性能测试：SequoiaDB vs. MongoDB vs. Cassandra vs. HBase

测试结果

一、 场景1：单条记录导入

 

图2：单条记录导入场景

在单条记录导入场景中，SequoiaDB与MongoDB使用insert方法，writeConcern设置为Normal；HBase则设置客户端缓冲区为2KB。而在错误检验方式上，由于是单条记录插入，所以MongoDB必须在每次操作后检测返回值是否成功，因此不可以使用异步插入方式。

在图2的结果中可以看到，单条记录导入操作SequoiaDB最高，总吞吐量可以达到每秒钟近7万。而HBase与Cassandra则比较接近，在5-6万之间。MongoDB在该场景中表现较差，总吞吐量不到每秒1万。

在该场景中，YCSB在4台服务器上各启动24条线程，总共并发量为96线程。

二、 场景2：批量记录导入

 

图3：批量记录导入场景

批量记录导入场景的结果见图3。在该场景中，SequoiaDB与MongoDB使用各自提供的bulk insert方法；HBase则设置client buffer为4MB；Cassandra不提供批量数据导入方式。

在该测试中，批量导入数据为每批次3000条记录，每节点启动8条线程，总数32线程。

测试结果显示，SequoiaDB可以达到每秒钟近19万的导入速度，而MongoDB则与单线程导入的性能接近（1万左右），HBase也没有本质提升。

三、 场景3：单纯查询

 

图4：单纯查询场景

图4显示单纯随机查询的场景。在该场景中MongoDB表现最为突出，整体吞吐量达到每秒钟8万以上。SequoiaDB和Cassandra类似，大约为MongoDB的一半，在4万至5万之间徘徊。而HBase表现最差，未达到每秒1万的指标。

该场景每台物理服务器使用36条客户端线程，总数144条线程。

四、 场景4：查询导入平衡

 

图5：查询导入平衡场景

该场景主要模拟50%的插入和50%的查询业务（图5）。其中插入业务使用单条记录插入。

最终的结果显示，SequoiaDB的整体表现最优，平均达到每秒钟超过14000TPS，而MongoDB/HBase/Cassandra则比较接近，各自不到10000TPS。

五、 场景5：更新为主

 

图6：更新为主场景

如图6所示，更新为主场景模拟95%更新与5%查询的场景。该场景中，SequoiaDB表现最优，结果介于5万到6万之间每秒。

而MongoDB表现相对较弱，大约在5千每秒左右的数量级。

六、 场景6：查询为主

 

图7：查询为主场景

在查询为主的场景中，模拟95%查询+5%更新。在该测试中，SequoiaDB与Cassandra的性能接近单纯查询的场景，而更新操作对MongoDB的损耗相对较大，使其性能仅不到3万每秒。

HBase在随机读为主的场景下相对较慢。

七、 场景7：查询最新

 

图8：查询最新场景

查询最新场景为95%读+5%插入，并且读取的数据尽可能是刚刚写入的数据。

从图8中可以看出，SequoiaDB对于刚刚写入至内存中便读取的场景性能最佳，达到近4万每秒。

而MongoDB和Cassandra则相比场景6有明显下降，HBase依然性能较低。

结论

从第三部分的各个场景对比中可以看出，SequoiaDB数据库在数据插入场景中表现最为突出，甚至超过本身以插入性能著称的Cassandra，混合读写场景下性能也可圈可点。而业界普及率最高的MongoDB则在单纯读取性能上最为抢眼，远超其他。

HBase与Cassandra虽然在写入性能上远高于MongoDB，但是和SequoiaDB相比仍然逊色一筹；而在主键随机读操作方面，Cassandra的新版本和之前的版本比起来性能大幅度上升，基本做到和MongoDB处于同一水平线，而HBase则远不能和其他产品相比。

当然，这些比较也仅仅局限于YCSB所做的测试，而文档类数据库能够提供的二级索引等机制并非是YCSB所测试的。因此，文档类数据库能够提供比宽表类数据库更多的应用场景。

如此看来，对于宽表类数据库来说，如果在其最有优势的主场都败给了文档类数据库，这是否意味着，HBase和Cassandra最大的优势已经不再，文档类数据库会在各个领域的性能表现超越宽表呢？

 

http://www.csdn.net/article/2014-09-16/2821707-benchmark-test-of-MongoDB-SequoiaDB-HBase-Cassandra/2