MongoDB性能測試與Python測試代碼

發布時間：2020-06-05 15:11:22 來源：網絡閱讀：10240 作者：Slaytanic 欄目：MongoDB數據庫

最近參與公司一個項目，計劃對在線平臺的大規模查詢做到快速響應，預估數據總量大概在2-3億條，數據庫并發量大概每秒1500，一年后并發大概3000每秒，經過在Redis和mongodb之間艱難的選擇之后，決定使用mongodb，主要看中其平行擴展能力和GridFS上的Map/Reduce。預估項目完成上線后，高峰時段每秒并發查詢在1500-3000之間。

其實我個人是比較喜歡Redis的，其并發查詢能力和超越memcached的速度都很令人心動，不過其持久化和集群擴展性不太適合業務需要，所以最后還是選擇了mongodb。

下面是對mongodb測試的代碼和結果。雖然公司用的一水的CentOS，但是由于我是FreeBSD的支持者，所以在FreeBSD和CentOS上都測試了一下結果。

寫庫程序是網上抄來的，查詢程序是自己寫的。

寫庫程序

#!/usr/bin/env python

from pymongo import Connection
import time,datetime

connection = Connection('127.0.0.1', 27017)
db = connection['hawaii']

#時間記錄器
def func_time(func):
        def _wrapper(*args,**kwargs):
                start = time.time()
                func(*args,**kwargs)
                print func.__name__,'run:',time.time()-start
        return _wrapper

@func_time
def insert(num):
        posts = db.userinfo
        for x in range(num):
                post = {"_id" : str(x),
                        "author": str(x)+"Mike",
                        "text": "My first blog post!",
                        "tags": ["mongodb", "python", "pymongo"],
                        "date": datetime.datetime.utcnow()}
                posts.insert(post)

if __name__ == "__main__":
#設定循環500萬次
num = 5000000
insert(num)

查詢程序

#!/usr/bin/env python

from pymongo import Connection
import time,datetime
import random

connection = Connection('127.0.0.1', 27017)
db = connection['hawaii']

def func_time(func):
                def _wrapper(*args,**kwargs):
                                start = time.time()
                                func(*args,**kwargs)
                                print func.__name__,'run:',time.time()-start
                return _wrapper

#@func_time
def randy():
                rand = random.randint(1,5000000)
                return rand

@func_time
def mread(num):
                find = db.userinfo
                for i in range(num):
                                rand = randy()
#隨機數查詢
                                find.find({"author": str(rand)+"Mike"})

if __name__ == "__main__":
#設定循環100萬次
                num = 1000000
mread(num)

刪除程序

#!/usr/bin/env python

from pymongo import Connection
import time,datetime

connection = Connection('127.0.0.1', 27017)
db = connection['hawaii']

def func_time(func):
        def _wrapper(*args,**kwargs):
                start = time.time()
                func(*args,**kwargs)
                print func.__name__,'run:',time.time()-start
        return _wrapper

@func_time
def remove():
        posts = db.userinfo
        print 'count before remove:',posts.count();
        posts.remove({});
        print 'count after remove:',posts.count();

if __name__ == "__main__":
        remove()

結果集

	插入500萬	隨機數查詢100萬	刪除500萬	CPU占用
CentOS	394s	28s	224s	25-30%
FreeBSD	431s	18s	278s	20-22%

CentOS插入和刪除勝出；FreeBSD發揮了UFS2的優勢，讀取勝出。

由于是作為查詢服務器使用，所以讀取速度快是個優勢，不過我不是領導，我說了不算，最終還是得CentOS。

在測試中，一直使用mongostat監控，從并發數量上，兩個系統差不多。還測試了插入并發查詢，不過結果差不多，大概并發的相加和都是15000-25000每秒。性能還是很不錯的。

不過確實大數據量下插入性能下降比較嚴重，CentOS測試了5000萬數據插入，耗時接近2小時。大概是6300多秒。比起500萬數據插入速度，差不多慢了50%。不過查詢速度還算差不多。

測試結果供需要者做個參考。

不過，這個測試不是太公平。FreeBSD配置要差一點。

CentOS 16G內存，Xeon5606 兩顆8核。Dell品牌機。

FreeBSD 8G內存，Xeon5506 一顆4核。攢的沒牌子1U。

如果相同環境下，我覺得還是FreeBSD性能會比較好一點。

向AI問一下細節

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