如何选择适合自己业务需求的BIM数据库？除了比较各自的功能矩阵外，基准测试（benchmark）便是用来评估系统性能的一个重要和常见的方法。
该Benchmark希望能为BIM领域的数据管理平台提供一个统一的基准测试框架，以便于开发人员和领域研究者能够更好地评估BIM数据库的能力（数据导入、查询、管理、分析、导出、运行性能）。
本测试的主要目的并不是为了评判某个数据库的优劣，而是为了帮助开发人员和研究者更好地了解数据库的能力，以便于更好地选择数据库或者对数据库进行改进。
基准测试将从以下几个方面考察BIM数据库的能力：
- 行业标准支持能力：是否支持标准的数据格式、数据模型、数据交换协议等。数据经过导入后是否能够被正确解析，是否能够被正确导出。
- 数据库功能：是否支持数据校验、查询、修改、分析等，检验数据和结果的正确性能否保证，是否提供访问数据的接口。
- 运行性能：测试导入/导出、查询、修改等操作的响应时间和吞吐量，以及对数据量的扩展性。
- 可扩展性：是否支持插件机制，是否支持不同数据格式之间的转换等。
测试假设数据管理平台是一个中心化的平台，即所有的数据都存储在一个中心化的数据库中，平台提供了对数据的访问接口，用户可以通过接口对数据进行操作。测试流程分为场景模拟（Task 1-4）和性能测试（Task 5）两个部分。场景模拟部分主要测试平台的数据管理能力，性能测试部分主要测试平台的运行性能。
在设计测试用例的时候，我们收集了BIM全生命周期中各个阶段涉及到的不同应用场景，将其分为以下四个任务：
- Task 1 - 概念设计阶段：对模型数据进行几何模型创建和任意语义信息编辑，测试数据库写入功能；
- Task 2 - 详细设计阶段：对模型数据进行校验并导出，测试数据库的模型的查询和导出功能。
- Task 3 - 施工建造阶段：对项目进行工程造价估算，测试数据库对计算的支持。
- Task 4 - 运维阶段：模拟运维过程中的设备管理，查找故障设备，以及设备维修、更换等。
- Task 5 - 性能测试：性能测试的目标是测试数据库在不同负载下的运行性能，包括响应时间和吞吐量。
pip install -r requirements.txt