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本文主要内容是测试了不同NoSQL数据库在测试工具YCSB中的表现。我们选取了3款流行的内存(in-memory)数据库管理系统:Redis,Tarantool 以及 CouchBase,还有缓存系统Memchached。Memchached虽然不属于数据库管理系统但常作为快速存储系统使用。
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测试环境由4台在Microsoft Azure Cloud中的虚拟机组成的计算机组组成。这些虚拟机同属于一个数据中心。nosql-1和nosql-2用作测试Tarantool和CouchBase,nosql-3和nosql-4用作测试Redis,Azure Redis Cache 以及 Memcached。这些机器都安装和配置了相应数据库和测试项目。虚拟机的配置为4核A3 CPU,7GB RAM,120GB硬盘。
数据库及设置
内存数据库管理系统会存储所有在主内存中的数据并在磁碟上进行持续更新操作;透过日志记录每个数据的修改以确保连贯性。由于是以append-only方式进行日志写入,因此它很少遇到瓶颈问题;读取/写入都不会造成频繁的磁碟头移动。
Redis在2009推出,目前的最新版本是3.0.5。我们这里使用的版本是3.0.4,以append-only(只附加)方式进行数据管理,与其配合使用的是Microsoft Azure Redis Cache工具。
Tarantool是一款开源NoSQL数据库管理系统。我们使用的是Tarantool 1.6.7-126-gb35aff9,日志采用write-ahead(先写)模式。Memcached是一款分布式内存缓存系统,这里使用是Memcached 1.4.14-0ubuntu9。
Couchbase Server是开源分布式NoSQL面向文档数据库,这里使用的版本是Couchbase 4.0.0-4047-1。
YCSB测试工具
Yahoo! Cloud Serving Benchmark(YCSB)是功能强大的NoSQL数据库性能测试工具,它提供了6种主要的负载工作类型,以字母A到F来区分。
负载A负责更新操作,极值是50/50的读写操作,如用于进行新近操作记录。负载B负责读取操作,极值是95/5的读写操作,如用于进行图片标签管理,多进行标签读取操作。负载C负载100%的读取操作,如用于进行用户属性获取。负载D以先进先出方式进行插入操作,如用户进行最新数据读取。负载E负责小范围记录读取而不是单个记录读取,如线程会话。负载F负责记录的读取,修改和写入,如用户信息管理。
我们对配置文件作了两处参数修改:数据条目recordcount设为200000,操作条目operationcount设为5000000。YCSB是多线程工具,我们将以8, 16, 32, 64, 128 及256 线程来进行测试。详细的测试脚本请点击这里进行下载。
下列测试结果图以颜色进行测试对象区分,
Tarantool (HASH) (蓝)
Tarantool (TREE)(浅蓝)
Redis (红)
Azure Redis Cache (橙)
Memcached (绿)
CouchBase(黑)
更多图片请点击[这里]查看。
结论
Tarantool在所有负载类型测试中皆取得了最优成绩。它创建了一个无锁内存引擎,以协同多任务方式进行操作而不是互斥或并行处理方式。根据以下性能图表现,我们的结论是Tarantool的高吞吐量处理是其最大优势之一。因此在多数场合下,Tarantool是用户的最佳选择。
Web1.0的时代,数据访问量很有限,用一夫当关的高性能的单点服务器可以解决大部分问题。
随着Web2.0的时代的到来,用户访问量大幅度提升,同时产生了大量的用户数据。加上后来的智能移动设备的普及,所有的互联网平台都面临了巨大的性能挑战。
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL ),意即“不仅仅是SQL”,泛指非关系型的数据库。
NoSQL 不依赖业务逻辑方式存储,而以简单的key-value模式存储。因此大大的增加了数据库的扩展能力。
Memcache Memcache Redis Redis MongoDB MongoDB 列式数据库 列式数据库 Hbase Hbase
HBase是Hadoop项目中的数据库。它用于需要对大量的数据进行随机、实时的读写操作的场景中。
HBase的目标就是处理数据量非常庞大的表,可以用普通的计算机处理超过10亿行数据,还可处理有数百万列元素的数据表。
Cassandra Cassandra
Apache Cassandra是一款免费的开源NoSQL数据库,其设计目的在于管理由大量商用服务器构建起来的庞大集群上的海量数据集(数据量通常达到PB级别)。在众多显著特性当中,Cassandra最为卓越的长处是对写入及读取操作进行规模调整,而且其不强调主集群的设计思路能够以相对直观的方式简化各集群的创建与扩展流程。
主要应用:社会关系,公共交通网络,地图及网络拓谱(n*(n-1)/2)
NoSQL,泛指非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起,传统的关系数据库在应付web2.0网站,特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心,暴露了很多难以克服的问题,而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战,尤其是大数据应用难题。
虽然NoSQL流行语火起来才短短一年的时间,但是不可否认,现在已经开始了第二代运动。尽管早期的堆栈代码只能算是一种实验,然而现在的系统已经更加的成熟、稳定。不过现在也面临着一个严酷的事实:技术越来越成熟——以至于原来很好的NoSQL数据存储不得不进行重写,也有少数人认为这就是所谓的2.0版本。这里列出一些比较知名的工具,可以为大数据建立快速、可扩展的存储库。
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL ),意即“不仅仅是SQL”,是一项全新的数据库革命性运动,早期就有人提出,发展至2009年趋势越发高涨。NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储,相对于铺天盖地的关系型数据库运用,这一概念无疑是一种全新的思维的注入。
对于NoSQL并没有一个明确的范围和定义,但是他们都普遍存在下面一些共同特征:
不需要预定义模式:不需要事先定义数据模式,预定义表结构。数据中的每条记录都可能有不同的属性和格式。当插入数据时,并不需要预先定义它们的模式。
无共享架构:相对于将所有数据存储的存储区域网络中的全共享架构。NoSQL往往将数据划分后存储在各个本地服务器上。因为从本地磁盘读取数据的性能往往好于通过网络传输读取数据的性能,从而提高了系统的性能。
弹性可扩展:可以在系统运行的时候,动态增加或者删除结点。不需要停机维护,数据可以自动迁移。
分区:相对于将数据存放于同一个节点,NoSQL数据库需要将数据进行分区,将记录分散在多个节点上面。并且通常分区的同时还要做复制。这样既提高了并行性能,又能保证没有单点失效的问题。
异步复制:和RAID存储系统不同的是,NoSQL中的复制,往往是基于日志的异步复制。这样,数据就可以尽快地写入一个节点,而不会被网络传输引起迟延。缺点是并不总是能保证一致性,这样的方式在出现故障的时候,可能会丢失少量的数据。
BASE:相对于事务严格的ACID特性,NoSQL数据库保证的是BASE特性。BASE是最终一致性和软事务。
NoSQL数据库并没有一个统一的架构,两种NoSQL数据库之间的不同,甚至远远超过两种关系型数据库的不同。可以说,NoSQL各有所长,成功的NoSQL必然特别适用于某些场合或者某些应用,在这些场合中会远远胜过关系型数据库和其他的NoSQL。