NoSQL性能測(cè)試：MongoDB VS SequoiaDB

SequoiaDB

   【IT168 評(píng)測(cè)】作為NoSQL的一個(gè)重要類型，文檔型NoSQL通常被認(rèn)為是最接近傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的NoSQL。文檔型NoSQL的核心是數(shù)據(jù)嵌套，這種設(shè)計(jì)可以從某種程度上大大簡(jiǎn)化傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)復(fù)雜的關(guān)聯(lián)問(wèn)題。同時(shí)由于擺脫了關(guān)系模型里面的強(qiáng)一致性限制，文檔型NoSQL還可以做到水平擴(kuò)張與高可用。相比其他的NoSQL類型，文檔型NoSQL的應(yīng)用范圍要廣泛的多�！　〕Ｒ�(jiàn)的文檔型NoSQL包括MongoDB、CouchDB等，其中MongoDB是一個(gè)高性能、開(kāi)源、無(wú)模式的文檔型數(shù)據(jù)庫(kù)，它在許多場(chǎng)景下可用于替代傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)或鍵/值存儲(chǔ)方式，MongoDB使用C++開(kāi)發(fā)，提供了很多功能，如面向集合的存儲(chǔ)、動(dòng)態(tài)查詢、完整的索引支持、查詢監(jiān)視、復(fù)制及自動(dòng)故障轉(zhuǎn)移、高效的傳統(tǒng)存儲(chǔ)方式、自動(dòng)分片以支持云級(jí)別的伸縮性。
　　SequoiaDB(巨杉數(shù)據(jù)庫(kù))作為文檔型NoSQL家族中的新成員，其企業(yè)級(jí)的新特性頗受關(guān)注。根據(jù)SequoiaDB官網(wǎng)的描述，該數(shù)據(jù)庫(kù)在提供文檔類JSON接口的同時(shí)，能夠替代HBase作為Hadoop的存儲(chǔ)引擎。與MongoDB相比，其Hadoop接口較為完善。因此，本文將MongoDB與SequoiaDB兩款文檔型NoSQL同時(shí)進(jìn)行測(cè)試，對(duì)比兩者的功能和性能。
　　一、測(cè)試環(huán)境
　　本次測(cè)試基于的環(huán)境是6臺(tái)刀片機(jī)，每臺(tái)的配置為4核AMD Opteron 2378 2.4GHz，內(nèi)存4GB的服務(wù)器，2x150GB Raid 0本地磁盤。操作系統(tǒng)使用SLES 11SP2(Kernel:3.0.13-0.27-default x86_64)。
　　MongoDB部署在6臺(tái)刀片機(jī)上，每臺(tái)物理機(jī)作為一個(gè)單節(jié)點(diǎn)Shard。其中兩臺(tái)物理機(jī)還部署了Config Server，另外一臺(tái)物理機(jī)部署了mongos進(jìn)程。
　　SequoiaDB部署在6臺(tái)刀片機(jī)上，每臺(tái)物理機(jī)作為一個(gè)單節(jié)點(diǎn)復(fù)制組，其中兩臺(tái)物理機(jī)還部署了編目節(jié)點(diǎn)，另外一臺(tái)物理機(jī)部署了協(xié)調(diào)節(jié)點(diǎn)。
　　MongoDB與SequoiaDB均使用“id”作為分區(qū)鍵字段，每條記錄平均550字節(jié)，均采用手工指定分區(qū)方式分區(qū)。
　　二、主要功能對(duì)比

功能	MongoDB	SequoiaDB
開(kāi)發(fā)語(yǔ)言	C++	C++
類型	文檔類	文檔類
分布式機(jī)制	Sharding	Sharding
數(shù)據(jù)格式	JSON/BSON	JSON/BSON
操作界面	Javascript	Javascript
支持多索引	支持	支持
Hadoop支持	支持內(nèi)置MapReduce	支持Hadoop MapReduce查詢，能夠連接Pig/Hive接口
支持范圍切分與散列切分	支持	支持
支持聚集操作	支持	支持
其他功能	支持地理索引	支持跨集合跨節(jié)點(diǎn)事務(wù)、內(nèi)置支持類SQL查詢、支持?jǐn)?shù)據(jù)壓縮
主要應(yīng)用場(chǎng)景	數(shù)據(jù)類型多變，需要?jiǎng)討B(tài)查詢，需要多字段索引	數(shù)據(jù)類型多變，需要?jiǎng)討B(tài)查詢，需要多字段索引，需要事務(wù)功能（提交回滾），Hadoop環(huán)境中的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

　　三、命令行操作對(duì)比
　　以下命令行完成創(chuàng)建表(集合)、插入數(shù)據(jù)、查詢數(shù)據(jù)、刪除表(集合)四種操作。
　　1、MongoDB

　　2、SequoiaDB

　　四、主要性能對(duì)比
　　1、單節(jié)點(diǎn)單線程場(chǎng)景
　　測(cè)試環(huán)境：1臺(tái)刀片機(jī)，SequoiaDB/MongoDB為獨(dú)立模式。
　　錄入場(chǎng)景：使用單線程本地TCPIP連接，插入1億條記錄。
　　查詢場(chǎng)景：使用單線程本地TCPIP連接，使用集合掃描1億條記錄，返回最后一條。
　　(1)數(shù)據(jù)錄入
　　X軸代表數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)包含的記錄總數(shù)，Y軸代表數(shù)據(jù)庫(kù)每秒插入記錄數(shù)量。

　　(2)數(shù)據(jù)錄入(平均)
　　Y軸代表數(shù)據(jù)庫(kù)平均每秒插入記錄數(shù)量。

　　(3)數(shù)據(jù)查詢
　　Y軸代表數(shù)據(jù)庫(kù)平均每秒掃描記錄數(shù)量。

　　(4)占用空間
　　Y軸代表插入1億條記錄后所占用的存儲(chǔ)空間(單位MB)。

　　從以上測(cè)試結(jié)果可以看出，SequoiaDB在單節(jié)點(diǎn)、單線程的使用場(chǎng)景下，插入性能優(yōu)于MongoDB，在查找某一特定記錄方面MongoDB略快于SequoiaDB，在特性方面，MongoDB的異步插入相當(dāng)于批量插入，而SequoiaDB的壓縮插入在比較占優(yōu)勢(shì)，性能相對(duì)自身的批量插入提高了將近一倍，而空間節(jié)約就更加可觀了。

　　2、多節(jié)點(diǎn)多線程環(huán)境
　　測(cè)試環(huán)境：6臺(tái)HP刀片機(jī)，SequoiaDB/MongoDB為集群模式。
　　錄入場(chǎng)景：每臺(tái)機(jī)器使用5線程本地TCPIP連接(總共30線程)，總共插入1億2千萬(wàn)條記錄。
　　查詢場(chǎng)景：每臺(tái)機(jī)器使用5線程本地TCPIP連接(總共30線程)，每線程使用集合掃描1億2千萬(wàn)條記錄，返回最后一條。
　　(1)數(shù)據(jù)錄入
　　X軸代表每條線程插入的記錄總數(shù)，Y軸代表數(shù)據(jù)庫(kù)單條線程每秒插入記錄數(shù)量。

　　(2)數(shù)據(jù)錄入(平均)
　　Y軸代表數(shù)據(jù)庫(kù)單條線程平均每秒插入記錄數(shù)量。

　　(3)數(shù)據(jù)查詢
　　Y軸代表數(shù)據(jù)庫(kù)單條線程平均每秒掃描記錄數(shù)量。

　　(4)表掃描
　　X軸代表每條數(shù)據(jù)庫(kù)中存在的記錄總數(shù)，Y軸代表數(shù)據(jù)庫(kù)單條線程每秒掃描記錄數(shù)量。

　　(5)占用空間
　　Y軸代表插入1億2千萬(wàn)條記錄后所占用的總的存儲(chǔ)空間(單位MB)。

　　在同等情況下，都采用6個(gè)分區(qū)和手動(dòng)分區(qū)，MongoDB也禁用了balancer，對(duì)MongoDB和SequoiaDB共有特性進(jìn)行對(duì)比測(cè)試。從以上測(cè)試結(jié)果可以看出，SequoiaDB的插入性能在并發(fā)情況下也遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于MongoDB，雖然MongoDB在查詢特定記錄方面還是略勝一籌，但是從引入全表掃描的結(jié)果來(lái)看，一旦客戶端查詢并且取回記錄集時(shí)，SequoiaDB優(yōu)勢(shì)突顯。
　　五、總結(jié)
　　MongoDB和SequoiaDB作為文檔型NoSQL的代表，在功能和性能表現(xiàn)上各有千秋。通過(guò)本次測(cè)試能夠看出，MongoDB和SequoiaDB的性能都很強(qiáng)勁，其中SequoiaDB更是表現(xiàn)不俗，相信在不久的將來(lái)SequoiaDB能夠獨(dú)當(dāng)一面，打開(kāi)企業(yè)級(jí)NoSQL市場(chǎng)的局面。

wanghan_data

差距這么大
國(guó)產(chǎn)現(xiàn)在碉堡啊

chouchou_yang

國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)做的這么好！ {:3_182:}

professor_chaos

去年9月的帖子了耶 不知道新版有沒(méi)有超過(guò)更多？

wang1352083

sequoiaDB這么強(qiáng)