菜鸟不断又猛又持久的给老鸟惊喜以后，老鸟开始不断的折腾菜鸟：“鸟，你研究下有没有一款可以测试MSSQL Server的工具吧？”。“这还不简单，用Red Gate的SQLTest呗”，于是菜鸟开始了工具的研究之旅：“要不，今天就分享下SQLTest之Insert语句测试吧”。
领了任务的菜鸟，由于之前对这个工具有所了解，所以还是比较轻车熟路的。让我们先来看看SQLTest是干什么的吧。SQLTest是一款简单易用，非常容易上手的SQL Server性能、压力和单元测试工具。它既可以测试本地环境的SQL Server工作负载，也可以测试云环境的SQL Server服务。
SQLTest就是一个简单的SQL Server测试工具，所以，它的安装过程也简单。官方推荐一键安装，简单到令人发指的地步。
下载地址：http://www.sqltest.org/Download
在测试之前，菜鸟汇总自己的测试环境信息：CPU：4 coresMemory：4 GBDisk: SSDSQL Server: SQL Server 2008R2 SP2
老实讲，上面都不重要，看好了，这里才是本文的重点：如何使用SQLTest来测试INSERT的效率呢？如何测试INSERT语句在不同线程数量下的效率？不同的数据类型选择对INSERT效率的影响如何？这里虚拟一个场景，假设我们有一张名为Orders的订单表，我们会根据Orders的主键数据类型的不同来测试INSERT的效率。
创建测试数据库和Orders表
use master; IF DB_ID('SQLTestDemo') IS NULL CREATE DATABASE SQLTestDemo go use SQLTestDemo go IF OBJECT_ID('Orders','U') IS NOT NULL BEGIN TRUNCATE TABLE Orders DROP TABLE Orders END GO CREATE TABLE Orders ( OrderID INT NOT NULL IDENTITY(1,1) PRIMARY KEY CLUSTERED , OrderDate datetime , CustomerID int , SourceID int , StatusID int , Amount decimal (18, 2) , OrderDetails char(7000) ) GO所有准备工作就绪，菜鸟迫不及待的开始测试了，开启SQLTest，设置SQLClient Connection String
Data Source=(local);Database=SQLTestDemo;Integrated Security=true;Pooling=falseSQL Command
insert into Orders values (getdate (), 1, 1, 1, 1, replicate ('a', 7000)) goNumber of Threads
点击Start Current按钮，测试时间10秒后，得到如下截图：1个线程运行10秒钟，迭代了12471次，每次迭代消耗数据库时间0.000秒。（由于这里精确到千分之一秒，也就是一毫秒，说明每次迭代耗时少于1毫秒）。
现在我们分别将线程数调整为2,4,8,16,32,64,128,256来测试，为了测试的相对准确性，请在测试之前执行“创建测试数据库和Orders表”中的代码，重新创建Orders表。SQLTest返回结果的设置方法如下：Settings => Workload Settings
测试完毕后，我们可以得到如下表格数据：将这些数据绘制成直方图和折线图：
从这个图中，可以很直观的得出如下结论：
从吞吐量来看：无输出结果方式远远大于有输出结果方式，前者是后者的两倍还多；从数据库平均耗时来看：无输出结果效率也远远高于有输出结果方式，后者是前者的两倍；从线程数量来看：并不是线程数开得越多，SQL Server吞吐量越大，效率越高；无论是有输出结果方式还是无输出结果方式，并发8到16个线程SQL Server的吞吐量达到最大，效率最高；注意：最后一个结论不一定适用于所有的SQL Server，因为这个和SQL Server的版本，机器的CPU，Memory，磁盘等有密切的关系，用户在得到这个值之前需要自己严格测试。
完成了主键值INT IDENTITY的测试后，菜鸟陷入了疑惑：每个线程如何插入不同的值呢？于是有了这个测试方法：
use SQLTestDemo go IF OBJECT_ID('Orders','U') IS NOT NULL begin truncate table Orders drop table Orders end go create table Orders (OrderID int primary key clustered , OrderDate datetime , CustomerID int , SourceID int , StatusID int , Amount decimal (18, 2) , OrderDetails char (7000) ) go让每个线程生成不同的OrderID，我们可以使用SQLTest_Thread来代替线程数，SQLTest_Iteration代替迭代次数，最终将SQL Command修改为：
insert into Orders values (({SQLTest_Thread} * 100000) + {SQLTest_Iteration}, getdate(), 1, 1, 1, 1, replicate ('a', 7000)) go测试方法类似于“INT IDENTITY”章节，只是Orders表结构和SQL Command不一致。
use SQLTestDemo go IF OBJECT_ID('Orders','U') IS NOT NULL begin truncate table Orders drop table Orders end go create table Orders ( OrderID uniqueidentifier not null default newid () primary key clustered , OrderDate datetime , CustomerID int , SourceID int , StatusID int , Amount decimal (18, 2) , OrderDetails char (7000)) go SQL Command insert into Orders values (NEWID(),getdate (), 1, 1, 1, 1, replicate ('a', 7000)) go同上，测试方法类似于“INT IDENTITY”章节，只是Orders表结构和SQL Command不一致。
use SQLTestDemo go IF OBJECT_ID('Orders','U') IS NOT NULL BEGIN TRUNCATE TABLE Orders DROP TABLE Orders END GO CREATE TABLE Orders ( OrderID uniqueidentifier default newsequentialid () primary key clustered , OrderDate datetime , CustomerID int , SourceID int , StatusID int , Amount decimal (18, 2) , OrderDetails char (7000)) GO SQL Command insert into Orders(OrderDate,CustomerID,SourceID,StatusID,Amount,OrderDetails) values (getdate (), 1, 1, 1, 1, replicate ('a', 7000)) go将四种数据类型在No Result输出情况汇总统计如下表：做一个漂亮炫酷的图表出来对比下：从这个图标，我们可以发现如下规律：
从吞吐量角度来看：所有数据类型，并发量聚集在8到16时，INSERT操作吞吐量达到最大值；吞吐量表现最好的是int identity数据类型和uniqueidentifier + newsequentialid做为主键的表；从数据库平均耗时角度：所有数据类型，并发量在8到16时，INSERT操作的平均时间消耗最小，接近64个线程时，平均耗时会急剧上升；平均耗时表现最好的是int identity和Newsequentialid类型。从结果来看，UNIQUEIDENTIFIER + NEWSEQUENTIALID和INT IDENTITY性能和吞吐量表现都非常好，我们到底该选择哪一个更好一些呢？ 我的结论是选择IDENTITY属性的数字类型字段做为主键，因为它占的空间更小，INT为4个字节，BIGINT为8个字节而UNIQUEIDENTIFIER 占了36个字节。
老鸟看完菜鸟的研究报告，赞不绝口：“不错啊，今天的最好表现就是明天对你的最低要求，SQLTest INSERT如何做参数化测试啊？”。菜鸟卖起了关子：“鸟哥，预知后事如何，且听下回分解”。
相关资源：Sqltest.zip