1.Apache HTTP_Server_2.4 Benchmark 2.Google Android_4 Benchmark 3.MySQL Benchmark 4.Red_Hat_Enterprise_Linux_6 Benchmark 5.Sybase ASE_15.0 Benchmark CIS-New-Orientation-Presentation

KDDCup99的原始数据来自于1998年的DARPA入侵检测评估项目，所有的网络数据来自于一个模拟的美国空军局域网，网络中加了很多模拟的攻击。实验的训练数据为7周的网络流量，这些网络流量包含有约500万条网络连接;实验的测试数据为2周的网络流量，包含有约200万条网络连接。虽然年代有些久远，但KDD99数据集仍然是网络入侵检测领域的事实Benckmark，为基于计算智能的网络入侵检测研究奠定基础。

KDD CUP99数据集：是网络入侵检测领域的事实Benckmark，为基于计算智能的网络入侵检测研究奠定基础。 UNSW_NB15数据集：是综合性的网络攻击流量数据集，包括训练数据和测试数据，被广泛应用于异常入侵检测。相比于KDD99和NSL KDD数据集更适合相关研究人员用于入侵检测系统的研究。

一、Mysqlslap介绍 mysqlslap是MySQL5.1之后自带的benchmark基准测试工具，类似Apache Bench负载产生工具，生成schema，装载数据，执行benckmark和查询数据，语法简单，灵活，容易使用。该工具可以模拟多个客户端同时并发的向服务器发出查询更新，给出了性能测试数据而且提供了多种引擎的性能比较。mysqlslap为mysql性能优化前后提供了直观的验证依据，笔者建议系统运维人员应该掌握一些常见的压力测试工具，这样才能较为准确的掌握线上系统能够支撑的用