近年来,新型互联网应用不断推陈出新,这些应用为了提供新的服务或者保证服务质量通常会对数据库系统的功能提出新的需求,如大规模数据存储、高并发数据访问或高资源竞争等;另外,数据库系统自身也会持续地进行面向新业务和新硬件的架构调整或设计优化;最后,可扩展、高弹性、易部署的分布式平台,如云集群,打破了传统的数据库系统部署环境的封闭性,为数据库系统提供良好的易运营环境的同时也为数据库稳定运行带来新问题。面对新应用提出的功能需求、系统技术实现的革新以及数据库系统部署环境的变化,如何设计和实现有效的数据库系统的评测技术,用于支持适应新应用或者新环境的数据库系统的推陈出新、快速迭代、质量管控,是我们面临的新挑战。数据库基准评测是数据库行业健康发展的重要保障和推动力,用于保证不同数据库厂商之间的竞争公平有序。评测基准通常需要针对某一类应用进行抽象,构建具有代表性的数据和负载,并定义一套性能评测指标。与传统的事务型数据库评测基准相比,首先,互联网应用中的秒杀业务代表了一类典型的新型数据库应用,这类应用的负载具有动态性强、并发性高、数据抢占激烈等特点,而传统的评测基准缺乏对这类新型应用场景的仿真能力。其次,定量的事务冲突控制手段的缺乏,导致对事务型数据库系统的事务可伸缩处理能力的评估不充分。再者,开放式运行环境下的资源变化影响评测结果,如CPU动荡,动态环境仿真是保证数据库评测有效性和可参考性的必要手段。本文针对上述问题,提出并定义了面向秒杀类新型应用的评测基准;设计并实现了可扩展的定量控制事务冲突的方法;建立了系统环境特征之间的关联模型,并设计了数据库系统运行时环境动态性模拟的算法。本文主要工作和贡献总结如下:（1）提出了面向秒杀类应用的评测基准Peak Bench:本文针对具有高并发、高偏斜、高冲突和动态性强的业务场景,抽象并定义出业务模型,提出面向秒杀类业务的事务型数据库评测基准。该工作第一次明确地提出事务冲突的表示并设计了细粒度的冲突控制方法;在对事务型负载的定义中引入了动态性和多维度的偏斜特征,弥补了现有评测基准的不足。针对Peak Bench,开发了配套的自动化评测工具,实现了灵活的参数化负载的特征定义和控制。通过与现有的代表性事务型评测基准在开源典型数据库上开展大量的对比实验,验证了Peak Bench的业务特征并展示了配套工具的实用性。（2）设计了可扩展的事务型负载冲突控制方法:本文设计并实现了可扩展的事务型负载冲突控制方法,提出了两种迭代算法从不同的冲突粒度出发定量地模拟事务冲突。利用线程等待的方式进行冲突量化仿真具有可扩展性的问题,无法实现大规模的实时事务冲突场景。本文提出根据数据库运行时数据访问的状态反馈,即Latency,实时调整事务型负载对数据的访问分布,迭代地进行负载生成实现可扩展的冲突控制。最后通过丰富的实验验证模拟方法的可行性和有效性;并总结了在细粒度的冲突控制方法下,典型开源数据库对高冲突业务的支持能力。（3）设计了面向应用环境动态性的仿真算法:本文提出并设计了数据库系统运行时环境模拟的方法。首先,定义了面向关键环境特征的四类参数敏感的工作负载;然后,建立了多阶多项式回归模型模拟单个维度上的环境资源消耗以及负载之间的相互影响模型;再者,建模多元线性回归模型实现对不同维度资源之间的复杂关联关系的捕捉;最后,基于定义的环境模型,设计了环境动态性模拟算法。通过提供细致的环境动态仿真实验以及在开源数据库系统上进行的效果展示,验证了本文工作的有用性和有效性;并通过实验验证环境对秒杀应用程序的性能影响。综上所述,本文针对典型的数据库评测基准无法描述新型场景的应用特征的问题,针对典型的秒杀类业务,提出新型的面向事务型数据库的评测基准。该基准实现了对事务型负载的细粒度冲突控制,并完成了对支持数据库系统运行的开放环境的建模。为了支持新型评测基准的应用,本文开发了一套自动化工具集。本文通过在开源的典型数据库系统上进行大量的实验,证明了所提出方法的正确性和有效性。本文的研究成果可以降低数据库基准评测实施的成本,为面向秒杀类应用的数据库系统选型提供良好的依据,促进数据库系统的技术研发和公平比较。在未来的工作中,我们会进一步完善对配套工具的研发,改进工具提高其可用性,整理并完善对典型开源数据库系统的评测报告,最后实现工具的开源和评测基准的推广使用。