mysqlテスト検証サンプル

以下は、Mysqlのプロシージャ呼び出しにて負荷テストを実行するPowerShellスクリプトです。
条件を満たすように記述されており、可変となる設定はPowerShellコマンドライン引数として指定可能です。

```powershell
# SQLファイルのパスを指定
$sqlFilePath = "C:\path\to\sqlfile.sql"

# Mysql接続情報を指定
$connectionString = "Database=mydb;Data Source=localhost;User Id=myuser;Password=mypassword"

# スレッド数、多重度、SQL実行回数、Sleep時間をPowerShellコマンドライン引数から取得
$numThreads = [int]$args[0]
$concurrency = [int]$args[1]
$numIterations = [int]$args[2]
$sleepTimeSeconds = [int]$args[3]

# 前処理でスレッド数を出力
Write-Host "Starting load test with $numThreads threads and $concurrency concurrency." -ForegroundColor Cyan

# カウンタを初期化
$threadsStarted = 0

# スレッド(トランザクション)のメイン処理を定義
function ExecuteTransactions {
    # グローバル変数の$threadsStartedと$numThreadsを使用するためにScopeをグローバルに変更
    $global:threadsStarted += 1
    Write-Host "Thread $global:threadsStarted started." -ForegroundColor Green

    # Mysqlコネクションを確立
    $conn = New-Object System.Data

.SqlClient.SqlConnection
    $conn.ConnectionString = $connectionString
    $conn.Open()

    # 多重度分だけトランザクションを実行
    for ($i = 0; $i -lt $concurrency; $i++) {
        # SQLファイルからSQL文を取得
        $sql = Get-Content $sqlFilePath

        # 取得したSQL文を実行
        for ($j = 0; $j -lt $numIterations; $j++) {
            $cmd = New-Object System.Data.SqlClient.SqlCommand($sql, $conn)
            $cmd.ExecuteNonQuery()
        }

        # 指定されたスリープ時間待機
        Start-Sleep -Seconds $sleepTimeSeconds
    }

    # 処理完了時にMysqlコネクションを切断
    $conn.Close()

    # グローバル変数の$threadsStartedと$numThreadsを使用するためにScopeをグローバルに変更
    $global:threadsStarted -= 1
    Write-Host "Thread finished. $global:threadsStarted threads remaining." -ForegroundColor Red
}

# スレッドを生成し開始する
for ($i = 0; $i -lt $numThreads; $i++) {
    Start-Job -ScriptBlock { ExecuteTransactions }
}

# 実行中のスレッド数を定期的に監視し、0になったら終了する
while ($threadsStarted -gt 0) {
    Write-Host "Waiting for $global:threadsStarted threads to finish..." -ForegroundColor Yellow
    Start-Sleep -Seconds 10
}

# 後処理で負荷テストが完了しましたら、どのような結果が得られたか確認することが重要です。負荷テストの結果を分析することで、負荷に耐えられる限界、性能の制限点、ボトルネック、障害の原因などが分かります。これにより、改善点を特定してより良いパフォーマンスのシステムを設計することができます。