть, как он обеспечивает более чистый, минимальный API хостинга, при этом обеспечивая ту же функциональность, что и универсальный хост.

Postgres.ai делает возможным работу с полноразмерными базами данных в CI, значительно улучшая качество разработки и тестирования.

Разрабатываемый компанией открытый инструмент, Database Lab Engine, позволяет создавать полноразмерные клоны баз данных любого размера за секунды. Используя такие клоны, вы можете тестировать изменения, оптимизировать SQL-запросы и быстро развёртывать независимые тестовые стенды.
Вебсайт компании – https://Postgres.ai/ – содержит также SaaS-версию Database Lab.

В прошлый раз я рассказал об этапах выполнения запросов. Прежде чем переходить к тому, как работают различные узлы плана (способы доступа к данным и методы соединения), надо разобраться с той основой, на которую опирается стоимостной оптимизатор — со статистикой.

Как обычно, я буду приводить примеры из демобазы. В этой статье будет довольно много планов выполнения, но про их составные части я буду рассказывать только в следующих статьях. Здесь же нас в первую очередь будут интересовать оценки количества строк (кардинальности), то есть числа, указанные в верхней строке плана в позиции rows.