日新增用户数：DNU;每日注册并登陆游戏用户数，主要衡量渠道贡献新用户份额以及质量。
一次会话用户：DOSU;新登用户中只有一次会话的用户，主要衡量渠道推广质量如何，产品初始转化情况，用户导入障碍点检查。
日活跃用户：DAU;每日登陆过游戏的用户数，主要衡量核心用户规模，用户整体趋势随产品周期阶段变化，细分可概括新用户转化、老用户活跃与流失情况。
周/月活跃用户：WAU、MAU;截止统计日，周/月登陆游戏用户数，主要衡量周期用户规模，产品粘性，以及产品生命周期性的数据趋势表现。
用户活跃度：DAU/MAU;主要衡量用户粘度，通过公式计算用户游戏参与度，人气发展趋势，以及用户活跃天数统计。
留存：次日、三日、七日、双周、月留存;表现不同时期，用户对游戏的适应性，评估渠道用户质量;衡量用户对游戏黏性。
付费率：PUR，统计时间内，付费用户占活跃用户比例;主要衡量产品付费引导是否合理，付费点是否吸引人;付费活动是否引导用户付费倾向，付费转化是否达到预期。
活跃付费用户数：APA;统计时间内，成功付费用户数，主要衡量产品付费用户规模，付费用户构成，付费体系稳定性如何。
每活跃用户平均收益：ARPU;统计时间内，活跃用户对游戏产生的人均收入，主要衡量不同渠道的用户质量，游戏收益，以及活跃用户与人均贡献关系。
每付费用户平均收益：ARPPU;统计时间内，付费用户对游戏产生的平均收入，主要衡量游戏付费用户的付费水平，整体付费趋势，以及不同付费用户有何特征。
平均生命周期：TV;统计周期内，用户平均游戏会话时长，主要衡量产品粘性，用户活跃度情况。
生命周期价值：LTV;用户在生命周期内，为游戏贡献价值;主要衡量用户群与渠道的利润贡献，用户在游戏中的价值表现。
用户获取成本：CAC;用户获取成本，主要衡量获取有效用户的成本，便于渠道选择，市场投放。
投入产出比：ROI;投入与产出关系对比，主要衡量产品推广盈利/亏损状态，筛选推广渠道，分析每个渠道的流量变现能力，实时分析，衡量渠道付费流量获取的边际效应，拿捏投入力度，结合其他数据(新增、流失、留存、付费等)调整游戏，进行流量转化与梳理。
一、运营数据
(1)平均同时在线人数(ACU: Average concurrent users)：即在一定时间段抓取一次数据，以一定周期为期限;周期内的ACU可取时间段的平均数据。[例如：系统每一小时抓取一次数据，全天24小时共24个不同时刻的在线数据，则每天的ACU是这24个数据的平均值(每个公司有每个公司的定义，一般ACU取平均值，若针对某一时刻，则直接在某时刻内直接统计用户数)]
(2)最高同时在线人数(PCU:Peak concurrent users)：即在一定时间内，抓取最高在线数据。(例如：单天最高在线：系统每小时统计一次数据，全天24小时共24个不同时刻的在线数据，则24个时间段内最高的用户在线数据为PCU)
(3)充值金额(RMB)：即在一定周期内充值总金额。
(4)元宝消费金额(RMB)：即在一定周期内，玩家在游戏商城中的消费总金额(仔细看，充值金额与元宝消费金额有着明显区别，上者受活动影响，下者受商城道具需求影响。)
(5)每付费用户平均收益(ARPPU: Average Revenue Per Paying User：)相似于下载游戏的消费比率，(国内很多人以“ARPU”称呼，个人定义不同)，此类数据主要衡量付费用户收益(公式：月总收入/月付费用户数)
(6)平均每活跃用户收益(ARPU: Average Revenue Per User)：主要衡量游戏整体贡献收益;毕竟除了付费收益，活跃用户也能产生收益，(一般国内以此数据为核心，各家算法不同)(公式：月总收入/月活跃用户)
(7)平均生命周期：平均生命周期：有新增账户在首次进入游戏到最后一次参与游戏的时间天数。比如记录某一个月，这个月里，每个新增用户的生命周期之和/MAU=平均生命周期。
(8)LTV生命周期价值(LTV: Life Time Value)：约定一个计算的生命周期值(比如上个月的平均生命周期，或者约定为15日，即这个月有15日登陆记录的账户数)，符合这个生命周期条件的账户数中，充值金额的和/条件账户数。
(9)每日注册并登陆的用户数(DNU: Daily New Users)：这个言简意赅，就不详谈了，直接从后台抓取即可。
(10)新登用户中只有一次会话的用户(DOSU: Daily One Session Users)：这个也很简单，笔者就不一一说了，此类数据主要衡量新用户的质量，买量的可以参考一下。
(11)每日登陆过游戏的用户数(DAU: Daily Active Users)：直接从字面就能了解了，一般从后台抓取。
(12)七天内登陆过游戏的用户数(WAU: Weekly Active Users)：这个还是很好理解，就不废话了，此类数据主要衡量周变化。
(13)30天内登陆过游戏的用户数(MAU: Monthly Active Users)：浅显易懂，主要衡量产量的粘性以及用户的稳定性。
(14)月流失率：(公式：30天前登陆过游戏，30天内未登陆游戏的用户数/MAU)
周流失率：(公式：7天前登陆过游戏，之后7天内未登陆游戏的用户数/WAU)
日流失率：(公式：统计日登陆过游戏，次日未登陆游戏的用户数/统计日DAU)
(15)30日留存率：新用户在首次登陆后的第30天再次登陆游戏的比例
7日留存率：新用户在首次登陆后的第7天再次登陆游戏的比例
3日留存率：新用户在首次登陆后的第3天再次登陆游戏的比例
次日留存率：新用户在首次登陆后的次日再次登陆游戏的比例
二、运营成本
(1)投入/运营成本(RMB)：本月为推广游戏而投入的营销及市场费用金额
(2)产出/元宝消费金额(RMB)：玩家周期内(日/周/月)在游戏中的消费总金额
(3)投入产出比(ROI)：简而言之，就是说付出与回报是否成正比。(公式：本月的产出/本月的投入)
(4)单个活跃用户推广成本(RMB)：(公式：本月投入/本月新增活跃用户数)
(5)单个付费用户推广成本(RMB)：(公式：本月投入/本月新增付费用户数)
三、用户状态数据监控
(1)活跃用户数：对于活跃用户，每家定义各有不同，个人认为，7天内有3天登陆过账号的便可成为活跃用户。
(2)新增活跃用户数：(个人定义为：)首次上线游戏的用户数
(3)流失活跃用户数：(个人定义为：)上期(7-14天)有过登陆，在本期(最近14天)未登陆的用户数。
(4)回流活跃用户数：(个人定义为：)上期(7-14天)未登陆，在本期(最近7天)有登陆的用户数。
(5)活跃用户流失率：(公式：(本月流失用户/上月活跃用户)*100%)
(6)活跃用户充值率：(公式：(本月活跃付费用户/本月活跃用户)*100%)
(7)活跃用户在线时长(单位/小时)：(公式：当期(7天)所有活跃用户在线时长总和/当期(7天)活跃用户数)
(8)付费用户在线时长(单位/小时)：(公式：当期(7天)所有付费用户在线时长总和/当期(7天)付费用户数)
(9)新增活跃用户充值率：(公式：(本月内有充值的新增登录用户/本月总新增登录用户)*100%)
(10)新增活跃用户高活跃率：(公式：(本月新增登陆用户中的高活跃用户数/本月新增登陆用户数)*100%)
四、活跃用户状态
(1)高活跃用户数：(个人定义：)当期(7天)内总在线时长大于或等于12小时的活跃用户数。
(2)新增高活跃用户数：(个人定义：)当期(7天)高活跃用户减去上期(7-14)高活跃用户数。
(3)流失高活跃用户数：(个人定义：)上期(7-14天)在线时长大于等于12小时，当期(7天)在线时间小于12小时的活跃用户数。
(4)回流高活跃用户数：(个人定义：)上期(7-14天)在线时间小于12小时，当期(7天)()在线时长大于等于12小时的活跃用户数。
(5)高活跃用户流失率：(个人定义：)公式：(当期(7天)流失高活跃用户数/上期(7-14)高活跃用户数)*100%
(6)高活跃用户充值率：(个人定义：)公式：(当期(7天)有充值行为的高活跃用户数/当期(7天)高活跃用户数)*100%
(7)新增高活跃用户充值率：(个人定义：)公式(本月新增登陆用户中的高活跃用户数/本月新增登陆用户数)*100%
五、付费用户状态
(1)付费用户数：截止到统计日，所以曾经有过充值的用户总数。
(2)新增付费用户数：当期付费用户数减去上期付费用户数。
(3)活跃付费用户数(APC)：当期(周/月)有过充值行为的用户数。
(4)流失付费用户数：上期有登陆行为，当期没有登陆的付费用户数。
(5)回流付费用户数：上期未登陆，在当期有登陆的付费用户数。
(6)付费用户流失率：当期流失付费用户数/上期活跃付费数。
(7)付费用户月平均充值次数：当期所有充值次数/当期付费用户数。
(8)付费用户月平均充值金额(RMB)：当期充值总额/当期付费用户数。
(9)忠实付费用户数：当期统计结束，后续2-3期之内，每期都有充值行为的用户数。
上文的“当期”即现在周期的意思，例如3天、7天、30天都是一周期。
六、高效用户
(1)周高效：(个人定义：)当期累计在线时长达到6小时以上，或者该账户在游戏类充值达到一定金额(例如5元)。
(2)双周高效：(个人定义：)当期累计在线时长达到12小时以上，或者该账户在游戏中消费达到一定金额(例如5元)。
(3)月(自然月高效)：(个人定义：)当期累计在线时长达到24小时以上，或者账户在游戏中消费达到一定金额(例如10元)。
Web性能测试的部分概况一般来说，一个Web请求的处理包括以下步骤： （1）客户发送请求 （2）web server 接受到请求，进行处理； （3）web server 向DB获取数据； （4）web server生成用户的object(页面)，返回给用户。给客户发送请求开始到最后一个字节的时间称为响应时间（第三步不包括在每次请求处理中）。 1.事务（Transaction） 在web性能测试中，一个事务表示一个“从用户发送请求->web server接受到请求，进行处理-> web server向DB获取数据->生成用户的object(页面)，返回给用户”的过程，一般的响应时间都是针对事务而言的。 2.请求响应时间 请求响应时间指的是从客户端发起的一个请求开始，到客户端接收到从服务器端返回的响应结束，这个过程所耗费的时间，在某些工具中，响应通常会称为“TTLB”，即"time to last byte"，意思是从发起一个请求开始，到客户端接收到最后一个字节的响应所耗费的时间，响应时间的单位一般为“秒”或者“毫秒”。一个公式可以表示：响应时间＝网络响应时间+应用程序响应时间。标准可参考国外的3/5/10原则： （1）在3秒钟之内，页面给予用户响应并有所显示，可认为是“很不错的”； （2）在3~5秒钟内，页面给予用户响应并有所显示，可认为是“好的”；
（3）在5~10秒钟内，页面给予用户响应并有所显示，可认为是“勉强接受的”； （4）超过10秒就让人有点不耐烦了，用户很可能不会继续等待下去； 3、事务响应时间 事务可能由一系列请求组成,事务的响应时间主要是针对用户而言,属于宏观上的概念，是为了向用户说明业务响应时间而提出的.例如:跨行取款事务的响应时间就是由一系列的请求组成的.事务响应时间是直接衡量系统性能的参数. 4.并发用户数 并发一般分为2种情况。一种是严格意义上的并发，即所有的用户在同一时刻做同一 件事情或者操作，这种操作一般指做同一类型的业务。比如在信用卡审批业务中，一 定数目的拥护在同一时刻对已经完成的审批业务进行提交；还有一种特例，即所有用 户进行完全一样的操作，例如在信用卡审批业务中，所有的用户可以一起申请业务，或者修改同一条记录。 另外一种并发是广义范围的并发。这种并发与前一种并发的区别是，尽管多个用 户对系统发出了请求或者进行了操作，但是这些请求或者操作可以是相同的，也可以 是不同的。对整个系统而言，仍然是有很多用户同时对系统进行操作，因此也属于并 发的范畴。 可以看出，后一种并发是包含前一种并发的。而且后一种并发更接近用户的实际 使用情况，因此对于大多数的系统，只有数量很少的用户进行“严格意义上的并发”。对于WEB性能测试而言，这2种并发情况一般都需要进行测试，通常做法是先进行严格意义上的并发测试。严格意义上的用户并发一般发生在使用比较频繁的模块中，尽 管发生的概率不是很大，但是一旦发生性能问题，后果很可能是致命的。严格意义上 的并发测试往往和功能测试关联起来，因为并发功能遇到异常通常都是程序问题，这 种测试也是健壮性和稳定性测试的一部分。
性能测试指标介绍 第一页 | 第二页 TPC-C 作为一家非盈利性机构，事务处理性能委员会（TPC）负责定义诸如TPC-C、TPC-H和TPC-W基准测试之类的事务处理与数据库性能基准测试，并依据这些基准测试项目发布客观性能数据。TPC基准测试采用极为严格的运行环境，并且必须在独立审计机构监督下进行。委员会成员包括大多数主要数据库产品厂商以及服务器硬件系统供应商。 相关企业参与TPC基准测试以期在规定运行环境中获得客观性能验证，并通过应用测试过程中所使用的技术开发出更加强健且更具伸缩性的软件产品及硬件设备。 TPC-C是一种旨在衡量联机事务处理（OLTP）系统性能与可伸缩性的行业标准基准测试项目。这种基准测试项目将对包括查询、更新及队列式小批量事务在内的广泛数据库功能进行测试。许多IT专业人员将TPC-C视为衡量“真实”OLTP系统性能的有效指示器。 TPC-C基准测试针对一种模拟订单录入与销售环境测量每分钟商业事务（tpmC）吞吐量。特别值得一提的是，它将专门测量系统在同时执行其它四种事务类型（如支付、订单状态更新、交付及证券级变更）时每分钟所生成的新增订单事务数量。独立审计机构将负责对基准测试结果进行公证，同时，TPC将出据一份全面彻底的测试报告。这份测试报告可以从TPC Web站点(https://www.doczj.com/doc/009966456.html,)上获得。 tpmC定义: TPC-C的吞吐量，按有效TPC-C配置期间每分钟处理的平均交易次数测量，至少要运行12分钟。 1．TPC-C规范概要 TPC-C是专门针对联机交易处理系统（OLTP系统）的，一般情况下我们也把这类系统称为业务处理系统。TPC-C测试规范中模拟了一个比较复杂并具有代表意义的OLTP应用环境:假设有一个大型商品批发商，它拥有若干个分布在不同区域的商品库；每个仓库负责为10个销售点供货；每个销售点为3000个客户提供服务；每个客户平均一个订单有10项产品;所有订单中约1%的产品在其直接所属的仓库中没有存货，需要由其他区域的仓库来供货。 该系统需要处理的交易为以下几种： ?New-Order：客户输入一笔新的订货交易； ?Payment:更新客户账户余额以反映其支付状况; ?Delivery:发货(模拟批处理交易); ?Order-Status:查询客户最近交易的状态； ?Stock-Level:查询仓库库存状况，以便能够及时补货。 对于前四种类型的交易，要求响应时间在5秒以内；对于库存状况查询交易，要求响应时间在20秒以内。逻辑结构图：
移动游戏运营必备的数据分析指标 用户获取(Acquisition) AARRR模型指出了移动游戏运营两个核心点： 1) 以用户为中心，以完整的用户生命周期为线索 2) 把控产品整体的成本/收入关系，用户生命周期价值(LTV)远大于用户获取成本(CAC)就意味着产品运营的成功 移动游戏的运营会经历如下从投入到产出的循环过程： Acquisition用户获取(投入) Activation & Retention用户活跃及留存 Revenue用户转化(产出) 1．用户获取-Acquisition关键指标 这个阶段是业务的投入期。运营者通过各种推广渠道(Channel)，以各种方式获取目标用户。这个阶段数据分析最重要的就是通过组合各种维度(如时间、地域、渠道)对各种营销渠道的效果进行评估，从而更加优化合理的确定投入策略，最小化用户获取成本(CAC) 关键数据: 1. 用户数量(以时间、地域、版本、推广渠道等不同维度来拆解分析新增、总数及增长率，组合各种维度来分析各种营销渠道的用户获取效果以及目标用户分布)： 点击用户数(Click) 安装用户数(Install)
注册用户数(Sign-Up) 在线用户数(Login): 最高在线(PCU) 平均在线(ACU) 日活跃(DAU) 周活跃(WAU) 月活跃(MAU) 有效用户数：不同类型产品会有不同的定义(可能是注册用户或者登录用户或者付费用户) 2.渠道转化率：点击->安装->注册->登录的转化比率(分渠道) 3．自然增长用户Organic Users：非推广手段获得的用户，如果此数据增长率相对Marketing Users的增长率很高，或者说明产品已经进入成熟稳定期，或者说明营销推广需要加强了。 推广获得用户Marketing Users：推广渠道获得的用户，含有渠道标签，用于宏观的评价渠道推广效果。 4．虚假用户数(One Session/Day User)：顾名思义，一次会话用户。主要用于监控渠道刷量作弊。同时也可反映目标用户的使用习惯，判断渠道获取的用户是否有效，从而评价渠道推广质量 5．渠道增长率：评价渠道长期运转健康度 6．渠道份额：渠道对比 7．最后说说CAC(Consumer Acquisition Cost)
Wｅb性能测试得部分概况一般来说,一个Web请求得处理包括以下步骤: (1)客户发送请求 (2)ｗeb server接受到请求,进行处理; (3)wｅb ｓeｒver向DB获取数据; (4)web ｓerver生成用户得object(页面),返回给用户。给客户发送请求开始到最后一个字节得时间称为响应时间(第三步不包括在每次请求处理中)。 １。事务(Tｒanｓaｃtｉon) 在web性能测试中,一个事务表示一个“从用户发送请求->wｅｂ servｅr接受到请求,进行处理-＞ webｓeｒvｅr向DB获取数据—>生成用户得oｂject(页面),返回给用户”得过程,一般得响应时间都就是针对事务而言得。 2。请求响应时间 请求响应时间指得就是从客户端发起得一个请求开始,到客户端接收到从服务器端返回得响应结束,这个过程所耗费得时间,在某些工具中,响应通常会称为“TTLB”,即＂tiｍe to last bytｅ＂,意思就是从发起一个请求开始,到客户端接收到最后一个字节得响应所耗费得时间,响应时间得单位一般为“秒”或者“毫秒"。一个公式可以表示:响应时间=网络响应时间＋应用程序响应时间。标准可参考国外得３／5/10原则: (1)在3秒钟之内,页面给予用户响应并有所显示,可认为就是“很不错得"; (2)在3～５秒钟内,页面给予用户响应并有所显示,可认为就是“好得”; (３)在５~10秒钟内,页面给予用户响应并有所显示,可认为就是“勉强接受得"; (4)超过10秒就让人有点不耐烦了,用户很可能不会继续等待下去; 3、事务响应时间 事务可能由一系列请求组成,事务得响应时间主要就是针对用户而言,属于宏观上得概念,就是为了向用户说明业务响应时间而提出得、例如:跨行取款事务得响应时间就就是由一系列得请求组成得。事务响应时间就是直接衡量系统性能得参数。 ４、并发用户数 并发一般分为２种情况。一种就是严格意义上得并发,即所有得用户在同一时刻做同一件事情或者操作,这种操作一般指做同一类型得业务、比如在信用卡审批业务中,一定数目得拥护在同一时刻对已经完成得审批业务进行提交;还有一种特例,即所有用户进行完
日新增用户数：DNU;每日注册并登陆游戏用户数，主要衡量渠道贡献新用户份额以及质量。 一次会话用户：DOSU;新登用户中只有一次会话的用户，主要衡量渠道推广质量如何，产品初始转化情况，用户导入障碍点检查。 日活跃用户：DAU;每日登陆过游戏的用户数，主要衡量核心用户规模，用户整体趋势随产品周期阶段变化，细分可概括新用户转化、老用户活跃与流失情况。 周/月活跃用户：WAU、MAU;截止统计日，周/月登陆游戏用户数，主要衡量周期用户规模，产品粘性，以及产品生命周期性的数据趋势表现。 用户活跃度：DAU/MAU;主要衡量用户粘度，通过公式计算用户游戏参与度，人气发展趋势，以及用户活跃天数统计。 留存：次日、三日、七日、双周、月留存;表现不同时期，用户对游戏的适应性，评估渠道用户质量;衡量用户对游戏黏性。 付费率：PUR，统计时间内，付费用户占活跃用户比例;主要衡量产品付费引导是否合理，付费点是否吸引人;付费活动是否引导用户付费倾向，付费转化是否达到预期。 活跃付费用户数：APA;统计时间内，成功付费用户数，主要衡量产品付费用户规模，付费用户构成，付费体系稳定性如何。 每活跃用户平均收益：ARPU;统计时间内，活跃用户对游戏产生的人均收入，主要衡量不同渠道的用户质量，游戏收益，以及活跃用户与人均贡献关系。 每付费用户平均收益：ARPPU;统计时间内，付费用户对游戏产生的平均收入，主要衡量游戏付费用户的付费水平，整体付费趋势，以及不同付费用户有何特征。 平均生命周期：TV;统计周期内，用户平均游戏会话时长，主要衡量产品粘性，用户活跃度情况。 生命周期价值：LTV;用户在生命周期内，为游戏贡献价值;主要衡量用户群与渠道的利润贡献，用户在游戏中的价值表现。 用户获取成本：CAC;用户获取成本，主要衡量获取有效用户的成本，便于渠道选择，市场投放。 投入产出比：ROI;投入与产出关系对比，主要衡量产品推广盈利/亏损状态，筛选推广渠道，分析每个渠道的流量变现能力，实时分析，衡量渠道付费流量获取的边际效应，拿捏投入力度，结合其他数据(新增、流失、留存、付费等)调整游戏，进行流量转化与梳理。
任何一款游戏运营，都是以UED、数据分析为导向，如何开发、运营好一款成功的全球社交游戏，是每个社交游戏产品经理头等大事。用数据说话，是一个简单明快的操作方式，但社交游戏的数据如何分类海内外关注点有何区别相信作为每个社交游戏产品经理是非常关心的话题，那么我们就从基础知识入手，逐步梳理出符合运营需求的核心数据环节，抛弃冗长复杂的多类数据，为自己的成功打下扎实的基础。 付费率=付费用户÷活跃用户x100 活跃率=登陆人次÷平均在线人数 ARPU值=收入÷付费用户 用户流失率=游戏当前活跃用户规模÷历史注册总量 同时在线峰值=24小时内同时在线最高达到人数 平均在线=24小时每小时同时在线相加总和÷24小时 中国大陆运营游戏平均同时在线用户=ACU 【有称ACCU】 采用道具收费模式游戏活跃付费用户=APC 活跃付费账户=APA 付费用户平均贡献收入=ARPU 当日登录账号数=UV 用户平均在线时长=TS 最高同时在线人数=PCU 【有称PCCU】 同时在线人数=CCU 付费人数一般是在线人数2～4倍。 活跃用户（玩家）：是指通过你的推广代码注册，不属于小号或作弊情况、正常进行游戏一个月以上未被官方删除的用户视为活跃用户。 您推广的两个用户目前还没有通过至少1个月的审查时间，您可以在您的推广纪录中查看您推广用户的注册时间。且这两个用户需要满足上述对活跃玩家的定义才能称为活跃玩家！
活跃付费账户=APA。 每个活跃付费用户平均贡献收入=ARPU。 【活跃天数计算定义】 活跃天指用户当天登陆游戏一定时间、认定用户当天为活跃、活跃天数加1天。 当天0：00-23：59登陆游戏时间2小时以上用户当天为活跃天、活跃天数累积1天。当天0：00-23：59登陆游戏时间小时至2小时、活跃天数累积天。 当天0：00-23：59登陆游戏时间小时以下、不为其累积活跃天数。 每日： －－－－－－－－－用户数量描述 在线人数：（取的当日某个时刻最高在线，一般发生在9:30左右） 新进入用户数量：（单日登录的新用户数量） 当日登录用户数量： 每日登录/在线： －－－－－－－－－盈利状况描述 每日消耗构成：（根据金额和数量做构成的饼状图） 每日消耗金额： 每日消费用户数量： 每日充值金额： 每日充值用户数量： 每日充值途径： －－－－－－－－－产品受关注程度描述 官网首页访问量：
常见的18种游戏运营活动优缺点 平台游戏要成功，运营活动必不可少，各种运营的活动到底有怎样的规律？以下总结常见的18种游戏运营活动的优缺点。其实再多的方法论都需要与实践结合，以下所述，所有的活动类型都有利弊，选择一个最适合你的，才是最好的。 一、征集式活动 优点： 1,易在玩家之剑形成讨论点和话题，可在网站和论坛一定时间内聚集人气 2,玩家的截图和征文可作为软文素材，可提供一定的宣传点 3,讷讷感了解玩家的游戏建议和想法，可作为游戏运营和修改的参考缺点： 需要专门人员对征集的信息进行分类整理，审核周期较长 二、注册式活动 优点： 1,短时间内吸引大量玩家注册帐号，利于游戏人数提升 2,可为市场提供宣传点，增加媒体曝光量 缺点： 实体奖比虚拟奖对新玩家更具有吸引力，但也容易造成活动结束后人气和在线人数的急剧滑落，还容易造成大量小号生成对数据模型产生偏移。 三、评选式活动 优点: 1,利于拉票，曾近玩家间互动，通过玩家和好友间拉票行为，引入潜在用户并能宣传游戏 2,利于美女、帅哥、最强等词眼做噱头，吸引媒体注意，提升关注度 3,通过参赛人员的八卦新闻来延长曝光周期，配合软文达到炒作效果缺点： 投入成本较高，在活动期需要不断制造花边新闻来维持热点 四、充值式活动 优点： 1，能在短期内促使付费玩家充值大量现金，提升营业收入 2，吸引潜在的未付费用户进行付费，提升付费率
3，能促使付费用户在之后较长的期间内驻留不易于流失 缺点： 促销会减少部分收益，同时出现较多的高级道具会间接影响游戏平衡，加剧了付费用户和非付费用户之间的差距。应当注意首次促销给予的奖励数量，避免恶性循环造成盲目送礼。 五、抽奖式活动 优点： 1，以极品道具或者实体奖为诱饵，利用玩家赌博心理，获取高额收入 2，准入门槛低，通过页面抽奖形式让更多的用户浏览官网，利于游戏推广 缺点： 1，活动页面涉及小游戏需要进行开发和测试，策划周期长 2，对于抽奖类的活动玩家会认为有内定中奖嫌疑，公开公平公正是玩家所关心的重点 3，政府监管下对赌博性质的处罚 六、其他式活动 优点： 此类活动基本属于穷吆喝，获奖门槛很高，主要为的是媒体曝光度 缺点: 需要进行量度限制以及活动详细条款的指定，避免产生活动漏洞。 七、比赛式活动 特点： 能激发潜在消费大户的热情，增加此类玩家的付费额并提升游戏兴趣度 缺点： 参与面过窄，普通玩家通常认为此类活动是专门针对特定玩家打造 八、帮派式活动 特点： 利用团队凝聚力为启动要点，人为设置玩家之间纷争，让玩家体验团队对抗乐趣同时增加游戏道具消耗，侧面提高收入 缺点： 程序支持的内置公会对抗活动受网络等因素影响较大 九、冲级式活动 特点：
网站的性能测试指标包括了Web应用服务器、数据库服务器及系统服务器等各种性能测试。每一项测试中都需要根据项目要求完成测试，本文重点讲述了网站性能测试指标，并加以案例分析。 通用指标（指Web应用服务器、数据库服务器必需测试项) Web服务器指标 数据库服务器性能指标 系统的瓶颈定义
稳定系统的资源状态 通俗理解： ·日访问量 ·常用页面最大并发数 ·同时在线人数 ·访问相应时间 案例： 最近公司一个项目，是个门户网站，需要做性能测试，根据项目特点定出了主要测试项和测试方案： 一种是测试几个常用页面能接受的最大并发数(用户名参数化，设置集合点策略) 一种是测试服务器长时间压力下，用户能否正常操作(用户名参数化，迭代运行脚本) 一种则需要测试服务器能否接受10万用户同时在线操作，如果是用IIS做应用服务器的话，单台可承受的最大并发数不可能达到10万级，那就必须要使用集群，
通过多台机器做负载均衡来实现；如果是用websphere之类的应用服务器的话，单 台可承受的最大并发数可以达到10万级，但为性能考虑还是必须要使用集群，通 过多台机器做负载均衡来实现；通常有1个简单的计算方式，1个连接产生1个session，每个session在服务器上有个内存空间大小的设置，在NT上是3M，那么10万并发就需要300G内存，当然实际使用中考虑其他程序也占用内存，所以准备 的内存数量要求比这个还要多一些。还有10万个用户同时在线，跟10万个并发数是完全不同的2个概念。这个楼上已经说了。但如何做这个转换将10万个同时在 线用户转换成多少个并发数呢？这就必须要有大量的历史日志信息来支撑了。系统日志需要有同时在线用户数量的日志信息，还需要有用户操作次数的日志信息，这 2个数据的比例就是你同时在线用户转换到并发数的比例。另外根据经验统计，对 于1个JAVA开发的WEB系统（别的我没统计过，给不出数据），一般1台双CPU、2G内存的服务器上可支持的最大并发数不超过500个（这个状态下大部分 操作都是超时报错而且服务器很容易宕机，其实没什么实际意义），可正常使用（单步非大数据量操作等待时间不超过20秒）的最大并发数不超过300个。假设 你的10万同时在线用户转换的并发数是9000个，那么你最少需要这样的机器18台，建议不少于30台。当然，你要是买个大型服务器，里面装有200个CPU、 256G的内存，千兆光纤带宽，就算是10万个并发用户，那速度，也绝对是嗖嗖的。 另外暴寒1下，光设置全部进入运行状态就需要接近6个小时。具体的可以拿1个 系统来压一下看看，可能会出现以下情况： 1、服务器宕机； 2、客户端宕机； 3、从某个时间开始服务器拒绝请求，客户端上显示的全是错误； 4、勉强测试完成，但网络堵塞或测试结果显示时间非常长。假设客户端和服务器 之间百兆带宽，百兆/10000=10K，那每个用户只能得到10K，这个速度接近1个 64K的MODEM上网的速度；另外以上分析全都没考虑系统的后台，比如数据库、中间件等。 1、服务器方面：上面说的那样的PC SERVER需要50台； 2、网络方面：按每个用户50K，那至少5根百兆带宽独享，估计仅仅网络延迟就 大概是秒一级的； 3、如果有数据库，至少是ORACLE，最好是SYSBASE，SQL SERVER是肯定顶 不住的。数据库服务器至少需要10台4CPU、16G内存的机器； 4、如果有CORBA，那至少再准备10台4CPU、16G内存的机器；再加上负载均衡、防火墙、路由器和各种软件等，总之没个1000万的资金投入，肯定搞不定。
游戏运营数据分析指标 一.用户数量： 1.注册用户： 数据价值不高因为每个不同项目注册用户的质量完全不同。前两年被用得很广泛，用来宣传我们的游戏拥有了多少多少用户，当然，有几个是真实的呢？连运营商给出来的都不真实的话，那些数据调查报告的真实性呢？（“你们用户多少啦？”“13万注册用户”，“才这么点，我们有个网站500万”。他根本没有明白用户质量的意义） 2.在线人数： a.最高在线：某个时间能达到的最高在线。 b.活跃人数：此数据也最具欺骗性。如果一个活跃人数不带上时间，没有任何参考意义。必须是“每日活跃用户”，“每周活跃用户”，“每月活跃用户”，“每季活跃用户”等。也就是在这段时间内进入游戏的人。 c.每个活跃用户平均在线时间：如果没有本数据，活跃人数是没有意义的。如果每个用户上来2分钟，马上就下去，这样的活跃用户的价值是多少呢？能和一上来就十几个小时在线的玩家等值吗？平均每个活跃用户上来究竟玩多久？这是网络游戏中一个特别需要注意的数据 d.游戏平均在线人数：非常重要且有价值的参数，但仍然不是唯一的决定因素。
（1）.24小时内平均在线人数：数据采样时间越紧密，越精确。 （2）.不同的游戏，每个平均在线时间是由不同数量的用户造就的。 （3）.平均在线=（每24活跃人*小时） （4）.活跃用户每天活跃5分钟，就必须60/5*24=288个活跃用户，才能达到1个平均在线人数。 二.ARPU值： 每个平均在线，每月贡献的人民币因为对于运营商来说，需要根据多少平均在线，来确定服务器、带宽、客户服务、需要多少推广成本才能累计这些平均在线等运营成本。 1.产品毛收益：产品毛收益=平均在线*ARPU值也就是说，要想创收，要么增加用户的在线数量，要么增加每个人的消费数量。 2.时间点卡模式的ARPU固定值：每小时4毛*24小时*30天=288元/月（或其它点卡定价）一款百万在线的收费网游的大致输入，就是1000000*288，每月2.88亿的毛收入（当然其中还有很多小数字，例如免费试用期的用户比例导致真实值减少、各种因素导致的免费游戏，用户比例导致真实收入减少、用户购买点卡很多人没用完导致真实收入增多，渠道压了货但是最后却没有退的导致收入增多等） 3.增值模式的动态ARPU值：目前由于绝大多数网络游戏都在学习免费模式，利用增值服务、收费道具等来盈利的模式，这种模式下，ARPU值的大小是关系到
通用指标（指Web应用服务器、数据库服务器必需测试项) Web服务器指标
数据库服务器性能指标 系统的瓶颈定义
稳定系统的资源状态 通俗理解： 日访问量 常用页面最大并发数
同时在线人数 访问相应时间 案例： 最近公司一个项目，是个门户网站，需要做性能测试，根据项目特点定出了主要测试项和测试方案： 一种是测试几个常用页面能接受的最大并发数(用户名参数化，设置集合点策略) 一种是测试服务器长时间压力下，用户能否正常操作(用户名参数化，迭代运行脚本) 一种则需要测试服务器能否接受10万用户同时在线操作，如果是用IIS做应用服务器的话，单台可承受的最大并发数不可能达到10万级，那就必须要使用集群，通过多台机器做负载均衡来实现；如果是用websphere之类的应用服务器的话，单台可承受的最大并发数可以达到10万级，但为性能考虑还是必须要使用集群，通过多台机器做负载均衡来实现；通常有1个简单的计算方式，1个连接产生1个session，每个session在服务器上有个内存空间大小的设置，在NT上是3M，那么10万并发就需要300G内存，当然实际使用中考虑其他程序也占用内存，所以准备的内存数量要求比这个还要多一些。还有10万个用户同时在线，跟10万个并发数是完全不同的2
个概念。这个楼上已经说了。但如何做这个转换将10万个同时在线用户转换成多少个并发数呢？这就必须要有大量的历史日志信息来 支撑了。系统日志需要有同时在线用户数量的日志信息，还需要有用户操作次数的日志信息，这2个数据的比例就是你同时在线用户转换到并发数的比例。另外根据经验统计，对于1个JAVA开发的WEB 系统（别的我没统计过，给不出数据），一般1台双CPU、2G内存的服务器上可支持的最大并发数不超过500个（这个状态下大部分操作都是超时报错而且服务器很容易宕机，其实没什么实际意义），可正常使用（单步非大数据量操作等待时间不超过20秒）的最大并发数不超过300个。假设你的10万同时在线用户转换的并发数是9000个，那么你最少需要这样的机器18台，建议不少于30台。当然，你要是买个大型服务器，里面装有200个CPU、256G的内存，千兆光纤带宽，就算是10万个并发用户，那速度，也绝对是嗖嗖的。 另外暴寒1下，光设置全部进入运行状态就需要接近6个小时。具体的可以拿1个系统来压一下看看，可能会出现以下情况： 1、服务器宕机； 2、客户端宕机； 3、从某个时间开始服务器拒绝请求，客户端上显示的全是错误； 4、勉强测试完成，但网络堵塞或测试结果显示时间非常长。假设客户端和服务器之间百兆带宽，百兆/10000=10K，那每个用户只
如何写好一款产品的运营数据分析报告 戏运营期间，我们可以在后台看到一堆游戏相关数据，对于这些数据我们要怎么怎么进行处理分析呢?下面将围绕一份报告实例做详细的分析。内容主要包括分析目标、分析综述、一周运营数据分析、运营数据总体分析四块内容。 一、 确定分析目标 分析目标主要包括以下三个方面： 分析目的。 分析范围。 分析时间。 如下图所示，分析目标除了主要包括三个方面外，还有备注一栏，这里备注的是计算周期问题。强调一点，我们做运营数据分析的时候通常都会拿更新前和更新后的数据进行比较，因此我们的设定的分析周期一般都会跟着游戏实际的更新情况走。 二、 分析综述 分析综述主要包括两方面的内容
1上周/本周充值数据对比 充值总额 充值人数 服务器数 服务器平均充值 服务器平均充值人数 针对上述内容进行差额对比以及增减率对比，如游戏有特殊要求，可以适当增加其它数据内容。 2上周/本周更新内容对比 主要陈列两周内分别更新的活动内容或一些重大调整。 三、 一周运营数据分析 1本周收入概况 日均充值金额，环比上周日均充值金额 用户ARPU值，环比上周ARPU值 简述与上周或之前的充值情况的比较，如上升还是下降、影响充值的较大的因素。 2新用户概况
新用户就是新进游戏的玩家，这里主要介绍这些新玩家的动态数据，一般以两个月为总时长进行陈列比较，具体周期数据仍以周为单位。 新用户数据主要包括：安装下载数、创建角色数、安装→角色转化率、付费人数、创建角色→付费转化率、ARPU值、次日留存、三日留存、七日留存等，可根据游戏实际情况进行添加。 3活跃用户概况 活跃用户概况主要包括三部分内容： 日均在线人数，环比上周实时在线人数，提升/下降百分比 日均付费用户登陆人数，环比上周付费登陆数，提升/下降百分比 日均活跃玩家数，环比日均活跃玩家数，提升/下降百分比
Weｂ性能测试的部分概况一般来说,一个Ｗeb请求的处理包括以下步骤: (1)客户发送请求 (2)weｂservｅr 接受到请求,进行处理; (3)weｂ servｅｒ向ＤB获取数据; (４)web serｖｅr生成用户的obｊeｃt(页面),返回给用户。给客户发送请求开始到最后一个字节的时间称为响应时间(第三步不包括在每次请求处理中)。 1.事务(Tranｓacｔion) 在ｗeb性能测试中,一个事务表示一个“从用户发送请求->web sｅrveｒ接受到请求,进行处理-＞ｗeｂ serveｒ向DＢ获取数据->生成用户的object(页面),返回给用户”的过程,一般的响应时间都就是针对事务而言的。 2、请求响应时间 请求响应时间指的就是从客户端发起的一个请求开始,到客户端接收到从服务器端返回的响应结束,这个过程所耗费的时间,在某些工具中,响应通常会称为“TTLB”,即＂tｉme ｔｏ lａst ｂｙｔe",意思就是从发起一个请求开始,到客户端接收到最后一个字节的响应所耗费的时间,响应时间的单位一般为“秒”或者“毫秒”。一个公式可以表示:响应时间＝网络响应时间+应用程序响应时间。标准可参考国外的3/５/1０原则: (1)在3秒钟之内,页面给予用户响应并有所显示,可认为就是“很不错的”; (2)在３~５秒钟内,页面给予用户响应并有所显示,可认为就是“好的”;
(３)在5～10秒钟内,页面给予用户响应并有所显示,可认为就是“勉强接受的”; (４)超过１0秒就让人有点不耐烦了,用户很可能不会继续等待下去; 3、事务响应时间 事务可能由一系列请求组成,事务的响应时间主要就是针对用户而言,属于宏观上的概念,就是为了向用户说明业务响应时间而提出的、例如:跨行取款事务的响应时间就就是由一系列的请求组成的、事务响应时间就是直接衡量系统性能的参数、 ４.并发用户数 并发一般分为2种情况。一种就是严格意义上的并发,即所有的用户在同一时刻做同一件事情或者操作,这种操作一般指做同一类型的业务。比如在信用卡审批业务中,一定数目的拥护在同一时刻对已经完成的审批业务进行提交;还有一种特例,即所有用户进行完全一样的操作,例如在信用卡审批业务中,所有的用户可以一起申请业务,或者修改同一条记录。 另外一种并发就是广义范围的并发。这种并发与前一种并发的区别就是,尽管多个用户对系统发出了请求或者进行了操作,但就是这些请求或者操作可以就是相同的,也可以就是不同的。对整个系统而言,仍然就是有很多用户同时对系统进行操作,因此也属于并发的范畴。 可以瞧出,后一种并发就是包含前一种并发的。而且后一种并发更接近用户的实际使用情况,因此对于大多数的系统,只有数量很少的用户进行“严格意义上的并发”。对于ＷEB性能测试而言,这2种并发情况一般都需要进行测试,通常做法就是先进行严格意义上的并发测试。严格意义上的用户并发一般发生在使用比较频繁的模块中,尽管发生的概率不就是很大,但就是一旦发生性能问题,后果很可能就是致命的。严格意义上的并发测试往往与功能测试关联起来,因为并发功能遇到异常通常都就是程序问题,这种测试也就是健壮性与稳定性测试的一部分。
手游运营，怎么做一份数据日报? 文/小白学分析 很多人反映刚刚接手数据分析工作，不知道怎么来做一份数据日报，不知道取哪些数据，关注哪些重点指标，事实上对于新手而言最好的办法就是去参考前辈和看看行业一些日报的形式，但是核心在于你的产品是页游，还是app，还是手游，还是网站，还是开放平台，还是端游，或者是一款互联网应用，产品定位和属性决定了数据分析日报的形式和内容。 今天要说的这些指标和内容，基本可以保证基本的日报数据需求，换句话这是要关注的一些方面，剩下的要根据你的产品来了，不全或者纰漏错误还请各位批评指正。 在开始之前还要明确一点，仔细想清楚你的报告服务于谁，给谁看，怎么做怎么展现，都需要你自己来衡量，下面的一切都是一个基本的思路和例子，曾经看过一个面试题，在这里与各位分享一下，看看大家的答案是什么。如果你是京东商城的DMA，现在要你给刘强东提供三个数据分析指标，你会选择哪几个？ 第一部分 日报摘要信息 基础运营数据 基础运营数据部分首先要把重点摘要写出来，所谓摘要就是重点的数据指标的情况写出来，实际上大家要明白这些数据都是起到了解和预警的作用，其涉及的指标有： 1）人气数据 DAU（每日活跃帐号数：每日登录过游戏的玩家） 新增用户（每日注册的玩家） 新增有效用户（每日注册的玩家并保证登录过游戏的玩家）：建立时间序列的数据源，分宣传期与非宣传期数据，可结合ACU，PCU等数据，观察游戏对用户的黏
PCU（峰值）：建立时间序列的数据源，观察并得出属于自己游戏的波动范围ACU（平均同时在线人数）：建立时间序列的数据源，观察并得出属于自己游戏的波动范围 平均在线时长 平均游戏时长 客户端下载量 官网&论坛PV，独立IP，UV，论坛的浏览次数，发帖量 2）收益数据 每日充值金额 每日充值人数（日充值APA）：建立时间序列的数据源，对比业内平均水准，测试游戏消费引导能力 每日ARPU（可以理解平均充值金额）：建立时间序列的数据源，测试游戏消费点挖掘能力 每日新增充值帐号： 每日购买金额 每日购买人数（日购买APA） 每日ARPU（可以理解平均消费金额） 3）流失率信息 流失率作为单独的一块要重点的进行描述，流失率的变动意味着产品在发生变化，主要要从以下几个流失率指标进行每日预警监控： 日流失帐号：统计日内有登录但统计日后7天都未登录的账号数 日流失率：统计日内有登录但统计日后7天都未登录的账号数 / 统计日的活跃帐号数 日流失充值帐号数：统计日前30天有充值行为，但统计日内无登录，且无充值行
服务器性能测试指标介绍 当前业界常见的服务器性能指标有: TPC-C TPC-E TPC-H SPECjbb2005 SPECjEnterprise2010 SPECint2006 及SPECint_rate_2006 SPECfp2006 及SPECfp_rate_2006 SAP SD 2-Tier LINPACK RPE2 一、TPC (Transaction Processing Performance Council) 即联机交易处理性能协会, 成立于1988年的非盈利组织,各主要软硬件供应商均参与,成立目标: 为业界提供可信的数据库及交易处理基准测试结果,当前发布主要基准测试为: TPC-C : 数据库在线查询(OLTP)交易性能 TPC-E : 数据库在线查询(OLTP)交易性能 TPC-H : 商业智能/ 数据仓库/ 在线分析(OLAP)交易性能 1.TPC-C测试内容：数据库事务处理测试, 模拟一个批发商的订单管理系统。实际衡量服务器及数据库软件处理在线查询交易处理（OLTP）的性能表现. 正规TPC-C 测试结果发
布必须提供tpmC值, 即每分钟完成多少笔TPC-C 数据库交易(TPC-C Transaction Per Minute), 同时要提供性价比$/tpmC。如果把TPC-C 测试结果写成为tpm, TPM, TPMC, TPCC 均不属正规。 2.TPC-E测试内容：数据库事务处理测试，模拟一个证券交易系统。与TPC-C一样，实际衡量服务器及数据库软件处理在线查询交易处理（OLTP）的性能表现。正规TPC-E测试结果必须提供tpsE值，即每秒钟完成多少笔TPC-E数据库交易（transaction per second），同时提供$/tpsE。测试结果写成其他形式均不属正规。 对比：TPC-E测试较TPC-C测试，在测试模型搭建上增加了应用服务器层，同时增加了数据库结构的复杂性,测试成本相对降低。截止目前，TPC-E的测试结果仅公布有50种左右，且测试环境均为PC服务器和windows操作系统，并无power服务器的测试结果。除此之外，TPC官方组织并未声明TPC-E取代TPC-C，所以，说TPC-E取代TPC-C并没有根据。 附TPC-C与TPC-E数据库结构对比 3.TPC-H测试内容：对大型数据仓库进行决策支持（decision support)的基准测试。TPC-H包含一组复杂的业务查询及修改操作，属于商业智能/数据仓库/在线分析（OLAP）
web性能测试基本性能指标 Web性能测试的部分概况一般来说，一个Web请求的处理包括以下步骤： （1）客户发送请求 （2）web server接受到请求，进行处理； （3）web server向DB获取数据； （4）web server生成用户的object(页面)，返回给用户。给客户发送请求开始到最后一个字节的时间称为响应时间（第三步不包括在每次请求处理中）。 1.事务（Transaction） 在web性能测试中，一个事务表示一个“从用户发送请求->web server接受到请求，进行处理->we b server向DB获取数据->生成用户的object(页面)，返回给用户”的过程，一般的响应时间都是针对事务而言的。 2.请求响应时间 请求响应时间指的是从客户端发起的一个请求开始，到客户端接收到从服务器端返回的响应结束，这个过程所耗费的时间，在某些工具中，响应通常会称为“TTLB”，即"time to last byte"，意思是从发起一个请求开始，到客户端接收到最后一个字节的响应所耗费的时间，响应时间的单位一般为“秒”或者“毫秒”。一个公式可以表示：响应时间＝网络响应时间+应用程序响应时间。标准可参考国外的3/5/10原则： （1）在3秒钟之内，页面给予用户响应并有所显示，可认为是“很不错的”； （2）在3~5秒钟内，页面给予用户响应并有所显示，可认为是“好的”； （3）在5~10秒钟内，页面给予用户响应并有所显示，可认为是“勉强接受的”； （4）超过10秒就让人有点不耐烦了，用户很可能不会继续等待下去； 3、事务响应时间 事务可能由一系列请求组成,事务的响应时间主要是针对用户而言,属于宏观上的概念，是为了向用户说明业务响应时间而提出的.例如:跨行取款事务的响应时间就是由一系列的请求组成的.事务响应时间是直接衡量系统性能的参数. 4.并发用户数 并发一般分为2种情况。一种是严格意义上的并发，即所有的用户在同一时刻做同一件事情或者操作，这种操作一般指做同一类型的业务。比如在信用卡审批业务中，一定数目的拥护在同一时刻对已经完成的审批业务进行提交；还有一种特例，即所有用户进行完全一样的操作，例如在信用卡审批业务中，所有的用户可以一起申请业务，或者修改同一条记录。 另外一种并发是广义范围的并发。这种并发与前一种并发的区别是，尽管多个用户对系统发出了请求或者进行了操作，但是这些请求或者操作可以是相同的，也可以是不同的。对整个系统而言，仍然是有很多用户同时对系统进行操作，因此也属于并发的范畴。
1 引言 1.1 编写目的 本文总结提炼性能测试相关项目实施经验，规范使用性能测试进行性能测试系统技术指标，规范技术测试结果评价，统一性能测试技术测试质量度量。应用系统技术质量度量指标范围广泛，本文难以涵盖全部。用常用指标来进行说明，其他未说明指标将在后续测试工作中继续补充和完善本指标体系。 1.2 适用对象和范围 本指标适用于使用性能测试进行性能测试项目技术质量评价依据。预期读者为测试管理人员、测试实施人员、技术支持人员、项目管理人员等系统技术质量相关人员。 2 系统性能指标
2.1 业务指标 业务指标主要包括并发用户数、响应时间、处理能力，这三个指标有一定的关系的，具体可参照：《并发用户数与TPS关系》 2.1.1 交易响应时间 2.1.1.1 定义及解释 响应时间指用户从客户端发起一个请求开始，到客户端接收到从服务器端返回的响应结束，整个过程所耗费的时间。在性能检测中一般以测试环境中压力发起端至服务器返回处理结果的时间为计量，单位一般为秒或毫秒,该时间不同于模拟真实环境的用户体验时间。 平均响应时间：指系统稳定运行时间段内，同一交易的平均响应时间。一般而言，交易响应时间均指平均响应时间。 平均响应时间指标值应根据不同的交易分别设定，一般情况下，分为复杂交易响应时间、简单交易响应时间、特殊交易响应时间。其中，特殊交易响应时间的设定必须明确该交易在响应时间方面的特殊性。 2.1.1.2 简称 Response Time: RT
2.1.1.3 标准 不同行业不同业务可接受的响应时间是不同的，一般情况，对于在线实时交易： ?互联网企业：500毫秒以下，例如淘宝业务10毫秒左右。 ?金融企业：1秒以下为佳，部分复杂业务3秒以下。 ?保险企业：3秒以下为佳。 ?制造业：5秒以下为佳。 对于批量交易： ?时间窗口：不同数据量结果是不一样的，大数据量的情况下，2小时内完成。 2.1.2 系统处理能力 2.1.2.1 定义及解释 系统处理能力是指系统在利用系统硬件平台和软件平台进行信息处理的能力。 系统处理能力通过系统每秒钟能够处理的交易数量来评价，交易有两种理解：一是业务人员角度的一笔业务过程；二是系统角度的一次交易申请和响应过程。前者称为业务交易过程，后者称为事务。两种交易指标都可以评价应用系统的处理能力。一般的建议与系统交易日志保持一致，以便于统计业务量或者交易量。系统处理能力指标是技术测试活动中重要指标。
常见的服务器性能指标有哪些及简要介绍 当前业界常见的服务器性能指标有: TPC-C TPC-E TPC-H SPECjbb2005 SPECjEnterprise2010 SPECint2006 及SPECint_rate_2006 SPECfp2006 及SPECfp_rate_2006 SAP SD 2-Tier LINPACK RPE2 一、TPC (Transaction Processing Performance Council) 即联机交易处理性能协会, 成立于1988年的非盈利组织,各主要软硬件供应商均参与,成立目标: 为业界提供可信的数据库及交易处理基准测试结果,当前发布主要基准测试为: TPC-C : 数据库在线查询(OLTP)交易性能 TPC-E : 数据库在线查询(OLTP)交易性能 TPC-H : 商业智能/ 数据仓库/ 在线分析(OLAP)交易性能
1.TPC-C测试内容：数据库事务处理测试, 模拟一个批发商的订单管理系统。实际衡量服务器及数据库软件处理在线查询交易处理（OLTP）的性能表现. 正规TPC-C 测试结果发布必须提供tpmC值, 即每分钟完成多少笔TPC-C 数据库交易(TPC-C Transaction Per Minute), 同时要提供性价比$/tpmC。如果把TPC-C 测试结果写成为tpm, TPM, TPMC, TPCC 均不属正规。 2.TPC-E测试内容：数据库事务处理测试，模拟一个证券交易系统。与TPC-C一样，实际衡量服务器及数据库软件处理在线查询交易处理（OLTP）的性能表现。正规TPC-E测试结果必须提供tpsE值，即每秒钟完成多少笔TPC-E数据库交易（transaction per second），同时提供$/tpsE。测试结果写成其他形式均不属正规。对比：TPC-E测试较TPC-C测试，在测试模型搭建上增加了应用服务器层，同时增加了数据库结构的复杂性,测试成本相对降低。截止目前，TPC-E的测试结果仅公布有50种左右，且测试环境均为PC服务器和windows操作系统，并无power服务器的测试结果。除此之外，TPC官方组织并未声明TPC-E取代TPC-C，所以，说TPC-E取代TPC-C并没有根据。附TPC-C与TPC-E数据库结构对比