公司新上线的订单系统刚跑了一周，就因为一次促销活动导致数据库响应变慢，用户下单卡顿严重。事后排查发现，并不是服务器扛不住流量，而是某个查询语句在高并发下锁表太久。其实这个问题完全可以在上线前通过模拟测试暴露出来。
提前发现问题，避免线上事故
很多数据库问题只有在真实压力下才会浮现。比如一个平时跑得飞快的 SQL，在数据量增长十倍、并发请求涌进来时，可能直接拖垮整个服务。模拟测试就是把这种“未来场景”提前搬到测试环境里跑一遍。用工具模拟成百上千个用户同时操作，看看数据库能不能稳住。这时候发现慢查询、死锁或者索引失效，代价只是开发时间；等到了线上，代价可能是客户流失。
验证优化效果，不靠猜
有次我们给一张千万级数据的表加了复合索引，理论上应该能提升查询速度。但到底有没有用？不能光看执行计划。于是用脚本模拟了三天的高频查询请求，对比加索引前后的响应时间和 CPU 占用。结果发现某些条件组合下反而更慢了——原来是索引顺序没调好。改完再测，才真正解决问题。没有模拟测试，这种细节很容易被忽略。
贴近实际场景的数据演练
模拟测试不只是压一压 QPS（每秒查询数）。还可以模拟特定业务场景，比如“双11”抢购、批量导入导出、凌晨自动对账任务等。这些场景对数据库的压力模式完全不同。通过构造类似的数据和访问节奏，能看清系统在不同情况下的表现。比如某次我们模拟月结操作，发现临时表空间暴涨，差点把磁盘填满。这在日常开发中根本碰不到。
代码示例：简单模拟并发查询
下面是一个用 Python 快速模拟多用户查询的例子，用来测试某个接口背后的 SQL 性能：
<import threading>
<import time>
<import sqlite3>
<def query_db(thread_id):>
<conn = sqlite3.connect("orders.db")>
<cursor = conn.cursor()>
<cursor.execute("SELECT * FROM orders WHERE status = ? LIMIT 100", ("pending"))>
<results = cursor.fetchall()>
<print(f"线程 {thread_id} 查询到 {len(results)} 条数据")>
<conn.close()>
<# 启动 20 个并发线程>
<threads = []>
<for i in range(20):>
<t = threading.Thread(target=query_db, args=(i,))>
<threads.append(t)>
<t.start()>
<for t in threads:>
<t.join()>这样的小脚本跑一次，往往就能看出连接池是否够用、SQL 是否需要优化。
让团队协作更顺畅
运维关心稳定性，开发关注功能实现，而模拟测试是个共同语言。当测试报告明确指出“在 500 并发下平均响应超 2 秒”，大家就知道该往哪使劲。有人改 SQL，有人调参数，改完再测，效果立竿见影。比起出了问题再救火，这种方式更高效也更少扯皮。
数据库不是等到出事才去查的日志堆，而是需要日常“体检”的核心部件。模拟测试就像定期跑步机心电图，不一定每次都有异常，但能让人心里有底。