Яндекс метрика тестирование: Сертификация специалистов по Яндекс.Метрике — Сертификация — Яндекс | Дропшиппинг

Содержание

Как провести first-сlick тестирование с помощью Яндекс.Метрики

First-click тестирование — метод исследования интерфейсов, напоминающий A/B тестирование. Он тоже служит для проверки гипотез и сравнения разных экранов, но проводится немного по-другому.

Чтобы провести first-click исследование, пользователю показывают тестируемый экран, дают задачу и спрашивают, куда бы он нажал, чтобы её выполнить. Разным группам пользователей можно показывать разные экраны. Фиксируют только первый клик: куда пользователь нажал, чтобы начать выполнять задачу. Остальные исследователя не интересуют.

Первый клик так важен, потому что от него зависит, справится ли пользователь с задачей. Исследование метода показывает, что 87% пользователей успешно справляются с задачей, если с первого раза нажимают нужную кнопку или ссылку. Если пользователи делают неверный первый клик, то выполняют задачу только в 46% случаев.

Формулируем гипотезы

Чтобы first-click тест принес пользу, надо понимать, что мы хотим с его помощью выяснить.

В апреле мы, компания USABILITYLAB, составляли ежегодный рейтинг удобства банковских приложений. Тестируя приложение Альфа-Банка, мы обнаружили, что некоторые пользователи не сразу понимали, как с главного экрана перейти к оплате услуг. Им надо было нажать кнопку «Платежи и переводы», а они кликали на другие строчки и надписи. Мы предположили, что проблема была в оформлении и расположении кнопки. Чтобы понять, как сделать интерфейс понятнее, мы решили провести first-click тест.

Создаём экраны

Для теста мы взяли три экрана. Первый — оригинальный. На втором переместили красную кнопку книзу. На третьем — убрали красный фон и превратили кнопку в ссылку.

Чтобы сделать экраны для first-click теста, подойдет любой инструмент, позволяющий быстро нарисовать интерфейс, сгенерировать html-код, куда можно будет встроить код Яндекс.Метрики, и разместить ссылки на экраны в интернете.

Наши проектировщики делают прототипы при помощи Axure: в этой программе есть библиотека элементов, позволяющая быстро создать натуралистично выглядящий интерфейс. Недостаток Axure — стоимость лицензии от $29 в месяц. Но использовать какой-то платный сервис необязательно: можно сверстать страницы в любом HTML-редакторе — правда, это займет больше времени и нужно будет придумывать, как опубликовать эти страницы в интернете.

Мы создали в Axure файл со всеми экранами, которые хотели протестировать. Также мы добавили экран с инструкцией и промежуточные экраны, на которых давали респонденту обратную связь о том, верно ли они выполнили задание. Для правильного и неправильного выполнения задания экраны были разные: это нужно, чтобы измерять успешность выполнения задания при помощи веб-аналитики.

Готовый прототип мы загрузили в Axshare, связанный с Axure облачный сервис. Так мы получили страницу, к которой можно было подключить Яндекс.Метрику. А ссылку мы опубликовали в социальных сетях, чтобы привлечь респондентов.

Настраиваем Яндекс.Метрику

Метрика подключается к странице-прототипу интерфейса точно так же, как и к «обычному» сайту. Нужно просто создать новый счётчик и установить его в код страницы — в случае с Axshare это можно сделать в разделе Plugins. Стоит включить Вебвизор: он нужен не только для записей визитов, но и для других полезных отчётов — карты скроллинга и аналитики форм.

Для наших задач нам было недостаточно стандартного кода Метрики. Нужно было засечь, сколько времени респонденты будут проводить на тестовом экране — а по умолчанию Метрика показывает только всё время посещения сайта от первого до последнего события. Наш «сайт» состоял из двух страниц — инструкции по выполнению задания и собственно прототипа, — и нас интересовало только время на тестовом экране. Чтобы его зафиксировать, надо настроить параметры визита. Для этого в Аxure в начало страницы с тестовым экраном добавили вот такой код:

Так мы фиксируем момент, когда посетитель открыл страницу. А чтобы узнать, когда он её закрыл, добавляем ко всем уводящим со страницы ссылкам и кнопкам код, срабатывающий по клику:

Так код должен выглядеть именно для редактора Axure. А если бы речь шла о странице, самостоятельно написанной на html, понадобился бы вот такой код:

Разница между этими двумя точками вычисляется автоматически и отправляется в отчёт «Параметры визитов».

Привлекаем респондентов

Теперь ссылку на прототип с настроенной Метрикой нужно распространить среди респондентов. Как именно это сделать, зависит от того, где обитает ваша целевая аудитория. Ссылку можно опубликовать на профильных сайтах, разослать по электронной почте или просто повесить в соцсетях. У нас не было особенных требований к респондентам, поэтому мы сделали в Facebook пост со ссылкой на исследование и собрали более двухсот анкет. Если у вас несколько групп целевой аудитории, желательно собрать примерно по 50-100 анкет на каждую из них.

Интерпретируем результаты

Нас интересуют два показателя: время и успешность выполнения задания. Время выполнения задания — среднее время, которое провели на странице пользователи. А успешность — доля пользователей, выбравших нужную ссылку и оказавшихся на странице с текстом «Ура, это верный ответ. Нам не придется переделывать :)» При желании можно настроить цель на эту страницу и отслеживать коэффициент конверсии — суть измерения от этого не поменяется.

Наглядное представление о результатах дает тепловая карта кликов. На ней сразу видно, куда нажимали пользователи, пытаясь выполнить задание. Дополнительную информацию можно получить, используя записи Вебвизора.

В нашем случае видно, что текущее решение Альфа-Банка с красной кнопкой между синим и белом фоном — самое неудачное. Пользователи тратят почти полминуты на выполнение задания, и 30% из них с ним не справляются. Второй вариант выигрывает у первого по обоим показателям. Быстрее всего пользователи догадываются, куда кликать, в третьем варианте, где красной кнопки нет, — однако у этого решения самый низкий показатель успешности. Получается, чтобы улучшить интерфейс, надо искать компромисс между вторым и третьим вариантом. И, конечно, снова его проверять.

Большая часть пользователей, не справившихся с заданием, нажимали на строку с информацией о карте («92р, текущий зарплатный счет» на скриншоте). Вероятно, они ожидали, что откроется экран, с которого они смогут перейти к оплате услуг с выбранной карты. Возможно, Альфа-Банку стоит задуматься о том, чтобы добавить такую возможность.

Потратить $200 или час на работу с кодом

Есть много готовых решений для first-click тестов со встроенной аналитикой, так что исследователям не придётся колдовать с html-кодом. Правда, за удобство придётся заплатить — например, сервис Chalkmark стоит $199 в месяц. Подобными сервисами имеет смысл пользоваться, если вы планируете регулярно проводить много тестов. А остальных случаях можно обойтись средствами HTML и Яндекс.Метрики. Это и дешево (бесплатно, если всё делать самостоятельно, или за $29, если использовать Axure), и быстро: не считая времени на сбор анкет, на весь проект мы потратили всего полтора часа, из которых час ушел на подготовку прототипов.

Статья опубликована в Блоге Яндекс.Метрики

Яндекс. Метрика и бесплатное юзабилити-тестирование

Сплит-тестирование с помощью Яндекс-Метрики и нехитрого скрипта

Михаил Воинов

Специалист поисковой оптимизации

Разработка скрипта для сплит-тестирования чего-либо в Яндекс-Метрике — задача нетривиальная, иногда невозможная в силу клиентского бюджета. Однако мы нашли решение с помощью скрипта, который умеет подменять классы у анализируемых объектов. Скрипт передает данные в Яндекс-Метрику, а именно в параметры визитов.

Чем поможет сплит-тест

Реализация сплит-тестирования поможет определить наибольшую конверсию у различных объектов за один период, например:

у кнопок разного цвета или исполнения (извечный спор, что эффективнее — красная или зеленая кнопка?)
у различных по оформлению блоков
у страницы целиком, оформление которой подчинено правилам CSS.

Иными словами, скрипт подменяет элементы страницы или саму страницу целиком в части оформления.

Преимущество скрипта в том, что содержание страницы остается неизменным, а значит, сплит-тестирование можно проводить без рисков для SEO на продвигаемых в органике страницах.

1 Методика анализа

Прежде, чем перейти к настройке split-тестирования, определимся с методикой проводимого анализа по традиционной для аналитиков схеме:

Цели
Задачи
Система показателей

Цели и задачи

Цель — увеличить конверсию. Задачи:

проанализировать страницы выхода, обозначить продающий выход или дальнейший конверсионный маршрут;
предложить способы улучшения продающего выхода или иного объекта;
подготовить новые объекты по вышеобозначенным версиям;
подготовить скрипт для сплит-тестирования, определив выборку посетителей;
задать промежуточные цели в сервисе статистики;
собрать необходимую статистику;
проанализировать данные эксперимента, сделать выводы;
подготовить рекомендации.

При повторном анализе с внедренными рекомендациями можно посчитать эффективность самого сплит-тестирования — насколько затраты на аналитику оправдывают себя.

Система показателей

уровень конверсии (достижения n целей) позволяет оценить эффективность вносимых изменений в целом;
показатель отказов — его рост/снижение характеризует влияние вносимых изменений на вовлеченность пользователя;
время на сайте и глубина просмотра позволяют скорректировать оценку показателя отказов;
валовая стоимость позволяет в денежном выражении оценить значимость нововведения.

2 Настройка и установка скрипта

Настройка скрипта сплит-тестирования

В рассматриваемом примере мы анализируем, цвет какой кнопки окажет наибольшее влияние на конверсию, т.е. количество нажатий кнопки к общему числу визитов целевой страницы.

Основной класс кнопки GREEN задает зеленый цвет, мы хотим проверить эффективность также красного цвета и синего — классы RED и BLUE соответственно. Количество заменяющих классов может быть разумно неограниченным.

Стандартный участок кода в Метрике

нужно заменить на этот:

Обратите внимание на probability — это вероятность подмены основного класса на заданный. Если убрать это свойство, то классы будут присваиваться объекту произвольно и в равной степени.

Установка скрипта сплит-тестирования

Между тегами head необходимо прописать путь к самому скрипту сплит-тестирования по примеру:

Со скриптом можно ознакомиться по ссылке https://jsfiddle.net/25soyLeb/

Редактирование стилей CSS

Для новых классов .RED и .BLUE необходимо задать стили в Вашем CSS-файле. Например:

После настройки данные начнут поступать в сервис статистики. Увидеть можно во вкладке Метрики «Содержание» > «Параметры визита»:

Параметры визитов вкупе с целями можно посмотреть во вкладке Отчеты — Конверсии.

3 Стоимостные показатели

Помимо величины конверсии, интересно узнать, сколько денег «принесла» каждая кнопка. Собственно, код на этот случай (добавить перед script в тех же параметрах):

Важно

1. В коде Метрики после accurateTrackBounce:true вставьте следующий код

2. Поставьте цель «Подтверждение заказа» методом по урлу или reachGoal (через кнопку).

Получать данные из Метрики по стоимостным показателям можно во вкладке Содержание, далее Параметры интернет-магазина.

Выводы и рекомендации

На основе этих данных можно делать выводы и предлагать рекомендации. Однако для уверенных выводов требуется большая выборка и элиминирование влияния различных факторов. Особенно важно учитывать трафик сразу после разработки сайтов — как правило, это помогает сразу выявить ошибки юзабилити и улучшить представление сайта.

Почему мы выбрали Яндекс-Метрику

Альтернативой вполне мог стать Universal Analytics от Гугл. Но мы сделали выбор в пользу Яндекс-Метрики по этим причинам:

логика и структура Метрики ближе к российскому пользователю, чем Гугл Аналитикс. За данными сплит-тестирования клиенты смогут следить самостоятельно.
терминология Яндекс-Метрики и методика расчета схожих показателей описывает экономические задачи российского рынка (часто краткосрочные), в то время как показатели Google Analytics рассчитаны на более стратегическое управление бизнесом.

Узнай первым самое важное из области интернета

А/Б-тестирование в Яндекс.Директе — как провести и где брать идеи

Огромный потенциал развития любого проекта кроется в постоянном поиске новых точек роста и формировании гипотез для улучшения показателей с их последующей проверкой. А/Б-тесты должны быть неотъемлемой и непрерывной частью управления рекламой.

Переходить к проведению тестов можно, когда вся система маркетинга выстроена наиболее прозрачно: настроены цели, определены ключевые метрики для оценки результатов, запущены все основные типы ключевых слов и рекламных кампаний, есть продажи и выручка. Тогда смело выделяйте время, ресурсы и бюджеты на А/Б-тестирование для улучшения результатов продвижения.

С чего начать?

Сформируйте список гипотез — это предположения о том, где рекламная кампания может работать лучше. Концентрироваться стоит не только на главной цели — получении продаж, можно работать над повышением конверсионности посадочной страницы и объявлений, уменьшением показателя отказов, увеличением кликабельности и прочим.

После формирования списка оцените, какой пункт может дать наибольший эффект, если гипотеза сработает. Так получится сформировать очередность тестов, выделяя в приоритет самые потенциально результативные решения.

Где брать идеи для тестов

Стандартные элементы. Под ними понимаются тексты объявлений, картинки, позиции в выдаче, стратегии управления ставками. Это прекрасный старт для внедрения процесса А/Б-тестирования. Внимательно наблюдайте за результатами, записывайте всё, что заметите, — это может стать отличной базой для следующих тестов.
Рекомендованные настройки и стандарты. Подвергайте сомнениям все настройки, особенно те, что диктуются рынком и системами как правильные и проверенные. К примеру, в сети Яндекса принято не использовать минус-слова: считается, что это ограничивает охват. А что если попробовать применить общий пакет минус-слов? Возможно, станет меньше трафика, но он будет более качественным.
Аналитика. Статистика может стать основным источником вашего вдохновения. На основе отчетов по рекламным кампаниям можно сформировать целый ряд гипотез о том, как улучшить каждый этап пути пользователя к покупке: от показа объявления до заказа на сайте.
Отдел продаж и клиентский сервис. Ценную информацию для гипотез могут подсказать отделы, которые напрямую общаются с клиентами. Они чаще всего знают боль пользователя и причины выбора вашего продукта, удобство сайта и прочие важные мелочи. Опираясь на эти данные можно сгенерировать немало идей.
Конкуренты. Идеи для тестирований можно взять из анализа конкурентов в этой или близкой тематике. Именно так у нас стал популярен вариант с расширенными уточнениями в виде коротких УТП: объявление становилось на строку больше и занимало еще больше места. Мы заметили такой формат у конкурентов бренда, протестировали, отметили рост CTR и стали внедрять для разных тематик.

Как проводить А/Б-тестирование

Шахматное расписание показов — изначальный и самый распространённый способ в Яндекс.Директе примерно до прошлого года.

Суть метода:

Определяется гипотеза тестирования. Например, мы хотим проверить, что лучше в качестве посадочной для рекламы: лендинг или основной сайт.
Подбираются кампании для теста. Важно понимать: чем больше трафика и конверсий, тем быстрее пройдет тестирование.
Создаются две копии выбранной кампании для теста. В одной кампании мы ведем на короткий лендинг, а во второй — на основной сайт.
В настройках времени показа настраивается время работы кампаний: час показывается одна, час — другая.

Именно таким образом — по времени — можно разделить всю аудиторию на две части. Это ручной способ деления показов между кампаниями, в котором есть несколько сложностей:

ограничение возможностей: протестировать достоверно более двух вариантов одновременно в этой схеме не получится;
не всегда корректная статистика: если пользователь несколько раз осуществлял поиск в разное время, он мог увидеть два варианта рекламы.

Эксперименты — собственный продукт Яндекса для проведения тестирований, который позволяет делить аудиторию (на поисковых и тематических площадках). С марта 2020 года «Эксперименты» стали доступны всем без предварительных запросов в службу поддержки.

Теперь деление аудитории доверено автоматическим алгоритмам, и это избавило специалистов от части сложностей. Пользователь попадает только в одну группу эксперимента и даже при множественном поиске увидит только свой вариант.

Запуск с помощью «Экспериментов» происходит похожим образом:

Определяется суть теста, затем происходит выборка кампаний.
Создаются копии выбранных кампаний.
Создается «Эксперимент» в Яндекс Аудиториях.
В настройках каждой кампании необходимо привязать соответствующий сегмент «Эксперимента».

Результаты можно сводить на уровне кампаний или с использованием отчета по «Экспериментам» в Директе и Метрике.

А/Б-тестирование можно считать статистически корректным и значимым, если соблюдать специальные правила:

Копировать кампании нужно с уже накопленной статистикой. Это позволит начать тестирование с использованием статистики, которая уже есть. Кампании не будут разгоняться, набирать CTR заново и получать дорогие клики.
Новые кампании должны стартовать вместе с остановкой старой. Одновременная работа не допускается.
Вносить изменения во время тестирования нужно в обе кампании сразу.
Один тест — один элемент. Например, при тестировании заголовков другие элементы менять нельзя, чтобы оценить вклад только этого изменения.
Эксперимент считается завершенным, когда данных для принятия решения будет достаточно. Определить это можно с помощью калькуляторов А/Б-тестов, которых в сети достаточно много.

Больше о проведении тестов

Как тестирование может улучшить результаты

Разберем несколько примеров из нашей практики, когда тестирование помогло оптимизировать продвижение.

Соцдем корректировки в рекламе крупного интернет-магазина мебели

Гипотеза от команды клиента: в наиболее результативных кампаниях с большим количеством трафика не нужны корректировки по полу и возрасту.

Чтобы проверить гипотезу, мы запустили тест. Кампания с корректировками по полу и возрасту принесли клиенту больше трафика и рост среднего чека, как следствие, увеличился доход с сокращением ДРР. Это произошло из-за перераспределения аудитории: реклама стала чаще показываться пользователям с большей покупательской платежеспособностью в сети.

Гипотеза оказалась ошибочной, а по итогам теста корректировки по полу и возрасту были внедрены во все кампании.

Banner

Товары-хиты в быстрых ссылках интернет-магазина электроники

Гипотеза: в быстрых ссылках поисковых объявлений эффективнее показывать хиты продаж.

Детали эксперимента:

в первой кампании быстрые ссылки остались без изменений и вели на подкатегории;
во второй кампании указаны наименования самых популярных в магазине товаров.

В результате первый тип кампании — на подкатегории — принес больше конверсий и дохода. Конверсия в покупку была выше, этот результат считаем статистически значимым.

Вероятно, так получилось потому, что:

названия «популярных товаров» были непривлекательными;
ссылки на товары не несли никакой ценности для клиента. Подкатегории же в быстрых ссылках давали возможность пользователю получить представление об ассортименте и сразу перейти в необходимый раздел на сайте.

По итогам теста товары-хиты в быстрых ссылках больше не использовались.

Турбо-страницы для медицинской клиники

Гипотеза: посадочные страницы сайта довольно сложные для восприятия и слишком долго грузятся на мобильных устройствах, что снижает конверсию в заявку.

Решение и тест: создать простые турбо-страницы для одного направления и сравнить, какая посадочная отработает лучше для мобильного трафика.

В результате конверсия в обращение с турбо-страниц оказалась почти в два раза выше, а СРА — в два раза ниже. При этом улучшения произошли именно из-за роста конверсии на мобильных устройствах.

После теста на одном направлении мы решили внедрить турбо-страницы на все остальные.

Будьте последовательны и цикличны для роста вашего проекта: анализируйте результаты, формируйте гипотезы, проводите А/Б-тесты, внедряйте положительный опыт и возвращайтесь на первый этап.

Новый код счётчика Яндекс Метрики

Добро пожаловать! В январе 2020 года Яндекс объявил о запуске бета-тестирования нового кода счётчика Метрики. Удивительно, прошёл практически целый год с того момента, но до сих пор не просочилось какой-либо информации о ходе тестирования и отсутствуют отзывы инсайдеров.

Большинство вебмастеров, включая меня, остаются недовольны громоздким кодом Метрики и скоростью загрузки счётчика, даже если используется асинхронный код. Сервис Google PageSpeed Insights, анализирующий скорость загрузки страниц сайта, постоянно «ругается» на Метрику.

Что можно сделать в этой ситуации? Ждать завершения тестирования, тогда новый код станет доступным всем пользователям! Основной упор в разработке, тестировании и отладке кода нацелен на облегчение и сокращение его влияния на скорость загрузки страниц сайта с подключённой системой аналитики.

Для принятия участия в тестировании требовалось соответствовать минимальным критериям, а именно:

иметь большой трафик — от 10000 посетителей в неделю;
передавать расширенные данные — ecommerce-события, данные контентной аналитики, параметры визитов и посетителей.

Согласитесь, не каждый сайт подходит под эти требования, а значит в тестировании не принимали участие небольшие сайты, где в большинстве случаев используется недорогой хостинг с малыми мощностями и требования к скорости загрузки сайта наиболее актуальны.

Что сейчас известно о новом счётчике Метрики

Первые упоминания о том, что разработка и тестирование активно продолжаются, прозвучали в ноябре 2020 года на крупнейшей конференции по маркетинговой аналитике в России под названием «МатеМаркетинг».

В рамках этой конференции Ксения Аникеева (ведущий менеджер Яндекс.Метрики) выступила с открывающим докладом «No code Метрика» и рассказала как заново придумывают Метрику, в каком направлении будет развиваться сервис и какие новые возможности появятся уже совсем скоро.

Второе значимое событие произошло в декабре, когда Яндекс подводил итоги уходящего 2020 года для Метрики и AppMetrica. Подборка самых полезных инструментов и новые возможности доступны по ссылке.

На промо-странице опубликована информация о тестировании новой версии кода Метрики, которая почти не будет сказываться на быстродействии даже самых сложных и «тяжёлых» сайтов.

45% — на столько мы сократили размер нового кода — даже со всеми подключенными возможностями.

Когда станет доступен новый счётчик Метрики

Точного ответа на этот вопрос нет, но всё указывает на то, что тестирование скоро завершится и он станет доступен для всех пользователей в первом квартале 2021 года. Напомню, с начала бета-теста прошёл целый год — этого достаточно, чтобы отладить работу новой Яндекс Метрики и выпустить в релиз.

Я задавал вопрос официальному аккаунту Яндекс.Метрики в Twitter (на тот момент мой аккаунт в Твиттере ещё был активен, а сейчас действие учётной записи приостановлено) и получил многообещающий ответ: «самое интересное уже не за горами». Ждём! 😉

Топвизор проверил новый код Я.Метрики — Топвизор-Журнал

Закончилось тестирование нового кода Метрики. Яндекс говорит, что код Метрики стал быстрее и не влияет на скорость загрузки сайта:

вся сборка, которая подгружается на сайт, весит примерно на 45% меньше;
время загрузки кода снизилось примерно на 20% как на компьютерах, так и на смартфонах;
счётчик загружается быстрее и фиксирует больше коротких визитов на сайт. Раньше они не попадали в отчёты, потому что к концу короткого визита счётчик не успевал загрузиться.

Это практически полностью обновлённая сборка: разработчики переработали код Вебвизора и переписали js-код Метрики с нуля.

Чтобы подключить быстрый код, скрипт обновлять не нужно. Специалисты смогут лучше понимать статистику: сколько визитов оказались непродолжительными и почему. Быстрый код доступен всем пользователям Яндекс.Метрика.

Мы не стали верить на слово и проверили.

Наши наблюдения

Ранее tags.js и вправду весил на 45% больше, чем сейчас. Сжатый код (а именно такой используется при передаче по сети) весит примерно в три раза меньше, поэтому скорость загрузки должна быть улучшена на 15%.

Но файл tag.js всё ещё в два раза тяжелее классической версии watch.js и в пять раз тяжелее файла Google Analytics. Об этой проблеме разработчики Топвизора каждый год пишут Яндексу в Идеи для Метрики. Правда, мы не анализировали сам код, возможно, он сильно изменился в лучшую сторону.

Скорость записи кликов действительно улучшилась. За последний год отправка данных в ClickHouse стала работать быстрее.

ClickHouse – столбцовая база данных для аналитики с открытым кодом, позволяющая работать с большим объёмом данных в режиме реального времени. Собственная разработка Яндекса.

Мы не сразу нашли, где взять новую версию, поэтому вот Инструкция по обновлению счётчика:

Инструкция по обновлению счётчика Я.Метрики

Новая версия нужна для Вебвизор 2.0. Это указано в Яндекс.Справке.

Топвизор провёл тест на мобильных устройствах с помощью инструмента PageSpeed Insight. Оказалось, что новая версия Метрики по-прежнему сильно грузит сайт. Индекс производительности нашего сайта мобильных устройств при включении новой версии опускается на 15%:

Производительность сайта на классической версии watch.jsВремя загрузки страниц с новой версией tag.js

Для открытия сайта требуется от 600 ms до 800 ms процессорного времени, которое тратится на счётчики метрики. Если открыть 60 страниц – это почти целая минуты работы процессора. Представьте сколько тепла выработает телефон, работая в течение минуты на всю мощь, и сколько заряда батареи он потратит.

Раньше счётчик грузил страницу примерно за 1000 ms. Если пользователь закрывал страницу быстрее – визит не фиксировался. Сейчас время загрузки и исполнения сократилось примерно до 700 ms и визитов будет фиксироваться больше. Но пользователей, которые закрывают страницу быстрее, чем за 1 секунду, не так много, поэтому значительно количество визитов не изменится.

Ещё интересное замечание:

Если поставить галочку «Альтернативный CDN», то время статического кеша увеличится с 1 часа до 7 суток. Яндекс пишет, что это не рекомендуется, так как использование этой опции может снизить скорость загрузки счётчика. Но в этом случае при посещении сайтов счётчик будет грузиться только один раз в неделю, а не каждый час.

Таким образом ускорить метрику можно путём отката счётчика на старую версию и установки использования CDN.

[Руководство] АБ-тестирование объявлений в Яндекс Директ

Содержание статьи:

Данное руководство рассчитано на тех, у кого уже есть работающий и приносящий клиентов Яндекс Директ и отвечает на следующие вопросы:

Как тестировать объявления в Директе?
Как создать/добавить дополнительные объявления в группе объявлений?
Как скопировать объявление?
Как сделать несколько объявлений на одно ключевое слово?

Видео по настройке АБ-тестирования объявлений в Яндекс Директ

Для чего нужны A/B тесты объявлений?

Сплит-тесты объявлений в Яндекс Директ очень важный этап ведения и работы над оптимизацией рекламных кампаний.

С помощью АБ-тестов мы находим самые кликабельные (с максимальным CTR) объявления.

Результатом A/B теста является нахождение варианта с наивысшей конверсией и наименьшей стоимостью заказа.

Ошибка ориентироваться на показатель CTR (кликабельности) объявлений (да, Яндекс отключает объявления с низким CTR, но есть Метрика)!

Что следует АБ-тестировать?

Заголовки (на РСЯ)
Текст объявления
Быстрые ссылки
Изображение

Пошаговый план создания A/B теста рекламных объявлений

Шаг 1. Получаем свежие обновления РК с сервера через Директ Коммандер

Шаг 2. Выгружаем в .xls файл РК, в которую будем добавлять доп.объявление для АБ-теста

Шаг 3. Открываем наш файл с выгруженной РК

Далее делаем следующее:

В строках 12-14 в utm-метках добавляем &utm_content=var_1
Копируем заполненные строки (в нашем случае это 12-14) вниз.
Далее работаем исключительно с скопированными строками:
- В столбце A меняем «-» на «+».
- Удаляем значения у столбцов C, D, F, G, H, S, T.
- Заменяем текст объявления, столбец J на новый для теста.
- Во всех УРЛах обновляем UTM-метку вместо &utm_content=var_1 ставим &utm_content=var_2

Шаг 4. Сохраняем файл и импортируем его в Директ Коммандер

Готово! Теперь все проверяем.

После проверки – отправляем на модерацию!

С помощью отчетов Яндекс Метрики смотрим, какое объявление наиболее конверсионное:

Заходим в отчет «Отчеты ==> Стандартные отчеты ==> Источники ==> Директ – Сводка»
Нажимаем «Группировки», оставляем только «Кампания Яндекс.Директа, UTM Content»
Выбираем конверсию (цель)
Раскрываем РК нажатием на «+» и смотрим статистику

Если у Вас возникли вопросы или дополнения к данной статье — отлично! Напишите об этом в комментариях ниже!

PS. Если хотите, чтобы мы Вам настроили поток клиентов с Яндекс Директ или оптимизировали текущие рекламные кампании — обращайтесь!

Экзаменационных вопросов Яндекс-Метрики | PDF Яндекс-Метрика 2021

Характеристики продукта

Учебные материалы Яндекс-Метрика
Яндекс Яндекс Метрика Сертификация PDF

Обновлены учебные материалы к экзамену Яндекс-Метрика 2021

Certschief предлагает учебные пособия по сертификационному экзамену Yandex Metrica Certification с гарантией возврата денег. Наши специалисты прошли сертификацию Yandex Metrica Certification в предметах сертификации Yandex Metrica Certification.Наш продукт для сертификации Яндекс Метрика загружается в цифровом виде и будет загружен после завершения покупки на странице заказов www.certschief.com/orders/. В любом случае, если вы не видите вариант загрузки или какие-либо ошибки при загрузке, обратитесь в нашу службу поддержки «Живой чат», и мы немедленно решим вашу проблему. Экзамен Яндекс-Метрика сдать непросто, но наши специалисты по сертификации Яндекс Метрики позаботятся о том, чтобы вы получили настоящие учебные материалы по экзамену Яндекс-Метрика для практических целей и прошли экзамен Яндекс-Метрика 2020, не прилагая особых усилий.Мы предлагаем 120 дней бесплатных обновлений и 30-дневную гарантию возврата денег при покупке продукта Yandex Metrica Certification. Успешное прохождение важного теста Яндекс-Метрики может оказаться трудоемким и монотонным процессом. Чтобы получить проходной балл, часто требуется много часов изучения учебного материала по экзамену Яндекс-Метрика, чтобы пройти тест. Однако есть эффективный метод создания собственного практического экзамена, который может значительно увеличить ваши шансы на успех. Изучив конкретную тему в течение некоторого времени, вы достаточно знакомы с ней, чтобы создать свой собственный практический тест на Сертификацию Яндекс Метрики и, в свою очередь, убедиться, что вы сохраняете важную информацию, когда сталкиваетесь с учебными материалами по окончательному экзамену на Сертификацию Яндекс Метрика.Если кто-то изучает весь потенциальный учебный материал по подготовке к экзамену, который он, возможно, может использовать, на листе сертификации Яндекс Метрики, вы можете создать для себя эффективный практический экзамен. Пройдя собственный практический тест Яндекс-Метрики, вы сможете получить ответы еще до того, как вы с ним столкнетесь. Записанные ответы на экзамен обеспечат успех в дальнейшем. Преобразование учебных материалов для подготовки к экзамену и ответов на экзамен Яндекс-Метрика в формате PDF также может оказаться полезным при прохождении теста Яндекс-Метрика в цифровом виде.Учебный материал — акт, в котором кто-то из специалистов по сертификации Яндекс Метрики изучает все свои знания по предмету на бумаге или в файле PDF, может стать отличным способом начать создавать свой практический тест. Один из наиболее распространенных методов создания практического теста Яндекс-Метрика заключается в том, чтобы записать как можно больше тематического контента. Используя учебное пособие в формате pdf, когда кто-то изучает всю информацию, известную по теме, на листе бумаги, вы можете легко запомнить возможные ответы теста.Простое написание поможет вам запомнить руководства по подготовке к экзамену Яндекс-Метрика, но настоящая цель упражнения — создать свой собственный практический экзамен по сертификации Яндекс Метрики. Возможно, вы не знаете учебных руководств по подготовке к экзамену, которые будут на тесте, но практический тест Яндекс-Метрика максимизирует шансы на успех. Создаваемый вами практический экзамен позволяет сформулировать ответы на экзамен по учебным пособиям, которые вы создали сами. Записывая ответы Яндекс-Метрики на учебные пособия по сертификационному экзамену Яндекс Метрика в вашем практическом тесте, вы сможете лучше запомнить и сохранить информацию.Если кто-то изучает весь контент, который он может запомнить, на листе бумаги или даже в PDF-файле, то в вашем распоряжении будет множество ответов Яндекс-Метрики 2021.

ClickHouse / tests.md на главном сервере · ClickHouse / ClickHouse · GitHub

toc_priority	toc_title
69	Тестирование

Функциональные тесты {# функциональные тесты}

Функциональные тесты самые простые и удобные в использовании.Большинство функций ClickHouse можно протестировать с помощью функциональных тестов, и они являются обязательными для использования при каждом изменении кода ClickHouse, которое может быть протестировано таким образом.

Каждый функциональный тест отправляет один или несколько запросов на работающий сервер ClickHouse и сравнивает результат со справочным.

Тесты находятся в каталоге запросов . Есть два подкаталога: без сохранения состояния и с сохранением состояния . Тесты без сохранения состояния запускают запросы без каких-либо предварительно загруженных тестовых данных — они часто создают небольшие синтетические наборы данных на лету, в самом тесте.Для тестирования с отслеживанием состояния требуются предварительно загруженные тестовые данные из Яндекс.Метрики, и они доступны широкой публике.

Каждый тест может быть одного из двух типов: .sql и .sh . .sql test — это простой сценарий SQL, который передается по конвейеру clickhouse-client --multiquery --testmode . .sh test — это сценарий, который запускается сам по себе. Тесты SQL обычно предпочтительнее тестов .sh . Вы должны использовать тесты .sh только тогда, когда вам нужно протестировать некоторую функцию, которая не может быть реализована из чистого SQL, например, передача некоторых входных данных в clickhouse-client или тестирование clickhouse-local .

Выполнение теста локально {# financial-test-local}

Запустите сервер ClickHouse локально, прослушивая порт по умолчанию (9000). К запустить, например, тест 01428_hash_set_nan_key , перейти в репозиторий папку и выполните следующую команду:

  PATH = $ PATH: <путь к клику-клиенту> tests / clickhouse-test 01428_hash_set_nan_key

Дополнительные параметры см. В разделе tests / clickhouse-test --help . Вы можете просто запустить все тесты или выполнить подмножество тестов, отфильтрованных по подстроке в имени теста: .Подстрока / clickhouse-test . Также есть возможность запускать тесты параллельно или в случайном порядке.

Добавление нового теста

Чтобы добавить новый тест, создайте файл .sql или .sh в каталоге query / 0_stateless , проверьте его вручную, а затем сгенерируйте файл .reference следующим образом: clickhouse-client -n - testmode <00000_test.sql> 00000_test.reference или ./00000_test.sh> ./00000_test.reference .

Тесты

должны использовать (создавать, отбрасывать и т. Д.) Только таблицы в базе данных test , которые предполагается создать заранее; также тесты могут использовать временные таблицы.

Выбор имени теста

Имя теста начинается с пятизначного префикса, за которым следует описательное имя, например 00422_hash_function_constexpr.sql . Чтобы выбрать префикс, найдите самый большой префикс, уже присутствующий в каталоге, и увеличьте его на единицу. Между тем, некоторые другие тесты могут быть добавлены с тем же числовым префиксом, но это нормально и не приводит к каким-либо проблемам, вам не нужно менять его позже.

Некоторые тесты помечены как zookeeper , shard или long в своих именах. zookeeper предназначен для тестов, использующих ZooKeeper. осколок предназначен для тестов, требующих прослушивания сервера 127.0.0. * ; распределено или глобально имеют то же значение. long — для тестов, которые длится немного дольше одной секунды. Вы можете отключить эти группы тестов, используя параметры --no-zookeeper , --no-shard и --no-long соответственно.Обязательно добавьте правильный префикс к имени вашего теста, если ему нужен ZooKeeper или распределенные запросы.

Проверка на наличие ошибки, которая должна произойти

Иногда вы хотите проверить, что ошибка сервера возникает из-за неправильного запроса. Мы поддерживаем специальные аннотации для этого в тестах SQL в следующей форме:

  выберите x; - {serverError 49}

Этот тест гарантирует, что сервер вернет ошибку с кодом 49 о неизвестном столбце x . Если ошибки нет или ошибка другая, тест не пройден.Если вы хотите убедиться, что ошибка возникает на стороне клиента, используйте вместо этого аннотацию clientError .

Не проверяйте конкретную формулировку сообщения об ошибке, она может измениться в будущем, и тест без необходимости прервется. Проверяйте только код ошибки. Если существующий код ошибки недостаточно точен для ваших нужд, подумайте о добавлении нового.

Тестирование распределенного запроса

Если вы хотите использовать распределенные запросы в функциональных тестах, вы можете использовать удаленную табличную функцию с 127.0.0. {1..2} адресов, по которым сервер запрашивает сам себя; или вы можете использовать предопределенные тестовые кластеры в файле конфигурации сервера, например test_shard_localhost . Не забудьте добавить слова сегмент или распределенный к имени теста, чтобы он запускался в CI в правильных конфигурациях, где сервер настроен для поддержки распределенных запросов.

`Известные ошибки {# known-bugs}`

Если нам известны ошибки, которые могут быть легко воспроизведены с помощью функциональных тестов, мы помещаем подготовленные функциональные тесты в каталог tests / query / bugs .Эти тесты будут перемещены в tests / query / 0_stateless , когда ошибки будут исправлены.

`Integration Tests {# integration-tests}`

 Интеграционные тесты позволяют тестировать ClickHouse в кластерной конфигурации и взаимодействие ClickHouse с другими серверами, такими как MySQL, Postgres, MongoDB. Они полезны для имитации разделения сети, отбрасывания пакетов и т. Д. Эти тесты выполняются под Docker и создают несколько контейнеров с различным программным обеспечением.
 См.  тесты / интеграция / README.md  о том, как проводить эти тесты.
 Обратите внимание, что интеграция ClickHouse со сторонними драйверами не тестируется. Кроме того, в настоящее время у нас нет интеграционных тестов с нашими драйверами JDBC и ODBC.
 Модульные тесты {# unit-tests} 
 Модульные тесты полезны, когда вы хотите протестировать не ClickHouse в целом, а отдельную изолированную библиотеку или класс. Вы можете включить или отключить сборку тестов с помощью опции  ENABLE_TESTS  CMake. Модульные тесты (и другие тестовые программы) расположены в подкаталогах  tests и  по всему коду.Чтобы запустить модульные тесты, введите  ninja test . В некоторых тестах используется  gtest , но некоторые - это просто программы, возвращающие ненулевой код выхода при ошибке теста.
 Нет необходимости иметь модульные тесты, если код уже охвачен функциональными тестами (а функциональные тесты обычно намного проще в использовании).
 Вы можете запускать отдельные проверки gtest, напрямую вызывая исполняемый файл, например:
 $ ./src/unit_tests_dbms --gtest_filter = LocalAddress * 
 Тесты производительности {# тесты производительности} 
 Тесты производительности позволяют измерить и сравнить производительность некоторой изолированной части ClickHouse по синтетическим запросам.Тесты расположены по адресу  tests / performance . Каждый тест представлен файлом .xml и  с описанием тестового примера. Тесты выполняются с помощью инструмента  docker / tests / performance-compare . См. Файл readme для вызова.
 Каждый тест запускает один или несколько запросов (возможно, с комбинациями параметров) в цикле. Некоторые тесты могут содержать предварительные условия для предварительно загруженного набора тестовых данных.
 Если вы хотите улучшить производительность ClickHouse в каком-либо сценарии, и если улучшения наблюдаются в простых запросах, настоятельно рекомендуется написать тест производительности.Во время тестирования всегда имеет смысл использовать  perf top  или другие инструменты perf.
 Инструменты и сценарии тестирования {# test-tools-and-scripts} 
 Некоторые программы в каталоге  tests  не являются подготовленными тестами, а являются инструментами тестирования. Например, для  Lexer  существует инструмент  src / Parsers / tests / lexer , который просто выполняет токенизацию stdin и записывает раскрашенный результат в stdout. Вы можете использовать такие инструменты в качестве примеров кода, а также для исследования и ручного тестирования.
 Разные тесты {# miscellaneous-tests} 
 Есть тесты для машинного обучения моделей в  tests / external_models . Эти тесты не обновляются и должны быть перенесены в интеграционные тесты.
 Существует отдельный тест для вставок кворума. Этот тест запускает кластер ClickHouse на отдельных серверах и имитирует различные случаи сбоя: разделение сети, отбрасывание пакетов (между узлами ClickHouse, между ClickHouse и ZooKeeper, между сервером и клиентом ClickHouse и т. Д.),  kill -9 ,  kill -STOP  и  kill -CONT , как у Джепсена. Затем тест проверяет, что все подтвержденные вставки были записаны, а все отклоненные вставки - нет.
 Тест кворума был написан отдельной командой до того, как ClickHouse стал открытым исходным кодом. Эта команда больше не работает с ClickHouse. Тест был случайно написан на Java. По этим причинам проверка кворума должна быть переписана и перенесена в интеграционные тесты.
 Ручное тестирование {# manual-testing} 
 Когда вы разрабатываете новую функцию, разумно также протестировать ее вручную.Вы можете сделать это, выполнив следующие шаги:
 Сборка ClickHouse. Запустите ClickHouse из терминала: перейдите в каталог программ  / clickhouse-server  и запустите его с помощью  ./clickhouse-server . По умолчанию он будет использовать конфигурацию ( config.xml ,  users.xml  и файлы в каталогах  config.d  и  users.d ) из текущего каталога. Чтобы подключиться к серверу ClickHouse, запустите программы  / clickhouse-client / clickhouse-client .
 Обратите внимание, что все инструменты clickhouse (сервер, клиент и т. Д.) Представляют собой просто символические ссылки на один двоичный файл с именем  clickhouse . Вы можете найти этот двоичный файл по адресу  programs / clickhouse . Все инструменты также могут быть вызваны как  clickhouse tool  вместо  clickhouse-tool .
 В качестве альтернативы вы можете установить пакет ClickHouse: либо стабильную версию из репозитория Яндекса, либо вы можете собрать пакет для себя с  ./release  в корне исходников ClickHouse.Затем запустите сервер с помощью  sudo service clickhouse-server start  (или stop, чтобы остановить сервер). Ищите журналы по адресу  /etc/clickhouse-server/clickhouse-server.log .
 Когда ClickHouse уже установлен в вашей системе, вы можете создать новый двоичный файл  clickhouse  и заменить существующий двоичный файл:
 $ служба sudo clickhouse-server stop
$ sudo cp ./clickhouse / usr / bin /
$ sudo service clickhouse-server start 
 Также вы можете остановить системный clickhouse-server и запустить свой собственный с той же конфигурацией, но с логированием на терминал:
 $ служба sudo clickhouse-server stop
$ sudo -u clickhouse / usr / bin / clickhouse server --config-file / etc / clickhouse-server / config.xml 
 Пример с gdb:
 $ sudo -u clickhouse gdb --args / usr / bin / clickhouse server --config-file /etc/clickhouse-server/config.xml 
 Если системный clickhouse-server уже запущен и вы не хотите его останавливать, вы можете изменить номера портов в своем  config.xml  (или переопределить их в файле в каталоге  config.d ), предоставить соответствующие данные путь и запустите его.
  clickhouse  двоичный файл практически не имеет зависимостей и работает с широким спектром дистрибутивов Linux.Чтобы быстро и тщательно протестировать свои изменения на сервере, вы можете просто  scp  свой недавно созданный двоичный файл  clickhouse  на свой сервер, а затем запустить его, как в примерах выше.
 Среда тестирования {# testing-environment} 
 Перед публикацией релиза как стабильного мы развертываем его в тестовой среде. Среда тестирования - это кластер, обрабатывающий 1/39 часть данных Яндекс.Метрики. Мы делимся своей тестовой средой с командой Яндекс.Метрики. ClickHouse обновляется без простоев поверх существующих данных.Сначала мы смотрим, что данные обрабатываются успешно, без отставания от реального времени, репликация продолжается, и команда Яндекс.Метрики не видит никаких проблем. Первую проверку можно произвести следующим образом:
 SELECT hostName () AS h, any (version ()), any (uptime ()), max (UTCEventTime), count () FROM remote ('example01-01- {1..3} t', объединить, совпадения ) WHERE EventDate> = today () - 2 ГРУППА ПО часу ПОРЯДОК ПО часам; 
 В некоторых случаях мы также развертываем в тестовой среде команды наших друзей в Яндексе: Маркет, Облако и т. Д.Также у нас есть несколько аппаратных серверов, которые используются в целях разработки.
 Нагрузочное тестирование {# load-testing} 
 После развертывания в тестовой среде запускаем нагрузочное тестирование с запросами из производственного кластера. Делается это вручную.
 Убедитесь, что вы включили  query_log  в производственном кластере.
 Собрать журнал запросов за день и более:
 $ clickhouse-client --query = "ВЫБРАТЬ РАЗЛИЧНЫЙ запрос ИЗ system.query_log ГДЕ event_date = today () И запросить КАК '% ym:%' И запрос НЕ КАК '% system.query_log% 'И тип = 2 И is_initial_query "> query.tsv 
 Это довольно сложный пример.  type = 2  отфильтрует успешно выполненные запросы. Запрос  LIKE '% ym:%'  предназначен для выбора релевантных запросов из Яндекс.Метрики.  is_initial_query  предназначен для выбора только запросов, инициированных клиентом, а не самим ClickHouse (как часть распределенной обработки запросов).
  scp  этот журнал в тестовый кластер и запустите его следующим образом:
 $ clickhouse benchmark - параллелизм 16 <запросов.цв 
 (возможно, вы также захотите указать  - пользователь )
 Тогда оставьте его на ночь или на выходные и отправляйтесь отдыхать.
 Вы должны убедиться, что  clickhouse-server  не дает сбоев, объем памяти ограничен, а производительность не снижается со временем.
 Точное время выполнения запроса не записывается и не сравнивается из-за высокой изменчивости запросов и среды.
 Тесты сборки {# build-tests} 
 Тесты сборки позволяют проверить, что сборка не ломается на различных альтернативных конфигурациях и на некоторых сторонних системах.Эти тесты также автоматизированы.
 Примеры:
 кросс-компиляция для Darwin x86_64 (Mac OS X)
 кросс-компиляция для FreeBSD x86_64
 кросс-компиляция для Linux AArch64
 сборка на Ubuntu с библиотеками из системных пакетов (не рекомендуется)
 Сборка с разделяемой компоновкой библиотек (не рекомендуется)
 Например, сборка с использованием системных пакетов - плохая практика, потому что мы не можем гарантировать, какая именно версия пакетов будет в системе.Но это действительно необходимо специалистам по сопровождению Debian. По этой причине мы как минимум должны поддерживать этот вариант сборки. Другой пример: общие ссылки - частый источник проблем, но он нужен некоторым энтузиастам.
 Хотя мы не можем запустить все тесты для всех вариантов сборок, мы хотим, по крайней мере, проверить, не нарушены ли различные варианты сборки. Для этого мы используем тесты сборки.
 Мы также проверяем, нет ли единиц трансляции, которые слишком длинные для компиляции или требуют слишком много ОЗУ.
 Мы также проверяем, нет ли слишком больших кадров стека.
 Тестирование совместимости протоколов {# testing-for-protocol-compatibility} 
 Когда мы расширяем сетевой протокол ClickHouse, мы вручную проверяем, что старый клиент clickhouse работает с новым сервером clickhouse, а новый клиент clickhouse работает со старым сервером clickhouse (просто путем запуска двоичных файлов из соответствующих пакетов).
 Мы также автоматически тестируем некоторые кейсы с помощью интеграционных тестов:
, если данные, записанные старой версией ClickHouse, могут быть успешно прочитаны новой версией;
 работают ли распределенные запросы в кластере с разными версиями ClickHouse.
 Справка от компилятора {# help-from-the-compiler} 
 Основной код ClickHouse (который находится в каталоге  dbms ) построен с  -Wall -Wextra -Werror  и с некоторыми дополнительными включенными предупреждениями. Хотя эти параметры не включены для сторонних библиотек.
 У Clang есть еще более полезные предупреждения - вы можете найти их с помощью  -Weverything  и выбрать что-нибудь для сборки по умолчанию.
 Для производственных сборок используется clang, но мы также тестируем сборки make gcc.Для разработки обычно удобнее использовать clang. Вы можете создать на своем собственном компьютере в режиме отладки (чтобы сэкономить батарею вашего ноутбука), но обратите внимание, что компилятор может генерировать больше предупреждений с  -O3  из-за лучшего потока управления и межпроцедурного анализа. При сборке с clang в режиме отладки используется отладочная версия  libc ++ , что позволяет обнаруживать больше ошибок во время выполнения.
 Дезинфицирующие средства {#sanitizers} 
 Дезинфицирующее средство для адресов 
 Мы запускаем функциональные, интеграционные, стрессовые и модульные тесты под ASan для каждой фиксации.
 Дезинфицирующее средство для ниток 
 Мы запускаем функциональные, интеграционные, стрессовые и модульные тесты под TSan для каждой фиксации.
 Дезинфицирующее средство для памяти 
 Мы запускаем функциональные, интеграционные, стрессовые и модульные тесты под MSan для каждой фиксации.
 Дезинфицирующее средство с неопределенным поведением 
 Мы запускаем функциональные, интеграционные, стрессовые и модульные тесты под UBSan для каждой фиксации. Код некоторых сторонних библиотек не дезинфицирован для UB.
 Валгринд (Memcheck) 
 Раньше мы запускали функциональные тесты под Valgrind в одночасье, но больше этого не делаем.Это займет несколько часов. В настоящее время в библиотеке  re2  есть один известный ложный срабатывание, см. Эту статью.
 Нечеткое изображение {#fuzzing} 
 Фаззинг ClickHouse реализован как с использованием libFuzzer, так и с использованием случайных SQL-запросов.
Все тесты фаззинга должны выполняться с помощью дезинфицирующих средств (Address и Undefined).
 LibFuzzer используется для изолированного нечеткого тестирования библиотечного кода. Фаззеры реализованы как часть тестового кода и имеют постфиксы имени «_fuzzer».
Пример фаззера можно найти по адресу  src / Parsers / tests / lexer_fuzzer.cpp . Конфиги, словари и корпус, специфичные для LibFuzzer, хранятся по адресу  tests / fuzz .
Мы рекомендуем вам написать нечеткие тесты для каждой функции, которая обрабатывает ввод данных пользователем.
 Фузеры по умолчанию не строятся. Для построения фаззеров должны быть установлены параметры  -DENABLE_FUZZING = 1  и  -DENABLE_TESTS = 1 .
Мы рекомендуем отключить Jemalloc при построении фаззеров. Конфигурация, используемая для интеграции фаззинга ClickHouse в
Google OSS-Fuzz можно найти по адресу  docker / fuzz .
 Мы также используем простой тест фаззинга для генерации случайных SQL-запросов и проверки того, что сервер не умирает, выполняя их.
Вы можете найти его в  00746_sql_fuzzy.pl . Этот тест следует проводить непрерывно (всю ночь и дольше).
 Мы также используем сложный фаззер запросов на основе AST, который может находить огромное количество угловых случаев. Он выполняет случайные перестановки и замены в запросах AST. Он запоминает узлы AST из предыдущих тестов, чтобы использовать их для фаззинга последующих тестов, обрабатывая их в случайном порядке.Вы можете узнать больше об этом фаззере в этой статье блога.
 Стресс-тест 
 Стресс-тесты - еще один случай фаззинга. Он запускает все функциональные тесты параллельно в случайном порядке на одном сервере. Результаты тестов не проверяются.
 Проверено, что:
 Сервер не аварийно завершает работу, не запускаются ловушки отладки или дезинфекции;
 тупиков нет;
 структура базы данных согласована;
 Сервер может успешно останавливаться после теста и запускаться снова без исключений.
 Существует пять вариантов (Debug, ASan, TSan, MSan, UBSan).
 Резьба Fuzzer 
 Thread Fuzzer (пожалуйста, не путайте с Thread Sanitizer) - это еще один вид фаззинга, который позволяет рандомизировать порядок выполнения потоков. Это помогает найти еще больше частных случаев.
 Аудит безопасности {# security-audit} 
 Сотрудники службы безопасности Яндекса делают базовый обзор возможностей ClickHouse с точки зрения безопасности.
 Статические анализаторы {# статические анализаторы} 
 Мы запускаем  clang-tidy  и  PVS-Studio  для каждого коммита. clang-static-analyzer  проверки также включены.  clang-tidy  также используется для некоторых проверок стиля.
 Мы протестировали  clang-tidy ,  Coverity ,  cppcheck ,  PVS-Studio ,  tscancode ,  CodeQL . Вы найдете инструкции по использованию в каталоге  tests / instructions / . Также вы можете прочитать статью на русском языке.
 Если вы используете  CLion  в качестве IDE, вы можете использовать несколько  чеков  из коробки.
 Мы также используем  shellcheck  для статического анализа сценариев оболочки.
 Закалка {#harpting} 
 В отладочной сборке мы используем настраиваемый распределитель, который выполняет ASLR для распределений на уровне пользователя.
 Мы также вручную защищаем области памяти, которые, как ожидается, будут доступны только для чтения после выделения.
 В отладочной сборке мы также задействуем настройку libc, которая гарантирует, что не будут вызываться «вредные» (устаревшие, небезопасные, небезопасные для потоков) функции.
 Отладочные утверждения широко используются.
 В отладочной сборке, если генерируется исключение с кодом «логической ошибки» (подразумевает ошибку), программа прерывается преждевременно. Это позволяет использовать исключения в сборке релиза, но сделать это утверждением в сборке отладки.
 Отладочная версия jemalloc используется для отладочных сборок.
Отладочная версия libc ++ используется для отладочных сборок.
 Проверки целостности среды выполнения 
 Данные, хранящиеся на диске, имеют контрольную сумму. Данные в таблицах MergeTree суммируются тремя способами одновременно * (сжатые блоки данных, несжатые блоки данных, общая контрольная сумма по блокам).Данные, передаваемые по сети между клиентом и сервером или между серверами, также проверяются контрольной суммой. Репликация обеспечивает битовые идентичные данные на репликах.
 Требуется защита от неисправного оборудования (биты гниют на носителе, биты переворачиваются в ОЗУ на сервере, биты меняются в ОЗУ сетевого контроллера, биты меняются в ОЗУ сетевого коммутатора, биты меняются в ОЗУ клиента, биты меняются на провод). Обратите внимание, что переключение битов является обычным явлением и может произойти даже для ОЗУ с ECC и при наличии контрольных сумм TCP (если вам удастся запустить тысячи серверов, обрабатывающих петабайты данных каждый день).Смотрите видео.
 ClickHouse обеспечивает диагностику, которая поможет инженерам по эксплуатации найти неисправное оборудование.
 * и он не медленный.
 Стиль кода {# code-style} 
 Правила стиля кода описаны здесь.
 Чтобы проверить некоторые общие нарушения стиля, вы можете использовать сценарий  utils / check-style .
 Чтобы обеспечить правильный стиль вашего кода, вы можете использовать  clang-format . Файл  .clang-формата  находится в корне исходников.Это в основном соответствует нашему фактическому стилю кода. Но не рекомендуется применять  clang-format  к существующим файлам, поскольку это ухудшает форматирование. Вы можете использовать инструмент  clang-format-diff , который вы можете найти в репозитории исходных текстов clang.
 В качестве альтернативы вы можете попробовать инструмент  uncrustify  для переформатирования кода. Конфигурация находится в  uncrustify.cfg  в корне исходного кода. Он менее протестирован, чем  clang-format .
  CLion  имеет собственное средство форматирования кода, которое необходимо настроить для нашего стиля кода.
 Мы также используем кодовый код   для поиска опечаток в коде. Он также автоматизирован.
 Метрика B2B-тесты {# metrica-b2b-tests} 
 Каждый релиз ClickHouse тестируется на движках Яндекс Метрика и AppMetrica. Тестовые и стабильные версии ClickHouse развертываются на виртуальных машинах и запускаются с небольшой копией механизма Metrica, который обрабатывает фиксированный образец входных данных. Затем сравниваются результаты двух экземпляров движка Metrica.
 Эти тесты автоматизированы отдельной командой.Из-за большого количества движущихся частей тесты в большинстве случаев не проходят по совершенно не связанным причинам, которые очень трудно понять. Скорее всего, эти тесты имеют для нас отрицательную ценность. Тем не менее, эти тесты оказались полезными примерно в одном или двух случаях из сотен.
 Тестовое покрытие {# test-extension} 
 Мы также отслеживаем покрытие тестами, но только для функциональных тестов и только для clickhouse-server. Выполняется ежедневно.
 Тесты для тестов 
 Имеется автоматическая проверка на ненадежность тестов.Он запускает все новые тесты 100 раз (для функциональных тестов) или 10 раз (для интеграционных тестов). Если хотя бы один раз тест не прошел, он считается нестабильным.
 Тестовые потоки 
 Testflows - это среда тестирования корпоративного уровня. Он используется Altinity для некоторых тестов, и мы запускаем эти тесты в нашем CI.
 Яндекс Чеки (только для сотрудников Яндекса) 
 Эти проверки импортируют код ClickHouse во внутренний монорепозиторий Яндекса, поэтому кодовая база ClickHouse может использоваться в качестве библиотеки в других продуктах Яндекса (YT и YDB).Обратите внимание, что сам clickhouse-server не строится из внутреннего репо, а для приложений Яндекса используется немодифицированная сборка с открытым исходным кодом.
 Автоматизация тестирования {# test-automation} 
 Мы проводим тесты с внутренним CI Яндекса и системой автоматизации заданий «Песочница».
 Задания сборки и тесты запускаются в песочнице для каждой фиксации. Полученные пакеты и результаты тестирования публикуются на GitHub и могут быть загружены по прямым ссылкам. Артефакты хранятся несколько месяцев. Когда вы отправляете запрос на перенос на GitHub, мы помечаем его как «можно протестировать», и наша система CI будет создавать для вас пакеты ClickHouse (выпуск, отладка, с очисткой адресов и т. Д.).
 Мы не используем Travis CI из-за ограничений по времени и вычислительной мощности.
Мы не используем Jenkins. Он использовался раньше, и теперь мы счастливы, что не используем Jenkins.
 Оригинальный артикул
 Интеграция с Яндекс Метрикой - Подключите Яндекс Метрику к своим приложениям 
 Программное обеспечение электронных медицинских карт (EMR) 
 Выучить больше
 Программное обеспечение для управления эффективностью бизнеса 
 Выучить больше
 Программное обеспечение для автоматизации профессиональных услуг 
 Выучить больше
 Программное обеспечение для управления гостиничным бизнесом 
 Выучить больше
 Программное обеспечение для управления производительностью приложений 
 Выучить больше
 Программное обеспечение для управления коммуникациями с клиентами 
 Выучить больше
 Программное обеспечение системы управления лабораторной информацией (LIMS) 
 Выучить больше
 Программное обеспечение для интегрированного управления рисками (IRM) 
 Выучить больше
 Программное обеспечение платформы обучения (LEP) 
 Выучить больше
 Программное обеспечение для управления жизненным циклом приложений 
 Выучить больше
 Программа корректирующих и предупреждающих действий (CAPA) 
 Выучить больше
 Программное обеспечение для управления бухгалтерской практикой 
 Выучить больше
 Программное обеспечение для обнаружения и реагирования конечных точек (EDR) 
 Выучить больше
 Программное обеспечение для управления интеллектуальной собственностью 
 Выучить больше
 Программное обеспечение для управления недвижимостью 
 Выучить больше
 Программное обеспечение для управления сделками с недвижимостью 
 Выучить больше
 Программное обеспечение для удаленного мониторинга и управления 
 Выучить больше
 Программное обеспечение для оценки жилищного строительства 
 Выучить больше
 Программное обеспечение для программ лояльности для малого бизнеса 
 Выучить больше
 Лучшее приложение для стратегического планирования для iPhone 
 Выучить больше Яндекс.Практический тест Яндекс-Метрика включает вопросы экзамена по Яндекс-Метрике и учебное пособие по подготовке в формате pdf для Яндекс-Метрики 
 Самая большая скидка в истории, теперь 35 долларов за экзамен / 18 лет опыта в отрасли / Более 98.17% проходной балл / не прошел без оплаты
 * Безлимитный доступ 1800+ экзаменов 
 Доступ на 1 месяц (единовременная плата) 
 Только PDF: 159 $
 PDF + Test Engine + Online Test: 399 $
 Зарегистрироваться сейчас
 * Безлимитный доступ 1800+ экзаменов 
 Доступ на 6 месяцев (единовременная оплата) 
 Только PDF: 479 $
 PDF + Test Engine + Online Test: 1199 $
 Зарегистрироваться сейчас
 * Безлимитный доступ 1800+ экзаменов 
 Доступ на 12 месяцев (единовременная оплата) 
 Только PDF: 669 $
 PDF + Test Engine + Online Test: 1699 $
 Зарегистрироваться сейчас
 * Наши средства безлимитного доступа: вы можете загружать 150 сертификационных экзаменов по ИТ каждый месяц, НЕ ВКЛЮЧАЯ: Бухгалтер, Финансы, Медсестринское дело, Медицина, Фитнес, Консультирование и социальная работа, Строительство и промышленность, Прием в колледж, Прием в аспирантуру, Преподаватель!
 Обеспечьте успешную сдачу экзамена Яндекс-Метрика с нашим учебным пособием.Наши вопросы практического тестирования Яндекс-Метрика, подготовительные мозговые атаки разрабатываются опытными специалистами по сертификации Яндекса, которые работают в современных процветающих компаниях и центрах обработки данных Yandex VCE. 
 Пакет Яндекс-Метрика
 Практические вопросы и ответы (PDF)
 Яндекс Яндекс-Метрика PDF Разработано ИТ-специалистами
 Комплексные вопросы с подробным описанием
 проверенных ответов, исследованных отраслевыми экспертами
 QA с перетаскиванием, опытный
 Регулярно обновляется Самый надежный
 Практический онлайн-экзамен
 Онлайн-викторина разработана экспертами
 Лучшая онлайн-викторина
 Имитационная среда исследования
 Доступ на любом устройстве в любом месте
 Настоящий инструмент успеха
 Количество вопросов и ответов:
  НЕТ предоставлять ДЕМО-аккаунт, но вы можете попробовать просмотреть просроченный экзамен.
 Доступ к онлайн-экзамену
 Адрес электронной почты аккаунта: [адрес электронной почты защищен]
 Пароль: 123456
 Виртуальный компьютер Exam Engine (VCEE)
 VCEE разработаны специалистами
 Лучшее автономное программное обеспечение для самопроверки
 Имитационная среда исследования
 Может использоваться с любым ПК с Windows
 Настоящий инструмент успеха
 Количество вопросов и ответов:
  НЕТ предоставлять ДЕМО-аккаунт, но вы можете попробовать просмотреть просроченный экзамен.
 Скачать и получить доступ к Exam Engine
 Адрес электронной почты аккаунта: [адрес электронной почты защищен]
 Пароль: 123456
   Яндекс Яндекс-Метрика Введение в курс  
 Существует множество онлайн-ресурсов Яндекс-Метрики для подготовки к сертификационному экзамену Яндекс Метрика. Прочтите ниже, чтобы узнать, почему exckiller.net - ваш главный источник тестовых дампов Яндекс-Метрики и настоящая среда тестирования.
 Причины, по которым вы выбрали лидера онлайн-подготовки Яндекс Яндекс-Метрика - exckiller.net.
 Все мы прекрасно понимаем, что серьезной проблемой ИТ-индустрии является отсутствие качественных учебных пособий Яндекс Метрика. В нашей мозговой обуви Яндекс-Метрики есть все необходимое для сдачи сертификационного экзамена. Подробности исследуются и производятся экспертами по свалкам Яндекс-Метрики, которые постоянно используют отраслевой опыт для получения точной и логичной проверки для практического теста Яндекс-Метрики.Вы можете получить дампы экзаменов Яндекс-Метрики с разных сайтов или книг, но логика - это ключ.
   Практические тесты Яндекс-Метрики с экзаменационными вопросами Яндекс-Метрики pdf дампы из ЭК включают:  
 Комплексные вопросы и ответы с подробной информацией
 Вопросы в сопровождении экспонатов
 Проверено вопросов и ответов, исследовано отраслевыми экспертами
 Перетаскивание вопросов и ответов на основе фактического экзамена на Яндекс Яндекс-Метрика
 Вопросы и ответы регулярно обновляются
 Эти вопросы и ответы поддерживаются нашей ГАРАНТИЕЙ
 Как и настоящий экзамен, наш продукт содержит вопросы с несколькими вариантами ответов (MCQ).
  Теперь необходимо подготовить модернизацию технологии для сохранения конкурентных преимуществ.Только так сертификат в ваших руках может максимизировать его ценность. Если вам интересно сдать экзамен, то вы попали в нужное место. 
 Тем не менее, в работе, но выучил знания, необходимые Сертификаты, чтобы быстро подготовиться и пройти сертификационный экзамен Яндекс-Метрика, как мне это сделать? Это проблема, с которой сталкиваются многие. Теперь мы поможем вам решить эту проблему. Наши учебные пособия охватывают все темы экзамена Яндекс Яндекс-Метрика и могут помочь вам сдать экзамен в кратчайшие сроки с минимальной стоимостью экзамена.
 Наш braindumps предоставит вам Яндекс Яндекс-Метрика VCE с проверенными ответами, которые отражают реальный тест.
 Как и настоящий экзамен, наши материалы Яндекс-Метрики представлены в виде вопросов с несколькими вариантами ответов (MCQ). Приобретя наши продукты braindumps, вы в шаге от Яндекс.Дампов Яндекс-Метрика для сертификации. Все еще не уверены? Попробуйте наши бесплатные образцы в формате PDF Яндекс-Метрики или купите подготовительные файлы прямо сейчас!
 скрыто - Как запустить тесты ClickHouse - 《ClickHouse v20.3 Документация》 
 Функциональные тесты 
 Функциональные тесты - самые простые и удобные в использовании. Большинство функций ClickHouse можно протестировать с помощью функциональных тестов, и они являются обязательными для использования при каждом изменении кода ClickHouse, которое может быть протестировано таким образом.
 Каждый функциональный тест отправляет один или несколько запросов на работающий сервер ClickHouse и сравнивает результат со справочным.
 Тесты находятся в каталоге  dbms / tests / query . Есть два подкаталога:  без сохранения состояния  и  с сохранением состояния .Тесты без сохранения состояния запускают запросы без каких-либо предварительно загруженных тестовых данных - они часто создают небольшие синтетические наборы данных на лету, в самом тесте. Тесты с отслеживанием состояния требуют предварительно загруженных тестовых данных из Яндекс.Метрики и недоступны для широкой публики. Мы стремимся использовать только  тестов  без сохранения состояния и избегаем добавления новых тестов  с сохранением состояния .
 Каждый тест может быть одного из двух типов:  .sql  и  .sh .  .sql  test - это простой сценарий SQL, который передается по конвейеру  clickhouse-client --multiquery --testmode . .sh  test - это сценарий, который запускается сам по себе.
 Для запуска всех тестов используйте инструмент  dbms / tests / clickhouse-test . Посмотрите  --help  для списка возможных опций. Вы можете просто запустить все тесты или подмножество тестов, отфильтрованных по подстроке в имени теста:  ./clickhouse-test substring .
 Самый простой способ вызвать функциональные тесты - скопировать  clickhouse-client  в  / usr / bin / , запустить  clickhouse-server , а затем запустить ./ clickhouse-test  из собственного каталога.
 Чтобы добавить новый тест, создайте файл  .sql  или  .sh  в каталоге  dbms / tests / query / 0_stateless , проверьте его вручную, а затем сгенерируйте файл  .reference  следующим образом:  clickhouse- client -n --testmode <00000_test.sql> 00000_test.reference  или  ./00000_test.sh> ./00000_test.reference .
 Тесты должны использовать (создавать, удалять и т. Д.) Только таблицы в базе данных  test , которые предполагается создать заранее; также тесты могут использовать временные таблицы.
 Если вы хотите использовать распределенные запросы в функциональных тестах, вы можете использовать удаленную табличную функцию   с  127.0.0. {1..2}  адресов для сервера, чтобы запрашивать самого себя; или вы можете использовать предопределенные тестовые кластеры в файле конфигурации сервера, например  test_shard_localhost .
 Некоторые тесты помечены как  zookeeper ,  shard  или  long  в своих именах. 
  zookeeper  предназначен для тестов, использующих ZooKeeper. осколок  предназначен для тестов, которые 
 требует, чтобы сервер слушал  127.0.0. * ;  распределено  или  глобально  имеют то же значение 
.  long  - для тестов, которые длится немного дольше одной секунды. Вы можете 
 отключить эти группы тестов, используя параметры  --no-zookeeper ,  --no-shard  и 
  --no-long  соответственно.
 Известные ошибки 
 Если нам известны ошибки, которые можно легко воспроизвести с помощью функциональных тестов, мы помещаем подготовленные функциональные тесты в каталог  dbms / tests / query / bugs .Эти тесты будут перемещены в  dbms / tests / query / 0_stateless , когда ошибки будут исправлены.
 Интеграционные тесты 
 Интеграционные тесты позволяют тестировать ClickHouse в кластерной конфигурации и взаимодействие ClickHouse с другими серверами, такими как MySQL, Postgres, MongoDB. Они полезны для имитации разделения сети, отбрасывания пакетов и т. Д. Эти тесты выполняются под Docker и создают несколько контейнеров с различным программным обеспечением.
 См.  dbms / tests / integration / README.md  о том, как запускать эти тесты.
 Обратите внимание, что интеграция ClickHouse со сторонними драйверами не тестируется. Также в настоящее время у нас нет интеграционных тестов с нашими драйверами JDBC и ODBC.
 Модульные тесты 
 Модульные тесты полезны, когда вы хотите протестировать не ClickHouse в целом, а отдельную изолированную библиотеку или класс. Вы можете включить или отключить сборку тестов с помощью опции  ENABLE_TESTS  CMake. Модульные тесты (и другие тестовые программы) расположены в подкаталогах  tests и  по всему коду.Чтобы запустить модульные тесты, введите  ninja test . В некоторых тестах используется  gtest , но некоторые - это просто программы, возвращающие ненулевой код выхода при ошибке теста.
 Необязательно иметь модульные тесты, если код уже охвачен функциональными тестами (а функциональные тесты обычно намного проще в использовании).
 Тесты производительности 
 Тесты производительности позволяют измерить и сравнить производительность некоторой изолированной части ClickHouse по синтетическим запросам. Тесты расположены по адресу  dbms / tests / performance .Каждый тест представлен файлом .xml и  с описанием тестового примера. Тесты выполняются с помощью инструмента  clickhouse performance-test  (который встроен в двоичный файл  clickhouse ). См.  --help  для вызова.
 Каждый тест запускает один или несколько запросов (возможно, с комбинациями параметров) в цикле с некоторыми условиями для остановки (например, «максимальная скорость выполнения не изменяется за три секунды») и измеряет некоторые показатели производительности запроса (например, «максимальное выполнение скорость").Некоторые тесты могут содержать предварительные условия для предварительно загруженного набора тестовых данных.
 Если вы хотите улучшить производительность ClickHouse в каком-либо сценарии, и если улучшения наблюдаются в простых запросах, настоятельно рекомендуется написать тест производительности. Во время тестирования всегда имеет смысл использовать  perf top  или другие инструменты perf.
 Инструменты и сценарии тестирования 
 Некоторые программы в каталоге  tests  не являются подготовленными тестами, а являются инструментами тестирования. Например, для  Lexer  существует инструмент  dbms / src / Parsers / tests / lexer , который просто выполняет токенизацию stdin и записывает раскрашенный результат в stdout.Вы можете использовать такие инструменты в качестве примеров кода, а также для исследования и ручного тестирования.
 Вы также можете поместить пару файлов  .sh,  и  .reference  вместе с инструментом, чтобы запустить его на некотором предопределенном входе - тогда результат скрипта можно сравнить с файлом  .reference . Подобные тесты не автоматизированы.
 Разные тесты 
 Существуют тесты для внешних словарей, расположенных в  dbms / tests / external_hibitedaries , и для машинного обучения в  dbms / tests / external_models .Эти тесты не обновляются и должны быть перенесены в интеграционные тесты.
 Существует отдельный тест для вставок кворума. Этот тест запускает кластер ClickHouse на отдельных серверах и имитирует различные случаи сбоя: разделение сети, отбрасывание пакетов (между узлами ClickHouse, между ClickHouse и ZooKeeper, между сервером ClickHouse и клиентом и т. Д.),  kill -9 ,  kill -STOP  и  kill -CONT , как у Джепсена. Затем тест проверяет, что все подтвержденные вставки были записаны, а все отклоненные вставки - нет.
 Тест кворума был написан отдельной командой до того, как ClickHouse стал открытым исходным кодом. Эта команда больше не работает с ClickHouse. Тест был случайно написан на Java. По этим причинам проверка кворума должна быть переписана и перенесена в интеграционные тесты.
 Ручное тестирование 
 При разработке новой функции целесообразно также протестировать ее вручную. Вы можете сделать это, выполнив следующие действия:
 Соберите ClickHouse. Запустите ClickHouse из терминала: перейдите в каталог  dbms / src / programs / clickhouse-server  и запустите его с помощью ./ clickhouse-server . По умолчанию он будет использовать конфигурацию ( config.xml ,  users.xml  и файлы в каталогах  config.d  и  users.d ) из текущего каталога. Чтобы подключиться к серверу ClickHouse, запустите  dbms / src / programs / clickhouse-client / clickhouse-client .
 Обратите внимание, что все инструменты clickhouse (сервер, клиент и т. Д.) Являются просто символическими ссылками на один двоичный файл с именем  clickhouse . Вы можете найти этот двоичный файл по адресу  dbms / src / programs / clickhouse .Все инструменты также могут быть вызваны как  clickhouse tool  вместо  clickhouse-tool .
 В качестве альтернативы вы можете установить пакет ClickHouse: либо стабильную версию из репозитория Яндекса, либо вы можете собрать пакет для себя с  ./release  в корне исходных текстов ClickHouse. Затем запустите сервер с помощью  sudo service clickhouse-server start  (или stop, чтобы остановить сервер). Ищите журналы по адресу  /etc/clickhouse-server/clickhouse-server.log .
 Когда ClickHouse уже установлен в вашей системе, вы можете создать новый двоичный файл  clickhouse  и заменить существующий двоичный файл:
    $ sudo service clickhouse-server stop  
   $ sudo cp./ clickhouse / usr / bin /  
   $ sudo service clickhouse-server start  
 
 
 Также вы можете остановить системный clickhouse-server и запустить свой собственный с той же конфигурацией, но с подключением к терминалу:
    $ sudo service clickhouse-server stop  
   $ sudo -u clickhouse / usr / bin / clickhouse server --config-file /etc/clickhouse-server/config.xml  
 
 
 Пример с gdb:
    $ sudo -u clickhouse gdb --args / usr / bin / clickhouse server --config-file / etc / clickhouse-server / config.xml  
 
 
 Если системный clickhouse-server уже запущен и вы не хотите его останавливать, вы можете изменить номера портов в своем  config.xml  (или переопределить их в файле в  config.d  каталог), укажите соответствующий путь к данным и запустите его.
  clickhouse  двоичный файл почти не имеет зависимостей и работает с широким спектром дистрибутивов Linux. Чтобы быстро и тщательно протестировать свои изменения на сервере, вы можете просто  scp  свой недавно созданный двоичный файл  clickhouse  на свой сервер, а затем запустить его, как в примерах выше.
 Тестовая среда 
 Перед публикацией стабильного релиза мы развертываем его в тестовой среде. Среда тестирования - это кластер, обрабатывающий 1/39 часть данных Яндекс.Метрики. Мы делимся своей тестовой средой с командой Яндекс.Метрики. ClickHouse обновляется без простоев поверх существующих данных. Сначала мы смотрим, что данные обрабатываются успешно, без отставания от реального времени, репликация продолжается, и команда Яндекс.Метрики не видит никаких проблем. Первую проверку можно выполнить следующим образом:
    SELECT hostName () AS h, any (version ()), any (uptime ()), max (UTCEventTime), count () FROM remote ('example01- 01- {1..3} t ', объединить, совпадения) WHERE EventDate> = today () - 2 ГРУППА ПО h ORDER BY h;  
 
 
 В некоторых случаях мы также развертываем в тестовой среде наши команды друзей в Яндексе: Маркет, Облако и т. Д. Также у нас есть несколько аппаратных серверов, которые используются для целей разработки.
 Нагрузочное тестирование 
 После развертывания в тестовой среде мы запускаем нагрузочное тестирование с запросами из производственного кластера. Делается это вручную.
 Убедитесь, что вы включили  query_log  в производственном кластере.
 Собирать журнал запросов на день или более:
    $ clickhouse-client --query = "ВЫБРАТЬ ОТЛИЧНЫЙ запрос ИЗ system.query_log ГДЕ event_date = today () И запросить КАК '% ym:%' И запрос НЕ КАК '% system.query_log%' AND type = 2 AND is_initial_query "> query.tsv  
 
 
 Это довольно сложный пример.  type = 2  отфильтрует успешно выполненные запросы.  запрос LIKE '% ym:%'  предназначен для выбора релевантных запросов из Яндекс.Метрика.  is_initial_query  предназначен для выбора только запросов, инициированных клиентом, а не самим ClickHouse (как часть распределенной обработки запросов).
  scp  этот журнал в тестовый кластер и запустите его следующим образом:
    $ clickhouse benchmark --concurrency 16  
 
 
 (возможно, вы также захотите указать  --user )
 Тогда оставь его на ночь или на выходные и отправляйся отдыхать.
 Убедитесь, что  clickhouse-server  не дает сбоев, объем памяти ограничен, а производительность не снижается со временем.
 Точное время выполнения запроса не записывается и не сравнивается из-за высокой изменчивости запросов и среды.
 Тесты сборки 
 Тесты сборки позволяют проверить, что сборка не ломается на различных альтернативных конфигурациях и на некоторых сторонних системах. Тесты находятся в каталоге  ci . Они запускают сборку из исходного кода внутри Docker, Vagrant, а иногда и с  qemu-user-static  внутри Docker.Эти тесты находятся в стадии разработки, и их запуски не автоматизированы.
 Мотивация:
 Обычно мы выпускаем и запускаем все тесты на одном варианте сборки ClickHouse. Но есть альтернативные варианты сборки, которые досконально не тестировались. Примеры:
 сборка на FreeBSD;
 Сборка на Debian с библиотеками из системных пакетов;
 Сборка с разделяемой компоновкой библиотек;
 на платформе AArch64;
 построен на платформе PowerPc.
 Например, сборка с использованием системных пакетов - плохая практика, потому что мы не можем гарантировать, какая именно версия пакетов будет в системе. Но это действительно необходимо специалистам по сопровождению Debian. По этой причине мы как минимум должны поддерживать этот вариант сборки. Другой пример: общие ссылки - частый источник проблем, но он нужен некоторым энтузиастам.
 Хотя мы не можем запустить все тесты для всех вариантов сборок, мы хотим, по крайней мере, проверить, не нарушены ли различные варианты сборки.Для этого мы используем тесты сборки.
 Тестирование на совместимость протокола 
 Когда мы расширяем сетевой протокол ClickHouse, мы вручную проверяем, что старый клиент clickhouse работает с новым сервером clickhouse, а новый клиент clickhouse работает со старым сервером clickhouse (просто путем запуска двоичных файлов из соответствующих пакетов).
 Справка от компилятора 
 Основной код ClickHouse (который находится в каталоге  dbms ) построен с  -Wall -Wextra -Werror  и с некоторыми дополнительными включенными предупреждениями.Хотя эти параметры не включены для сторонних библиотек.
 Clang имеет еще более полезные предупреждения - вы можете найти их с помощью  -Weverything  и выбрать что-нибудь для сборки по умолчанию.
 Для производственных сборок используется gcc (он по-прежнему генерирует немного более эффективный код, чем clang). Для разработки обычно удобнее использовать clang. Вы можете создать на своем собственном компьютере в режиме отладки (чтобы сэкономить батарею вашего ноутбука), но обратите внимание, что компилятор может генерировать больше предупреждений с  -O3  из-за лучшего потока управления и межпроцедурного анализа.При сборке с помощью clang используется  libc ++  вместо  libstdc ++ , а при сборке в режиме отладки используется отладочная версия  libc ++ , что позволяет обнаруживать больше ошибок во время выполнения.
 Дезинфицирующее средство 
  Дезинфицирующее средство для адреса . 
 Мы проводим функциональные и интеграционные тесты под ASan для каждой фиксации.
  Валгринд (Memcheck) . 
 Мы запускаем функциональные тесты под Valgrind в одночасье. Это займет несколько часов. В настоящее время в библиотеке  re2  есть один известный ложный срабатывание, см. Эту статью.
  Дезинфицирующее средство с неопределенным поведением.  
 Мы запускаем функциональные и интеграционные тесты под ASan для каждой фиксации.
  Средство для дезинфекции ниток . 
 Мы запускаем функциональные тесты под TSan для каждой фиксации. Мы до сих пор не проводим интеграционные тесты под TSan для каждой фиксации.
  Дезинфицирующее средство для памяти . 
 В настоящее время мы по-прежнему не используем MSan.
  Распределитель отладки.  
 Отладочная версия  jemalloc  используется для отладочной сборки.
 Фаззинг 
 Мы используем простой тест фаззинга для генерации случайных SQL-запросов и проверки того, что сервер не умирает. Fuzz-тестирование выполняется с помощью Address sanitizer. Вы можете найти его в  00746_sql_fuzzy.pl . Этот тест следует проводить непрерывно (всю ночь и дольше).
 По состоянию на декабрь 2018 г. мы по-прежнему не используем изолированное нечеткое тестирование библиотечного кода.
 Аудит безопасности 
 Сотрудники отдела Яндекс Cloud делают базовый обзор возможностей ClickHouse с точки зрения безопасности.
 Статические анализаторы 
 Мы запускаем  PVS-Studio  для каждой фиксации. Мы протестировали  clang-tidy ,  Coverity ,  cppcheck ,  PVS-Studio ,  tscancode . Вы найдете инструкции по использованию в каталоге  dbms / tests / instructions / . Также вы можете прочитать статью на русском языке.
 Если вы используете  CLion  в качестве IDE, вы можете использовать несколько  чеков  из коробки.
 Закалка 
  FORTIFY_SOURCE  используется по умолчанию.Это почти бесполезно, но в редких случаях имеет смысл, и мы не отключаем его.
 Стиль кода 
 Здесь описаны правила стиля кода.
 Чтобы проверить некоторые общие нарушения стиля, вы можете использовать сценарий  utils / check-style .
 Чтобы обеспечить правильный стиль вашего кода, вы можете использовать  clang-format . Файл  .clang-формата  находится в корне исходников. Это в основном соответствует нашему фактическому стилю кода. Но не рекомендуется применять  clang-format  к существующим файлам, поскольку это ухудшает форматирование.Вы можете использовать инструмент  clang-format-diff , который вы можете найти в репозитории исходных текстов clang.
 В качестве альтернативы вы можете попробовать инструмент  uncrustify  для переформатирования кода. Конфигурация находится в  uncrustify.cfg  в корне исходного кода. Он менее протестирован, чем  clang-format .
  CLion  имеет собственное средство форматирования кода, которое необходимо настроить для нашего стиля кода.
 Metrica B2B Tests 
 Каждый релиз ClickHouse тестируется с помощью движков Яндекс Метрика и AppMetrica.Тестовые и стабильные версии ClickHouse развертываются на виртуальных машинах и запускаются с небольшой копией механизма Metrica, который обрабатывает фиксированный образец входных данных. Затем сравниваются результаты двух экземпляров движка Metrica.
 Эти тесты автоматизированы отдельной командой. Из-за большого количества движущихся частей тесты в большинстве случаев не проходят по совершенно не связанным причинам, которые очень трудно понять. Скорее всего, эти тесты имеют для нас отрицательную ценность. Тем не менее, эти тесты оказались полезными примерно в одном или двух случаях из сотен.
 Покрытие тестами 
 По состоянию на июль 2018 года мы не отслеживаем покрытие тестами.
 Автоматизация тестирования 
 Мы проводим тесты с внутренним CI Яндекса и системой автоматизации заданий «Песочница».
 Задания сборки и тесты запускаются в песочнице для каждой фиксации. Полученные пакеты и результаты тестирования публикуются на GitHub и могут быть загружены по прямым ссылкам. Артефакты хранятся вечно. Когда вы отправляете запрос на перенос на GitHub, мы помечаем его как «можно протестировать», и наша система CI будет создавать для вас пакеты ClickHouse (выпуск, отладка, с очисткой адресов и т. Д.).
 Мы не используем Travis CI из-за ограничений по времени и вычислительной мощности. 
 Мы не используем Jenkins. Он использовался раньше, и теперь мы счастливы, что не используем Jenkins.
 Яндекс Директ представил новый подход к A / B-тестированию 
 Яндекс Директ представил новую возможность не только тестировать разные версии рекламных или лендингов, но и теперь можно сравнивать между собой любые настройки, типы кампаний и даже медиапланы на основе статистики.Для этого команда Яндекс Директ выпустила инструмент «Эксперименты».
 Рекламодатели, имеющие опыт работы с аналитикой и накопившие достаточно данных, теперь имеют возможность протестировать различные сценарии работы с рекламой с помощью нового инструмента A / B-тестирования Direct, доступного по запросу.
 " Обдумайте свои гипотезы, проверьте их, попробуйте варианты, в которых вы сомневались или с которыми еще не знакомы. Эксперименты позволят вам оценить на основе данных, какой вклад в общие результаты размещения получают от брендовых или видеореклама, объявления в Рекламной сети Яндекса и в поиске и многое другое.Возможности для разных сценариев практически не ограничены  », - сообщают эксперты Директ.
 Перед началом эксперимента вам потребуется:
 Чтобы сформулировать гипотезу, которую вы хотите проверить. Гипотеза должна повлиять на изменение одного параметра. В одном эксперименте рекомендуется проверять только одну гипотезу.
 Чтобы проверить, есть ли у вас доступ к экспериментам в аудиториях, директ и метриках.
 В Metrics вам нужно установить цели.
 Для начала эксперимента вам потребуется:
 Сделать эксперимент в аудиториях - получить сегменты пользователей для доли аудитории.
 В Директе нужно привязать сегменты к тестируемым кампаниям.
 Для сравнения статистики по тестовым сегментам и всем остальным пользователям с помощью Мастера отчетов Директа и данных Метрики.
 Эксперименты помогут вам проверить, какие настройки рекламной кампании наиболее эффективны для вашего бизнеса. Вы сможете узнать, как различные типы кампаний влияют друг на друга, проанализировать и сравнить эффективность автоматизированных стратегий и стратегий назначения ставок для объявлений вручную и т. Д.
 Ответы на сертификацию Яндекс Метрики 2021 
 Описание 
 Стать сертифицированным экспертом Яндекс.Метрики   Примечание:  Перед прохождением теста убедитесь, что имя и фамилия, указанные в вашем аккаунте Яндекс.Паспорта, указаны правильно. Эта информация будет использована для вашего электронного сертификата и не может быть изменена после прохождения теста.
 Наша служба приема экзаменов в Яндекс Метрике: 
 Если вы слишком заняты или у вас недостаточно времени для сдачи сертификационного экзамена Яндекс Метрика 2021, вы можете  Нанять нас , чтобы сдать этот экзамен за вас.Мы сдадим экзамен в ваших интересах, чтобы получить завещание. Было бы здорово, если бы вы связались с нами для получения дополнительных экзаменов, стоимости и другой информации.
 Нанять нас для сдачи экзамена
 Для информации: 
  100%  Гарантия удовлетворенности.
 Сообщите нам сначала, если вы не сдадите сертификационный экзамен Яндекс.Метрики. Мы отправим обновленное руководство для ответов в течение  24 часа , потому что команда Яндекса может изменить свой набор вопросов в любое время.
 Если у вас есть сомнения, пожалуйста, сначала прочтите наши ответы на часто задаваемые вопросы.
 Мы повторно рассмотрим новые ответы и отправим их вам, если вопросы будут обновлены в течение следующих 2 дней после покупки.
 Поддержка 24 часа / 7 дней в неделю.
 Пожалуйста, создайте учетную запись перед покупкой.
 Лист ответов на экзамен Яндекс.Метрики Преимущества: 
 Блестящий подход к выставлению оценок  100%  с первой попытки.

Как провести first-сlick тестирование с помощью Яндекс.Метрики

Формулируем гипотезы

Создаём экраны

Настраиваем Яндекс.Метрику

Привлекаем респондентов

Интерпретируем результаты

Потратить $200 или час на работу с кодом

Яндекс. Метрика и бесплатное юзабилити-тестирование

Читайте также

Бесплатное программное обеспечение

Вопросы юзабилити

11.2. Яндекс. WiFi и Яндекс. Тариф

Юзабилити

Цвет и юзабилити

Бесплатное телевидение, радио, кино и музыка

Бесплатное интернет-телевидение

Бесплатное интернет-радио

Бесплатное изучение иностранных языков

5. Создать бесплатное видео

Бесплатное тестирование

Нагрузочное тестирование, продолжительное тестирование и тестирование стабильности

Бесплатное обновление до Windows 7

Как делают юзабилити

13-Я КОМНАТА: Дорогое мое бесплатное

Сплит-тестирование с помощью Яндекс-Метрики и нехитрого скрипта

Чем поможет сплит-тест

1 Методика анализа

Цели и задачи

Система показателей

2 Настройка и установка скрипта

3 Стоимостные показатели

Выводы и рекомендации

Почему мы выбрали Яндекс-Метрику

А/Б-тестирование в Яндекс.Директе — как провести и где брать идеи

С чего начать?

Где брать идеи для тестов

Читайте также

Как проводить А/Б-тестирование

Больше о проведении тестов

Как тестирование может улучшить результаты

Соцдем корректировки в рекламе крупного интернет-магазина мебели

Товары-хиты в быстрых ссылках интернет-магазина электроники

Турбо-страницы для медицинской клиники

Новый код счётчика Яндекс Метрики

Что сейчас известно о новом счётчике Метрики

Когда станет доступен новый счётчик Метрики

Топвизор проверил новый код Я.Метрики — Топвизор-Журнал

Наши наблюдения

[Руководство] АБ-тестирование объявлений в Яндекс Директ

Видео по настройке АБ-тестирования объявлений в Яндекс Директ

Для чего нужны A/B тесты объявлений?

Что следует АБ-тестировать?

Пошаговый план создания A/B теста рекламных объявлений

Шаг 1. Получаем свежие обновления РК с сервера через Директ Коммандер

Шаг 2. Выгружаем в .xls файл РК, в которую будем добавлять доп.объявление для АБ-теста

Шаг 3. Открываем наш файл с выгруженной РК

Шаг 4. Сохраняем файл и импортируем его в Директ Коммандер

Экзаменационных вопросов Яндекс-Метрики | PDF Яндекс-Метрика 2021

Характеристики продукта

Обновлены учебные материалы к экзамену Яндекс-Метрика 2021

ClickHouse / tests.md на главном сервере · ClickHouse / ClickHouse · GitHub

Функциональные тесты {# функциональные тесты}

Выполнение теста локально {# financial-test-local}

Добавление нового теста

Выбор имени теста

Проверка на наличие ошибки, которая должна произойти

Тестирование распределенного запроса

Известные ошибки {# known-bugs}

Integration Tests {# integration-tests}

Модульные тесты {# unit-tests}

Тесты производительности {# тесты производительности}

Инструменты и сценарии тестирования {# test-tools-and-scripts}

Разные тесты {# miscellaneous-tests}

Ручное тестирование {# manual-testing}

Среда тестирования {# testing-environment}

Нагрузочное тестирование {# load-testing}

Тесты сборки {# build-tests}

Тестирование совместимости протоколов {# testing-for-protocol-compatibility}

Справка от компилятора {# help-from-the-compiler}

Дезинфицирующие средства {#sanitizers}

`Известные ошибки {# known-bugs}`

`Integration Tests {# integration-tests}`

`Тесты сборки`

`Тестирование на совместимость протокола`

`Справка от компилятора`

`Дезинфицирующее средство`

`Фаззинг`

`Аудит безопасности`

`Статические анализаторы`

`Закалка`