3大主流NoSQL数据库性能对比测试报告

Posted 2020-08-06 渐行渐远....那些错过的青春

近日，知名独立基准测评机构Bankmark，针对目前市面上主流的NoSQL数据库SequoiaDB、MongoDB以及Cassandra三款NoSQL数据库产品做了性能对比测试并发布测试报告。在所有的测试中，三款NoSQL数据库产品的表现各有千秋，没有那款产品能在所有测试场景中完败对手，就整体表现而言SequoiaDB与Cassandra不相上下表现上佳，而MongoDB表现却不理想属于垫底的存在。

　　测试机构：

　　Bankmark是一家德国的独立基准测评机构，业内著名的NoSQL性能测试团队。

　　测试产品：

　　MongoDB(目前名气最大，用的人最多的NoSQL数据库，占据了非关系型数据库的主流位置。)

　　SequoiaDB(由前IBM DB2团队的研发人员创建，据称在性能和功能上能够与MongoDB做正面抗衡。)

　　Cassandra(是Facebook的数据库系统的开源分支，支持者众多，而Cassandra能一直稳压HBase(高贵的血统，与Hadoop天然集成)长期霸占列存储第一更是其优越性的强有力证明。)

　　测试环境：

　　Bankmark使用了 Yahoo Cloud Serving Benchmark(YCSB)测试框架作为测试工具。

　　所有的测试都在物理硬件上进行，没有使用任何虚拟化的层级。

　　所有的数据库测试都在一个10节点的集群上进行，其中10台服务器(Dell PowerEdge R520(5台)、Dell PowerEdge R720(5台))作为数据库系统的主机，5台(HP ProLiant BL465c)刀片机作为YCSB客户端。

　　测试结果：

　　从报告结果来看，没有那款产品能在所有测试场景中全部击败对手，在“大部分内存环境”的设定下，SequoiaDB的性能明显优于其他的产品，除了在Cassandra的强项“读多写少”。在“全内存环境”下测试结果表明，SequoiaDB拥有更快速的读请求性能，而Cassandra在写请求下表现要好于SequoiaDB。然而，在所有的测试案例中，MongoDB几乎都是最慢的。更多内容请见测试报告（NoSQL Performance Test）

　　大部分内存环境(Mostly-in-memory)：原始数据大小为总RAM大小的1/4

　　全内存环境(in-memory)：原始数据大小为总RAM大小的1/2

　　测试场景1： 2亿条记录(每个节点2000万)

　　在本实验中，全内存环境下(原(始)数据大小大约占系统总内存的45%左右 )

　　1、单条数据导入

▲单条记录载入测试

　　从上图结果中可以看到，在全内存环境下，单条记录载入操作，Cassandra最高，总吞吐量可达每秒近7万，Mongodb最差。

　　2、批量数据导入(1000条记录一批次)

▲批量记录载入测试

　　在该测试中，数据为每批次1000条，测试结果显示，SequoiaDB可以达到每秒钟近6.5万的导入速度。

　　3、Zipfian分布，100%读

▲单纯随机查询测试

　　单纯随机查询的测试中，SequoiaDB表现最为突出，Mongodb次之。

　　4、Zipfian分布，50%读，50%更新

▲查询更新平衡测试

　　在查询更新平衡测试中（50%读，50%更新），Sequoiadb表现最佳，Mongodb表现最不理想。

　　5、Zipfian分布，5%读，95%更新

▲更新为主的测试

　　在以更新为主的测试中(5%查询，95%更新)，Cassandra表现最佳。

　　6、Zipfian分布，95%读，5%更新

▲查询为主的测试

　　在以查询为主的测试中(95%查询，5%更新)，mongodb表现最优秀，Cassandra最差

　　7、latest分布，95%读，5%插入

▲查询最新测试

　　从图中可以看出，查询最新测试中，SequoiaDB对于刚刚写入至内存中便读取的场景性能最佳，Cassandra最差

　　测试场景2： 1亿条记录(每个节点1000万)

　　在本案例/实验中，大部分内存环境下(原(始)数据大小大约占系统总内存的22%左右)

　　1、单条记录导入

▲单条记录导入测试

　　从上图结果中可以看到，在大部分内存环境下，单条记录载入操作，Sequoiadb最佳。这与在全内存环境下结果发生了变化。

　　2、批量数据导入

▲批量载入测试

　　测试结果显示，SequoiaDB可以达到每秒钟7万多的导入速度。

　　3、Zipfian分布，100%读

▲单纯随机查询的测试

　　单纯随机查询的测试中，SequoiaDB表现依然是最为突出，Cassandra次之。。

　　4、Zipfian分布，50%读，50%更新

▲查询更新平衡的测试

　　在查询更新平衡测试中，50%读，50%更新，Sequoiadb依然表现最佳

　　5、Zipfian分布，5%读，95%更新

▲更新为主的测试

　　在以更新为主的场景测试中(5%查询，95%更新)，Cassandra秒杀对手。

　　6、Zipfian分布，95%读，5%更新

▲查询为主的测试

　　在以查询为主的场景中(95%查询，5%更新)，Cassandra表现最佳,Mongodb反而表现最差

　　7、 latest分布，95%读，5%插入

▲查询最新的测试

　　从图中可以看出，与全内存环境不同的结果，SequoiaDB依然最快，Cassandra超过Mongodb仅次于SequoiaDB。