目录

  • 1.前言
  • 2.测试方式
    • 2.1.硬件配置
  • 3.写性能
  • 4.读性能
    • 4.1.数据远小于内存(内存64GB)
    • 4.2.数据略小于内存(内存8GB)
    • 4.3.数据略大于内存(内存4GB)
    • 4.4.数据远大于内存(内存2GB)

1.前言

我们将 TerarkDB 集成到了 MongoDB 社区版中,后续我们会逐步发布性能测试报告。

  • TerarkDB 是我们替换了 RocksDB 的 SST (Static Sorted Table) 后的产品
  • Mongo-Rocks 是 Facebook 官方适配 RocksDB 作为 MongoDB 存储引擎的产品
  • Mongo-Terocks 指使用 TerarkDB 的 Mongo-Rocks
  • MongoDB 版本为 r3.5.4

2.测试方式

  • 测试工具
  • 测试数据
  • 测试数据集尺寸
    • 约为9.1GB
    • 约800万条数据
    • 平均每条数据大约1KB
  • 测试使用的引擎
  • 读性能测试均是均匀分布齐普夫(Zipf)分布测试
  • 这里测量了读95/99分位延迟数据

2.1.硬件配置

  • Intel(R) Core(TM) i7-6700K CPU @ 4.00GHz
  • Kingston 16G @ 2133 MHz x4 (64G Total)
  • SanDisk SD8SBAT256G1122 (256G SSD)
  • Ubuntu 16.04.2 LTS

3.写性能

  • 以下为写入速度95/99分位延迟数据Insert OPS Insert Latency

4.读性能

我们在开始读性能测试之前,首先批量的将所有数据写入数据库,然后重启服务器后开始测试。需要注意的是,除了数据远小于内存,其它的的读测试均是均匀分布齐普夫分布测试。

  • 内存受限情况,我们使用虚拟机达成
  • 其中 RocksDB 开启 allow_mmap_reads 选项,BlockSize 为 4k
  • WiredTiger 与 TerarkDB 使用默认配置选项

4.1.数据远小于内存(内存64GB)

  • 以下为数据压缩后大小内存占用
  • 由于压缩后数据库的尺寸(Storage Size)与读测试的内存限制无关,后面不再重复 Storage Size 图表 Storage Size Memory Usage

  • 后续所有测试都使用同一份数据

  • YCSB客户端全程占用 240% 以上CPU Read QPS Unlimited Read Latency Unlimited

4.2.数据略小于内存(内存8GB)

  • 此种情况下内存比数据略大,设置数据库专用缓存(缓存解压后的数据) 4G
    • (Wiredtiger 和 RocksDB 官方均推荐配置该缓存占物理内存一半)
  • TerarkDB 需要的内存只有 2.84G,远小于8G,不影响性能
  • 读95/99分位延迟数据为均匀分布测试结果 Read QPS 8G Read Latency_8G

4.3.数据略大于内存(内存4GB)

  • 此种情况下内存比数据略大,设置缓存2G
  • TerarkDB 需要的内存只有 2.84G,远小于4G,不影响性能
  • 读95/99分位延迟数据为均匀分布测试结果 Read QPS 4G Read Latency_4G

4.4.数据大于内存(内存2GB)

  • 此种情况下所有存储引擎都达不到需要的内存
  • 瓶颈在于文件IO,所有引擎的速度严重下降
  • 读95/99分位延迟数据为均匀分布测试结果 Read QPS 2G Read Latency_2G

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