MongoDB 3.0 WT 引擎性能测试

来源：互联网发布：如何抓取股票数据编辑：程序博客网时间：2024/05/08 21:27

大家好，我是E叔，在这给大家分享下MongoDB 3.0WT引擎下的性能测试供大家参考。本测试过程使用了2类机器。

机器A（cache 12G，即内存>数据）：
数据：{_id:默认,Name:”Edison”,Num:随机数}
使用引擎：WiredTiger
索引：除了_id的索引外，Num字段也有索引。

  OS：centos6.5 64Cpu：8核 E5 2407 2.4GHZRAM：16GDisk：300G SATA*2 RAID 1

Insert：

  同时连接数                  op/s6                           15K10                          25K17                          40K25                          50K50                          50K

Update（表2亿条数据）:

  同时连接数                  op/s6                           18K10                          25K17                          32K25                          38K50                          42K

Query（表2亿条数据）:

  同时连接数                  op/s6                           23K10                          42K17                          50K25                          50K50                          50K

TPS（表2亿条数据）：

  同时连接数                  query/s      insert/s6                           15K            15K10                          20K            20K17                          21K            21K25                          23K            23K50                          23K            23K

机器B（cache 12G，即内存>数据）：
数据：{_id:默认,Name:”Edison”,Num:随机数}
使用引擎：WiredTiger
索引：除了_id的索引外，Num字段也有索引。

OS：centos6.5 64Cpu：24核 E5 2403 1.8GHZRAM：64GDisk：300G SSD RAID 10

Insert：

  同时连接数                  op/s3                           23K4                           50K6                           55K8                           65K14                          75K20                          85K30                          95K35                          100K40                          110K45                          150K50                          164K

Update（表2亿条数据）:

  同时连接数                  op/s3                           14K6                           23K15                          44K20                          63K25                          93K35                          130K40                          140K45                          140K50                          150K

Query（表2亿条数据）:

  同时连接数                  op/s3                           10K6                           41K15                          84K20                          120K25                          140K35                          180K40                          190K45                          193K50                          195K

TPS（表2亿条数据）：

  同时连接数                  query/s         insert/s3                           10K               10K6                           31K               31K12                          44K               44K25                          60K               60K35                          75K               75K50                          75K               75K

下面在机器B上测试内存不足装下所有数据（只能装下index/index都无法全部装下）的情况内存装下所有数据：

Query（表3亿条数据）:

  同时连接数                  op/s3                           20K5                           40K8                           58K12                          80K15                          90K22                          130K27                          170K35                          180K50                          195K

内存仅装得下index：

cache：data = 4：10
Query（表3亿条数据）:

  同时连接数                  op/s3                           8K5                           10K8                           16K12                          20K15                          25K22                          32K27                          40K35                          48K50                          57K

内存连index都无法全部放下：

cache：data = 1：10
Query（表3亿条数据）:

  同时连接数                  op/s3                           3.4K5                           4.5K8                           9.3K12                          11K15                          14K22                          20K27                          24K35                          25K50                          34K

 索引全在内存中：cache:data为4：10索引不全在内存中cache:data为1：10

内存足够大的情况下，CPU是瓶颈，CPU表现越好的机器，MongoDB性能越好。

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