百万级海量数据内存数据库和数据库的性能对比

最近公司准备把内存数据库和数据库换成国产的数蚕数据库。老大让我来测试一下性能。周末正好加个小班小试了一下。

环境准备:

官方提供的包括的linux和windows平台专业版各一套。我这里测试是windows平台使用Windows 10系统。

开发机器：CPU i7 8700, 内存 16G, 256G固态盘。

数据准备:

使用100000,1000000条包含整数类型，浮点类型，日期类型，字符串类型的数据，其中name,date,value含有重复值。构造的数据表为id,name,date,value的字段表。

内存数据库

测试内容包含:插入，查询

插入分别使用insert, sql文件和import功能。

这个数据库的sql和标准有一些不太一致的地方，还好在线文档写得很清晰，过了一遍就大概齐了解区别了。

运行sct_local_mem.exe,或者运行sct_s_mem.exe再运行sct_c_mem.exe连接服务端。

以下测试在sct_local_mem.exe上，经测试通过网络速度对这部分插入测试几乎没有影响。

首先构造数据表

create table test(id u32(false), name string(true), date date(true), value float(true));

insert使用数据库序列函数seq可以直接生成序列。

insert into test (id, name, date, value) select seq(100000), constants("张三",100000), constants (date(),100000), seq(100000)+1.0;

执行时间:

execute time: 743390 us 134518条每秒

使用

select "insert into test (id,name,date,value) values(" + x2str(id) + ",\"" + name + "\",\"" + x2str(date) + "\"," + x2str(value) + ");" as sql from test export as csv path="test.sql";

生成sql文件。去除第一行

Sql文件内容为100000行

insert into test(id, name, date, value) values(0,"张三","2020-11-12",1.000000);insert into test(id, name, date, value) values(1,"张三","2020-11-12",2.000000);insert into test(id, name, date, value) values(2,"张三","2020-11-12",3.000000);insert into test(id, name, date, value) values(3,"张三","2020-11-12",4.000000);
…

使用exec 执行sql文件

exec "test.sql"

执行时间:

execute time: 12597752 us 7938条每秒

使用import加载csv时间

select * from test export as csv path="test.csv";import test from csv path="test.csv";

执行时间:

execute time: 875321 us 114285条每秒

对应百万结果:

insert select 时间: execute time: 7906557 us 126422 条每秒

exec 时间: execute time: 125150944 us 7990条每秒

import time: execute time: 9379922 us 106610 条每秒

大体上可以看出时间上是亚线性关系稳定的增加。

查询测试(仅在1000000数据下):

select id,date from test where first 100;

execute time: 447 us

select id,date from test where first 10000;

execute time: 7067 us

select id,date from test where id==10000;

execute time: 345 us

查询速度可以媲美nosql数据库

硬盘数据库

构造表

create table test(id u32(false), name string16(true), date date(true), value float(true));

insert插入数据

insert into test (id, name, date, value) select seq(100000), constants(“张三”,100000), constants (date(),100000), seq(100000)+1.0;

执行时间:

execute time: 247098217 us 平均404条每秒

exec sql执行时间:

exec "test.sql";

execute time: 274124784 us 平均364条每秒

数据无import命令使用load命令替代

load test from csv path="test.csv";

load执行时间:

execute time: 2055357 us 平均48543 条每秒

百万insert和exec时间比较长就没有测试，只测试load

load执行时间:

execute time: 18544048 us 平均54054条每秒

查询测试(仅在1000000数据下):

select id,date from test where first 100;

execute time: 1256 us

select id,date from test where first 10000;

execute time: 59253 us

select id,date from test where id==10000;

execute time: 465 us

结论

整体看对比内存数据库硬盘直接insert语句插入速度慢了20倍左右。

load/import导入数据比内存数据库只慢了一倍左右。

查询速度少量查询慢了约一倍，查询越多速度慢的越多。

内存数据库速度上优势很明显，数据库产品整体上性能比较稳定，查询性能非常出色。适合多读少写的业务场景。

更新一下：

后来技术服务人员告诉我们说插入是默认不启用写缓存的，启用写缓存后我又测试了一下插入速度，大约提升了四倍左右性能，2000条左右每秒，和其它数据库性能差不多。