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2024年4月14日发(作者：spoilceapp)
Mongodb VS Mysql 查询性能
admin , 2010/07/16 12:34 , mongodb , 评论(0) , 阅读(54) , Via 本站原创 大 | 中 | 小
最近想用 Mongodb 做些存储层的事情。目前主要用在 id 查询或 ids 查询（如 mysql 的
in 查询）。新的方案能否上线还要看性能。现在把 mongodb 与 mysql 来对比下。
环境：同一台机器，装有 mongodb 1.4, mysql；内存 4g；两个数据库都只有 id 的唯一搜索；
数据量 120w 左右，5w 个查询。对它们进行 id 或 ids 查询。
mongodb
total time
11954ms, 00:11,
954
35885ms, 00:35,
885
63714ms, 00:1:
3,714
-
-
avg time/per
query
0ms, 00,0
0ms, 00,0
1ms, 00,1
5ms, 00,5
10ms, 00,10
613
107274ms, 00:1:4
7,274
186398ms, 00:3:6,
398
-
-
total time
78613ms, 00:1:18,
mysql
avg time/per
query
1ms, 00,1
2ms, 00,2
3ms, 00,3
11ms, 00,11
22ms, 00,22
1 id/per query
10 id/per query
20 id/per query
5 thread, 20 id/per
query
10 thread, 20 id/per
query
从上表看：
每次查一个 id 的查询，在基本相同条件下 mongodb 速度是 mysql 的 7 倍。
每次查多个 id （10/20）的查询，mongodb 比 mysql 快 2 倍。
多线程下查多个 id，mongodb 比 mysql 快 1 倍。
从上面的测试来看：主要用在 id 查询或 ids 查询的应用中 mongodb 要优越 mysql。
在插入这些数据的时候，mongodb 更加快于 mysql，插入120w 到 mongodb 用 83159ms,
->00:1:23,159 就够了。mysql 有几十分钟。
当我在实际应用中(kw 级数据量)，使用 mongodb 速度没有 mysql 好。原因可能有，mysql
的机器好，mongodb 使用不够得当。继续调整和优化程序吧……
附 mongodb 的 in 查询：
代码
BasicDBObject q = new BasicDBObject();
BasicDBObject in = new BasicDBObject();
void createQ(Integer[] ids) {
("id", in);
("$in", ids);
}
上一篇：Mongodb VS Mysql 查询性能，测试了 mongodb 与 mysql 的查询性能。结果说明
mongodb 性能可以， 可以代替 mysql 来使用。
但是这个测试都是在百万级别，我的场景在 KW 级别。所以还要对 mongodb 在 kw 级别
下测试效果。
我测试环境是 4G 内存（有好些内存被其它程序占用），2kw 数据，查询随机生成 id（一
次查询 20 个id）。
在这样的环境中测试不理想，比较失望。平均一次查询 500ms（比 mysql 还差，特别是在
并发查询下，性能较差。很底的吞吐量）。查看其索引大小（用 () 可以查询）：
2kw 数据中有 1.1G 左右的索引，存储的数据在 11G 左右。
测试过程中发现 iowait 占 50% 左右，看来还是 io 的瓶颈。还看到 mongodb 使用的内存
不多（小于索引的大小，看来这机器不足够来测试）。
换了个有可用 6G 内存的机器。在 50 个并发下，可以达到平均 100 ms 左右，算比较满
意，但是并发好像能力不够强。但这个性能不能由我控制，还由机器的可用内存控制。原因
就是 mongodb 没有指定可占用的内存大小，它把所有空闲内存当缓存使用，既是优点也是
缺点：优点--可以最大限度提升性能；缺点--容易受其它程序干扰（占用了它的缓存）。由我
测试来看，它抢占内存的能力不强。mongodb 是用内存映射文件 vmm，官方的说明：
Memory Mapped Storage Engine
This is the current storage engine for MongoDB, and it uses memory-mapped files for all disk I/O.
Using this strategy, the operating system's virtual memory manager is in charge of caching. This
has several implications:
There is no redundancy between file system cache and database cache: they are one and
the same.
MongoDB can use all free memory on the server for cache space automatically without
any configuration of a cache size.
Virtual memory size and resident size will appear to be very large for the mongod process.
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