`
heamon
  • 浏览: 21162 次
  • 性别: Icon_minigender_1
  • 来自: 北京
最近访客 更多访客>>
社区版块
存档分类
最新评论

[转]NoSQL数据库性能比较:MongoDB、Redis、Tokyo Tyrant

阅读更多
   准备对MongoDB, Redis以及Tokyo Tyrant的读写做一个简单的测试,为了进行相对公平的测试,需要了解他们背后的实现机制,下面是一些比较:
  存储实现的比较:
  * 内存文件映像(Memory-File Mapping) Redis, MongoDB
  * 文件 + Cache Tokyo Tyrant
  * 内存: Redis, Tokyo Tyrant
  Key/Value索引形式:
  * B+ Tree : MongoDB, Tokyo Tyrant
  * Hash Table: Redis, Tokyo Tyrant
  * Fixed Length: Tokyo Tyrant
  从上面的比较可以看出,Redis和MongoDB是基于系统内存映像文件,数据能命中在内存的时候读写操作性能应该是非常强的,当然,反过来,如果数据十分分散不能在内存命中,那么内存页的切换开销将是非常可怕的,MongoDB和Redis数据文件不同的是将数据存放在多个文件中,每当上一个存满的时候就会创建新的数据空间文件。鉴于MongoDB 是主要比较对象,而其采用B+Tree进行存储,故TT也使用B+Tree引擎进行比较。
  那么该测试什么自然就可以得知:尽管使用内存映像文件读写操作会很快(快到什么程度),但是当写满内存以后呢?
  文件大小限制:
  32bit: MongoDB <= 2G
  TT no limits if u ./configure --enable-off
  64bit: MongoDB和TT均无限制。
  注:Redis 总是受限于内存的大小。
  为了进行相对公平的测试:
  首先通过虚拟机对内存的使用进行同等限制,因为MongoDB和Redi实际上读写都是在内存操作的(利用MemoryMap文件),故当数据库的大小超过内存大小时候的性能尤为重要。故用虚拟机来设置一个较小的内存大小,来快速观察数据库大小超过内存的时候的性能。
  这里设置虚拟机内存256M,实际可使用内存200M左右,CPU 2核,Unbuntu Server 9.10
  测试记录:
  Key: 512的随机字符串
  Value: 大约5k的随机字符串
  每项记录数据大小:大约5.5k
  计划插入数据100000条:5.5k*1000=5.5M*100=550M 数据量大约 550M。
  注:key开始是用1k的随机字符串来测试,但是在测试mongoDB 报告key too large to index, 因此减小key的大小到512字节。
  当没有任何数据的时候:
  MongoDB的大小:
  64M: (db.0, db.1, ..)data FIle
  16M: (database.ns) name space index file.
  TC的大小:
  133K btree.tcb
  256 fixed.tcf
  517K hash.tch
  Redis的大小:
  VirtualMemFile: 41M redis-3546.vm
  DB: 0M
  注:redis的文件初始大小基本等于你设置的内存以及内存页的大小,可以自己调整。redis通过定时存盘的策略进行保存,定时策略可以自行设置。
  通常情况下,redis的数据库必须<=内存,如果要让redis的数据库大于内存,那么必须在配置中打开vm_enabled选项(貌似没用,当插入数据超过内存后,会被Unbuntu的后台保护进程给杀掉,如果设置了最大使用的内存,则数据已有记录数达到内存限值后不能继续插入新值)。
  key/value 功能:
  Redis: 读写key/value,value可以有各种结构,但Value无索引。
  MongoDB: 以collection组织,key如果不特别指定将由系统作为ObjectId产生(指定使用“_id”字段),value是结构化的,value里的字段可以被索引。
  TokyoTyrant: 读写key/value,table 数据引擎支持结构化的value和字段索引,其它数据引擎不支持,b+tree可以用key索引。
  基准测试机器:
  虚拟机是跑在 2 CPU 2.26G Intel Core 2 Duo,内存为2G
  虚拟机:
  CPU 2核
  内存 256M
  操作系统:Unbuntu Server 9.10 32bit
  使用软件版本:
  * MongoDB: mongodb-linux-i686-2010-02-26
  * TokyoTyrant: TT1.1.40; TC1.4.42
  * Redis: 2010-03-01(GIT SRC)
  启动:
  redis-server ./redis.conf(设置了最大内存210兆:maxmemory 210000000, vm-enable=yes,vm-max-memory 20000000,vm-pages 1342177)
  ./ttserver -port 1974 /data/db/tt.tcb
  bin/mongod -port 1974 --dbpath /data/db/mongo
  MongoDB
  如上所述测试添加10万条数据:
  内存,刚开始的时候虚拟内存占用48564,物理内存占用 3432,在插入2000条数据后,虚拟内存到达143M,物理内存33M,内存增长很迅速。最后虚拟内存稳定在1048M,物理内存则在160M-211M徘徊。
  CPU占用率最低的时候为6%,最高的时候达到30%,平时在8%-10%之间。
  从测试看,每次分配DB空间的时候所有插入操作被冻结,最坏的一次插入2000条耗时1分多(这个时候正好有分配空间文件发生),平时,插入2000条数据大约耗时17-18秒。
  最后MongoDB的数据文件总大小达到:977M
  接着测试MongoDB读取10万条记录(非命中形式:该key是随机产生的,因此大都不会存在数据库中)
  内存:虚拟内存稳定在1048M,物理内存占用在90M-94M。
  CPU:最低占用8%,最高到45%;平时在10%-12%左右。
  读取2000条记录大约耗时3-4秒,第一次用了6秒。
  Redis
  同样测试添加10万条数据:
  内存,开始的时候忘记看了,大致较开始的虚拟内存占用112M,物理内存82M,在4万条记录的时候VM占用196M,物理内存占用163M,最后的时候VM占用237M,物理内存204M。
  CPU:最低占用3%,最高的时候15%,平时在7%-11%之间。
  当Redis向磁盘写入数据的时候,有变慢(2000条记录耗时21秒),平时存2000条记录大约耗时18-19秒左右。
  不过没有设定maxmemory的时候,在大约写入 6万多个数据后服务器被挂掉。当设置最大使用内存(200M)后,达到内存限制,写入不了(已写入48136个数据),但是不会挂了。
  Redis文件在写入48136个数据时候的大小(包括VM文件):277M,其中VM 41M,数据库236M。
  接着测试Redis读取10万条记录(非命中形式:该key大都不会存在数据库中)
  内存:虚拟内存237M,物理内存占用204M
  CPU:在26%-43%
  读取2000条记录大约耗时在3-4秒。
  Tokyo Tyrant
  如上所述测试添加10万条数据:采用默认配置参数运行TT B+Tree
  内存:初始的时候VM: 76928 物理内存: 1232,在插入的过程内存的增加很少,在插入到4万条记录的时候虚拟内存仅为99540,物理内存23M,到最后虚拟内存117M,物理内存37M。
  CPU占用率始终稳定在2%
  在插入到5万条记录前,平均插入2000条耗时约19-20秒,到8万条记录前时候,插入2000条耗时20-22秒,再接下来的2万条,平均插入2000条耗时在慢慢增加并有震荡,28秒,最后到42秒(B+Tree的索引节点在内存中满了?可能需要调整参数?)。
  TT的数据库只有一个文件大小为:589M
  接着测试TT读取10万条记录(非命中形式:该key大都不会存在数据库中)
  内存稳定在:VM110M;物理内存36M。
  CPU:最低2%,最高6%,平时在4%
  读取2000条记录大约耗时在7-8秒,偶尔6秒或9秒。
  小结:
  MongoDB和Redis写入数据不是直接写入磁盘,所以当重启系统时候没有存盘的数据将全部丢失。TT实际上也有内存缓冲,不过和前者相比要小的多。
  以上测试并不完善,只是一个开始,比如没有测试小数据(以数字作为key,100字节Value),没有测试较大的数据(20K左右);没有测试在命中情况下的性能;没有测试并发读写的性能,据闻MongoDB的并发读写效率不是特别出色,MongoDB的特色在于支持的查询语言非常强大,其语法有点类似于面向对象的查询语言,几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能,并实现了存储节点的自动sharding管理等配套功能;以及由于MongoDB是分布在多个文件中,当数据量远大内存,分布在足够多的文件的时候的性能;对开启同步日志后的Replication测试....对于TT来说,需要对TT的其它数据引擎进行测试,以及TT的各种数据引擎如何优化?TC/TT在mixi的实际应用当中,存储了2000万条以上的数据,同时支撑了上万个并发连接,是一个久经考验的项目。TC在保证了极高的并发读写性能的同时,具有可靠的数据持久化机制,同时还支持类似关系数据库表结构的hashtable以及简单的条件,分页和排序操作,是一个很棒的NoSQL数据库。TC的主要缺点是在数据量达到上亿级别以后,并发写数据性能会大幅度下降(读不受影响),NoSQL: If Only It Was That Easy提到,他们发现在TC里面插入1.6亿条2-20KB数据的时候,写入性能开始急剧下降。Redis本质上是一个Key-Value类型的内存数据库,很像memcached,整个数据库统统加载在内存当中进行操作,定期通过异步操作把数据库数据flush到硬盘上进行保存。因为是纯内存操作,Redis的性能非常出色,Redis最大的魅力是支持保存List链表和Set集合的数据结构,而且还支持对List进行各种操作,例如从List两端push和pop数据,取 List区间,排序等等,对Set支持各种集合的并集交集操作,此外单个value的最大限制是1GB,不像memcached只能保存1MB的数据,Redis可以用来实现很多有用的功能,比方说用他的List来做FIFO双向链表,实现一个轻量级的高性能消息队列服务,用他的Set可以做高性能的tag系统等等。另外Redis也可以对存入的Key-Value设置expire时间,因此也可以被当作一个功能加强版的memcached来用。
分享到:
评论

相关推荐

    NoSql数据库之Redis笔记

    ### NoSQL数据库之Redis知识点详解 ...通过以上介绍,我们可以看到Redis不仅是一种高性能的NoSQL数据库,而且具备丰富的功能特性和应用场景。无论是作为缓存层还是用于实现复杂的业务逻辑,Redis都能发挥出色的表现。

    memcached,mongdb,redis,Tokyo Tyrant的安装和使用

    标题中的“memcached, mongdb, redis, Tokyo Tyrant”都是知名的NoSQL数据库系统,它们在现代互联网应用中被广泛使用。这篇博文很可能是关于如何在操作系统环境下安装和使用这四种数据库的教程。 1. **Memcached**...

    什么是NoSQL数据库?

    NoSQL数据库的出现主要是为了应对关系型数据库在处理大规模数据、高并发请求时的性能瓶颈。 关系型数据库,起源于1969年埃德加·弗兰克·科德提出的概念,经历了一段时间的发展才逐渐普及。这种类型的数据库以其...

    NoSQL数据库学习教程.pdf

    Tokyo cabinet / Tyrant是指使用Tokyo cabinet / Tyrant来实现键值存储。 CT.M是指使用CT.M来实现键值存储。 Scalien是指使用Scalien来实现键值存储。 Berkley DB是指使用Berkley DB来实现键值存储。 MemcacheDB...

    redis数据库

    1. **键值(Key-Value)存储数据库**:如TokyoCabinet/Tyrant、Redis、Voldemort、BerkeleyDB等。这类数据库最适合用于内容缓存,尤其是面对高访问负载时表现出色。 2. **列存储数据库**:例如Cassandra、HBase、Riak...

    NoSQL非关系型数据库

    - **永久性键值数据库**:如Tokyo Tyrant,这类数据库将数据存储在硬盘上,数据持久化但速度相对较慢。 - **兼具型键值数据库**:如Redis,这类数据库先将数据存入内存中,并定期同步至硬盘,兼顾了速度与数据安全...

    no关系型数据库,nosql

    2. Tokyo Cabinet & Tokyo Tyrant:Tokyo Cabinet是一个DBM风格的Key-Value数据库,而Tokyo Tyrant为其提供的网络接口,支持memcache协议和HTTP操作。Tokyo Cabinet具有高性能和多种存储引擎选择,Tokyo Tyrant则...

    关系数据库还是NoSQL数据库.doc

    3. 键值存储:如Tokyo Cabinet/Tyrant、Berkeley DB、MemcacheDB和Redis,这类数据库以键值对形式存储数据,查询速度快,适用于缓存和快速访问场景。 4. 图存储:如Neo4J、FlockDB,专门用于存储和查询复杂的图形...

    NoSQL数据库的类型.pdf

    常见的键值存储如memcached和Tokyo Tyrant,数据存储在内存中,适用于临时性存储,数据易丢失;而Redis则同时支持内存和硬盘存储,既能保证数据持久化,又能实现高速读写,特别适合处理数组类型的数据。 - 应用场景...

    nosql研发之路

    NoSQL数据库的出现,旨在解决传统关系型数据库在大数据处理、高并发访问及分布式环境下的不足,尤其是在Web 2.0时代,互联网应用对数据处理的需求日益增长,NoSQL数据库以其灵活的数据模型、水平可扩展性、高性能和...

    mongodb学习总结.docx

    - **Key-Value 存储**:Tokyo Cabinet/Tyrant、Berkeley DB、MemcacheDB 和 Redis,适用于快速的键值查找。 - **图存储**:Neo4J 和 FlockDB 专门用于存储和处理图形关系。 - **对象存储**:如 db4o,直接使用...

    第19章 非关系型数据库—NoSQL.docx

    2. 永久性:“数据不会丢失”,Tokyo Tyrant、Flare 属于这种类型 3. 两种兼具型:临时性和永久性兼具,集合了临时性键值存储和永久性键值存储的有点,Redis 属于这种类型 面向文档的数据库的特点是: 1. 不需要...

    MongoDB交流-基础知识介绍

    - **键值存储**:例如Redis、Tokyo Cabinet/Tyrant,适合快速查找键对应的值,对于非结构化数据非常友好。 - **图存储**:如Neo4J、FlockDB,专门针对图形数据模型进行优化,非常适合社交网络和推荐系统等应用场景。...

    NoSQL数据库笔谈

    Tokyo cabinet / Tyrant CT.M Scalien Berkley DB MemcacheDB Mnesia LightCloud HamsterDB Flare 最终一致性Key Value存储 Amazon之Dynamo 功能特色 架构特色 BeansDB 简介 更新 特性 性能 Nuclear 两个设计上的T ...

    NoSQL数据库详细介绍入门经典

    - **Tokyo Cabinet/Tyrant**:一种轻量级的键值存储系统。 - **CT.M**:一种分布式键值存储系统。 - **Scalien**:一种分布式的键值存储系统。 - **BerkeleyDB**:一款嵌入式的数据库引擎。 - **MemcacheDB**:...

    Redis操作基础文档

    1. **键值存储**:如Tokyo Cabinet/Tyrant、Berkeley DB、MemcacheDB、Redis等,特点是使用键值对形式存储数据,访问速度快,但缺乏复杂查询功能。 2. **文档数据库**:如MongoDB、CouchDB等,使用JSON或类似格式...

    10天掌握MongoDB 2012翻新完整版

    - 示例产品:Tokyo Cabinet/Tyrant、Redis、Voldemort、Oracle BDB。 - **列式数据库**: - 特点:按列存储数据,适合大数据分析场景。 - 示例产品:Cassandra、HBase、Riak。 - **文档型数据库**: - 特点:...

    最全面的redis教程

    1. 键值(Key-Value)存储数据库,如Redis、Tokyo Cabinet/Tyrant,适合内容缓存,优点是查询快速,但结构化程度低。 2. 列存储数据库,如Cassandra、HBase,适用于分布式文件系统,优点在于查找速度快,扩展性强,但...

    redis笔记.docx

    例如 TokyoCabinet/Tyrant、Redis、Voldemort 和 BerkeleyDB 等。这类数据库的优势在于能够提供快速查询能力,但存储的数据缺少结构化,适合用于内容缓存等场景。 2. **列存储数据库**:此类数据库将相同类型的列...

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics