以前に SQLでテーブルデータの一括作成、複製 という記事を書いたのですがもう少しかみ砕いて、かつPostgreSQLにも対応した内容で書き直してみます。 RDBMSを利用したアプリケーションを開発していて数千件を超える大量のデータを作成する必要が発生した場合に知っておくと便利なテクニックの紹介です。なお、以下のようなケースを想定しています。 SQLのパフォーマンス検証のために大量のレコードが必要 1テーブルに100万件以上 動作検証・評価作業のためにテスト内容に準じたデータが一定数必要 1セット100件を100セット 事前準備 SELECT文の 直積(CROSS JOIN) を利用します。 事前に一定数のレコードを保持するテーブルが必要です。 ここでは sample というテーブルを作成して 直積(CROSS JOIN) のSELECT文に利用します。 MySQLとPostgreSQLで
Zoom テストコールを設定して、予定されている Zoom ミーティングに備えます。 テスト ミーティングでは、ミーティングに参加する前にインターネット接続を確認し、Zoom のビデオ カンファレンス機能を理解するとともに、オーディオとビデオを調整できます。
はじめまして。ピクシブで広告関連のプロダクトを開発しているeastです。今回は、社内で運用している広告配信サーバーの負荷テストを実施したので、その話をしたいと思います。 経緯 ピクシブの広告配信サーバーは、pixiv本体を中心に複数のサービスに対して広告配信を行なっています。現在私はこの広告配信サーバーの大規模改修を行なっているのですが、先日ついに広告配信サーバーの改修がほぼ完了したので、試しに負荷試験を行なってみたいと思い立ちました。 目標は毎秒1万リクエスト ピクシブの広告配信サーバーへのリクエスト数はDailyで 4〜6億req もあり、これは毎秒平均に直すと約 5,000RPS(Request Per Second) になります。さらに、ピークタイムである休日の深夜帯には 12,000RPS にも達します。つまり新しい広告配信サーバーにも、毎秒12,000のリクエストを捌く性能が必
このトピックでは、テスト ファースト開発をサポートする使用法から生成機能の使用方法について説明します。 テスト ファースト開発 は、最初に製品仕様に基づいて単体テストを記述してから、テストが成功するために必要なソース コードを記述するソフトウェア設計の方法です。 Visual Studio は、新しい型とメンバーを定義する前に、テスト ケースで最初にこれらを参照するときにソース コードに生成することで、テスト ファースト開発をサポートします。 Visual Studio では、新しい型とメンバーを生成する際、ワークフローへの割り込みは最小限に抑えられます。 現在のコード位置から離れずに、型、メソッド、プロパティ、フィールド、またはコンストラクターのスタブを作成できます。 ダイアログ ボックスを開いて型生成のオプションを指定すると、ダイアログ ボックスを閉じたときに、現在開いているファイルに
テスト駆動開発（TDD） in .NET #ngtnet by @masaru_b_cl
はじめに このエントリは2016/5/7に開催したNiigata.NET 2.0で行ったセッションを再構成したものです。 ライセンス この 作品 は クリエイティブ・コモンズ 表示 – 継承 4.0 国際 ライセンスの下に提供されています。 Agenda テスト駆動開発（TDD）とは？ .NET開発におけるTDD TDDの実例 TDDの指針 テスト駆動開発（TDD）とは テスト駆動開発とは、Kent Beck（ケント・ベック）が提唱した開発手法です。彼の著書であり、「原典」とも呼ばれる「テスト駆動開発入門」（http://www.amazon.co.jp/dp/4894717115）（残念ながら絶版。再販望む！）にはこのように書いてあります。 「動作するきれいなコード」、ロン・ジェフリーズのこの簡潔な言葉は、TDD（テスト駆動開発）の目標である。動作するきれいなコードは、あらゆる理由で価値
テスト計画をどう立てていくか、ふつうのシステムエンジニアにとって分かりやすく考えてみたいと思います。 テスト工程は、一番ざっくりした分類で単体テスト、結合テスト、システムテストに別れるのが一般的です。 この工程は、あくまでもV字モデルに対応したインプットがどの前工程で作られたものを検証するかの基準であって、実際にどういう観点をどういう手順でテストするか、はそれぞれのプロジェクトで計画します。それがテスト計画になっていきます。 しかし、ただの工程の話と、実際におこなうテストの内容の違いが分かっていないと、テスト計画何するものぞ状態になって、ろくなテストが実施されないことになりますし、そのようなプロジェクトも多く存在します。 テストの世界標準には、ISO/IEC/IEEE 29119があり、これを見るとテスト工程(Test Level/Phase)とテスト種別(Test Types)の組で、テ
やりたいことが多くて発散して、逆に何もしない、と言う一週間を過ごしてしまい、時間の重要さを不惑になってから感じ取っている今日この頃ですが、皆様いかがお過ごしでしょうか、しょっさんです。 縦長いよ。 しかしあれです。なんもやる気が無い割には、しっかりとイロイロやることはやっているもんです。ようやっと SoftLayerを使えるようにしましたし、毎日、さくらのクラウドにはお世話になっていますし、ConoHaに至っては、本番サーバとして使ってたりします。自宅鯖での限りあるリソースと、サーバの分散といった観点から考えて、VPSやクラウドの利用は必然ですね。運用資金の予算を作っていなかったので、これからどうしましょうという感じではありますが。 開発環境を「さくらのクラウド」にしたワケ さて、そんなこんなで、インフラ屋さんの私がまず必要だったのは、ChefとServerspecでインフラを構成するため
![[さくらのクラウド] Debian の chef/serverspec の開発環境を準備する(β版) [アーカイブ] | oshiire*BLOG](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/8d71ff5111e05619a10d29bb40d7aebaa75c8fbc/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ffanyv88.com%3A443%2Fhttps%2Fs0.wp.com%2Fi%2Fblank.jpg)
バッチのまとめTOPへ Linux上で，巨大なサイズのダミーファイルが欲しい場合がある。 例えば，圧縮ソフトの圧縮率を比較したい場合など。 この場合，ダミーファイルの性質として，下記の点が求められる。 内容が，極端に「均質」過ぎてはいけない。（圧縮結果が小さくなりすぎるから） 内容が，極端に「ランダム」過ぎてはいけない。（圧縮結果が大きくなりすぎるから） ここでは，以下の３つの方法を検討し，それぞれ生成処理に要した時間も記録する。 ランダムな内容の巨大データを，データベース上に作成 ランダムな内容の巨大ファイルを，ファイルシステム上に作成 均質な内容の巨大ファイルを，ファイルシステム上に作成 （１）ランダムな内容の巨大データを，データベース上に作成 データベース（PostgreSQL）内に，巨大データを登録する。 そこでpg_dumpすれば，指定したサイズ（を上回るサイズ）の巨大なファイル
[Jeffrey Bocarsly（Division Manager, Automated Functional Testing RTTS）, Jonathan Harris（Division Manager, Scalability Testing RTTS）, Bill Hayduk（Director, Professional Services RTTS），＠IT] テストの業界標準はクライアント／サーバアーキテクチャがそのつど直面する品質の問題に沿って進化し続けてきた。つい最近までは、フロントエンドシステムの機能テストはクライアントPCのみで、バックエンドシステムのスケーラビリティ調査やパフォーマンステストはサーバのみで行うという形態が主流だった。この「分業体制」は、旧来のクライアント／サーバアーキテクチャ（二層構造）が現行のマルチ階層／分散環境アーキテクチャに比べてシンプルなこと
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