比Redis更快：Berkeley DB面面观

Redis很火，最近大家用的多。从两年前开始，Memcached转向Redis逐渐成为潮流；
而Berkeley DB可能很多朋友还很陌生，首先，我们简单的介绍一下。

Berkeley DB介绍

• 历史悠久。Berkeley DB1991年发行第一版， 2006年被Oracle收购；
• Berkeley DB是一个嵌入式数据库系统，将其归类到内存数据库范畴没有问题；

• 使用Key-Value结构存储，本身不支持SQL，5.5版以后整合了SQLite，可使用sql进行查询；官方资料给出的评估是如果原生的bdb能让性能提升10倍，使用SqlLite之后，大概就只有2-3倍；sql的解析及底层的衔接耗时较多；

• 开源产品，使用的开源协议为: AFFERO GPL (AGPL)。这个协议对商用产品主要的约束是对与使用Berkeley DB的软件，发布软件包时需要付费；举个例子：如果微软的office要使用则必须付费；而腾讯的QQ后台服务器使用则无需付费；

Berkeley DB设计思想

简单、小巧、可靠、高性能。
DB库和应用运行在同一进程空间，接口为API形式，应用通过API存取DB；

应用范例

MySQL 5.1版之前的数据事务存储引擎使用的是Berkeley DB；（5.1版之后不再使用更多的可能是出于商业的原因，因为Berkeley DB被Oracle收购了）
Google Accounts选用的Berkeley DB作为存储引擎；

Berkeley DB VS Redis

除了速度，Berkeley DB的最大的优势是支持多索引（次级索引）；支持多索引，使得从关系型DB中移植到内存DB更容易，可有效避免数据膨胀及自行处理索引之间的映射关系；

eg：一张学生信息表，以学号为主键（唯一性索引）建立了索引可以查询到指定的学生记录；如果再希望以姓名来查询，可以以姓名为键建立次级索引来查询；
在查询条件比较复杂的情况下，可组合建立多个次级索引来找到同一份数据；
想进一步了解次级索引如何使用，可参考这篇文章：《Berkeley DB多索引查询》

性能测试对比：Berkeley DB VS Redis

使用环境：

CPU:Intel Core 2 Duo P9xxx 2.0G
MEM:16G
OS:Red Hat Enterprise Linux Server release 6.3  (Santiago) x86_64

同样是内存数据库，我们对比Berkeley DB和Redis的运行时间（单位：ms）
A表记录：506622条记录：每条记录：96个字节
B表记录：2478条记录；每条记录：10个字节；
C表记录：107221条记录；每条记录：82个字节；

重建内存数据库 BDB用4s，Redis 20s；
更新内存数据库，BDB和Redis的实验结果都比较理想
查询记录时，BDB比Redis基本快一个数量级；
缓存、重建整个表操作，BDB性能明显优于Redis；这是因为BDB提供批量读取所有数据的接口，而Redis没有提供类似的接口；

性能对比测试：Berkeley DB VS Oracle

为了将数据从Oracle中移植出来，我们需要对比关系型数据库和Berkeley DB的查询效率：
首先，我们使用唯一性索引作为Berkeley DB的主键，并因此查询来和oracle对比；
数据规模：

实验数据；1112516条记录：
大小2.8G；

以查询出最终结果为准：
SQL查询：
SELECT * FROM table_a
WHERE (DATE=to_date(:v, 'YYYYMMDD') AND A =:a AND B =:b AND c>=:c AND D>=:d) AND ( E=:e) AND (F=:F) AND (G=:g) AND H!='C' AND N='N'";
其中>= 、 !=操作无法编入索引，在索引查处数据后需应用再进行筛选过滤；
最终的查询结果为一条记录；

     在存取速度上，Berkerley DB比关系型数据库，比redis都快不少，在批量查询及数据导入操作上甚至快上一个数量级。这主要是因为：

1. 全内存操作；数据都在内存中；

2. DB与应用在同一个进程地址空间中；这样，就没有额外的网络开销。

当然，我们会意识到使用Berkerley DB就必须在每个应用物理节点上都开辟一大块内存，来存放Berkerley DB的数据。这方面，分布式的Redis则显得更为实惠。

 

如果这篇文章让你对Berkeley DB产生了兴趣，如果你也想着效率那点事，想着将关系数据库转到nosql，试着上手吧。传送门：《Berkeley DB入门篇》。

Posted by: 大CC | 31OCT,2013
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