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벤치마크 명령

CLI 명령 실행에서 Truthound, Performance을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.

참고

CLI 명령 실행에서 HTML, pip install truthound[reports], Jinja2, Install을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.

빠른 시작

# Run quick benchmark suite
truthound benchmark run --suite quick

# Run single 'profile' benchmark
truthound benchmark run profile

# List available benchmarks
truthound benchmark list

# Compare results
truthound benchmark compare baseline.json current.json

# Run the Truthound vs GX parity suite
truthound benchmark parity --suite pr-fast --frameworks truthound

개요

CLI 명령 실행에서 Command을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. CLI 명령 실행에서 Description을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. CLI 명령 실행에서 Primary, Case을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
CLI 명령 실행에서 run을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. Run 성능 benchmarks 성능 testing
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CLI 명령 실행에서 compare을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. Compare 벤치마크 결과 CLI 명령 실행에서 Regression을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
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참고

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What are 벤치마크?

CLI 명령 실행에서 Truthound, Benchmarks을(를) 다루는 항목입니다:

  • CLI 명령 실행에서 Profiling, Measure을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
  • 검증 benchmarks - Measure 검증 throughput
  • CLI 명령 실행에서 I/O, Measure을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
  • CLI 명령 실행에서 Regression, Compare을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.

벤치마크 Suites

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CLI 명령 실행에서 full을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. CLI 명령 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. CLI 명령 실행에서 Core을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. CLI 명령 실행에서 Comprehensive을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
CLI 명령 실행에서 profiling을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. CLI 명령 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. 프로파일링-related benchmarks 프로파일 성능
CLI 명령 실행에서 validation을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. CLI 명령 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. 검증-related benchmarks 검증기 성능

Parity Suites

CLI 명령 실행에서 Suite을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. CLI 명령 실행에서 Description을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
CLI 명령 실행에서 pr-fast을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. CLI 명령 실행에서 Truthound, Truthound-only을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
CLI 명령 실행에서 nightly-core을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. CLI 명령 실행에서 Truthound, Local을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
CLI 명령 실행에서 nightly-sql을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. CLI 명령 실행에서 SQLite, SQL, DuckDB을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
CLI 명령 실행에서 release-ga을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. CLI 명령 실행에서 SQLite, SQL, Local을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.

Data Size Presets

CLI 명령 실행에서 Size을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. CLI 명령 실행에서 Description을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. CLI 명령 실행에서 Approximate, Rows을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
CLI 명령 실행에서 tiny을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. CLI 명령 실행에서 Very을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. CLI 명령 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
CLI 명령 실행에서 small을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. CLI 명령 실행에서 Small을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. CLI 명령 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
CLI 명령 실행에서 medium을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. CLI 명령 실행에서 Medium을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. CLI 명령 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
CLI 명령 실행에서 large을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. CLI 명령 실행에서 Large을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. CLI 명령 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
CLI 명령 실행에서 xlarge을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. CLI 명령 실행에서 Very을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. CLI 명령 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.

워크플로우

graph LR
    A[benchmark list] --> B[Select Benchmark]
    B --> C[benchmark run]
    C --> D[Results]
    C --> E[--save-baseline]
    E --> F[baseline.json]
    C --> G[--compare-baseline]
    G --> H[Regression Report]
    D --> I[benchmark compare]
    I --> H

Quick 예시

Run 벤치마크

# Run specific benchmark
truthound benchmark run profile --size small

# Run benchmark suite (~5 seconds)
truthound benchmark run --suite quick

# CI/CD suite (~15 seconds)
truthound benchmark run --suite ci

# Custom row count
truthound benchmark run check --rows 1000000

List 벤치마크

# List all benchmarks
truthound benchmark list

# JSON output
truthound benchmark list --format json

Compare 결과

# Compare two benchmark results (JSON format auto-detected from .json extension)
truthound benchmark compare baseline.json current.json

# Custom threshold
truthound benchmark compare old.json new.json --threshold 5.0

# Run the nightly local comparison suite
truthound benchmark parity --suite nightly-core --frameworks both --backend local --strict

CLI 명령 실행에서 See, Latest, Verified, Benchmark, Summary을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.

CI/CD 통합

GitHub Actions

jobs:
  benchmark:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4

      - name: Run Benchmarks
        run: |
          truthound benchmark run --suite ci \
            -o benchmark_results.json \
            --format json

      - name: Compare with Baseline
        run: |
          truthound benchmark compare \
            benchmarks/baseline.json \
            benchmark_results.json \
            --threshold 10.0

      - name: Upload Results
        uses: actions/upload-artifact@v4
        with:
          name: benchmark-results
          path: benchmark_results.json

Baseline Management

# Save new baseline
truthound benchmark run --suite ci --save-baseline

# Compare against saved baseline
truthound benchmark run --suite ci --compare-baseline

성능 메트릭

CLI 명령 실행에서 Metric을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. CLI 명령 실행에서 Description을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
CLI 명령 실행에서 execution_time을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. CLI 명령 실행에서 Total을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
CLI 명령 실행에서 throughput을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. CLI 명령 실행에서 Records을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
CLI 명령 실행에서 memory_peak을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. CLI 명령 실행에서 Peak을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
CLI 명령 실행에서 iterations을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. Number of 벤치마크 iterations

Use Cases

1. Quick Development Feedback

# Fast verification during development (~5 seconds)
truthound benchmark run --suite quick

2. CI/CD 성능 Testing

# CI-optimized suite (~15 seconds)
# JSON format auto-detected from .json extension
truthound benchmark run --suite ci -o results.json

3. Regression Detection

# Before changes
truthound benchmark run --suite ci --save-baseline

# After changes
truthound benchmark run --suite ci --compare-baseline

4. Size Scaling Analysis

# Test different data sizes (JSON format auto-detected)
for size in tiny small medium large; do
  truthound benchmark run profile --size $size -o "results_${size}.json"
done

5. Comprehensive Testing

# Full suite for thorough testing (~30 seconds)
truthound benchmark run --suite full --iterations 5

Command 레퍼런스

  • CLI 명령 실행에서 Run을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
  • CLI 명령 실행에서 List을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
  • compare - Compare 벤치마크 결과
  • CLI 명령 실행에서 Truthound, Run을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.

함께 보기