MongoDB बनाम PostgreSQL प्रदर्शन तुलना। भाग I: कोई सूचकांक नहीं

इतना समय पहले नहीं, noSQL MongoDB DBMS की बढ़ती लोकप्रियता के प्रदर्शन और संसाधन खपत का स्वतंत्र रूप से मूल्यांकन करने की आवश्यकता थी। स्पष्टता के लिए, मैंने PostgreSQL के प्रदर्शन के साथ तुलना करने के लिए एक ही समय में निर्णय लिया, जो कि कुख्यात और सक्रिय रूप से उपयोग किया जाता है।

वास

निम्न विशेषताओं के साथ वर्चुअल सर्वर पर टेस्ट किए गए:

सीपीयू: 4GHz 2GHz पर
रैम: 2 जीबी
ओएस: सेंटोस 6.4

MongoDB

संस्करण: 2.4.3

विन्यास:

logpath=/xxx/mongod.log logappend=true fork = true dbpath=/xxx/mongo pidfilepath = /xxx/mongod.pid 

मानगोड शुरू करते समय पैरामीटर:

 OPTIONS=" -f $CONFIGFILE" 

PostgreSQL:

संस्करण: 8.4.13

विन्यास:

 shared_buffers = 1GB max_prepared_transactions = 0 work_mem = 64MB maintenance_work_mem = 512MB effective_cache_size = 512MB 

विषय

परीक्षण संग्रह (और पोस्टरेक्यूएल के लिए - तालिका) को बनाने का निर्णय लिया गया था, ठीक 1 000 000 रिकॉर्ड। रिकॉर्ड पीढ़ी एल्गोरिथ्म MongoDB के लिए PostreSQL के लिए समान था। इसे "वास्तविकता" के करीब लाने के लिए, मौका का एक तत्व पेश किया गया था। परिणामस्वरूप, परीक्षण वस्तु में निम्नलिखित संरचना थी:

• आईडी - 1,000 से 10,000,000 की सीमा में एक यादृच्छिक पूर्णांक
• शीर्षक - 10 से 50 वर्णों की लंबाई के साथ एक यादृच्छिक स्ट्रिंग (सिरिलिक)
• पाठ - 1,000 से 2,000 वर्णों की लंबाई के साथ यादृच्छिक रूप से उत्पन्न पाठ
• फ्लोटवल्यू - 1,000 से 10,000,000 तक की सीमा में एक यादृच्छिक आंशिक संख्या

सम्मिलन समय को औसत करने के लिए, एक लाख रिकॉर्ड को 250,000 रिकॉर्ड के 4 भागों में विभाजित किया गया था। प्रयोग के पहले चरण में, कोई अनुक्रमणिका का उपयोग नहीं किया गया था।

सम्मिलन समय के मापों ने निम्नलिखित परिणाम दिए:

MongoDB

(नेटिव जेएस का उपयोग पीढ़ी के लिए किया गया था। सृजन समय कुल सम्मिलन समय में शामिल है)

 Insert 250 000 records complete! Total time: 62.788 sec Insert 250 000 records complete! Total time: 62.481 sec Insert 250 000 records complete! Total time: 62.916 sec Insert 250 000 records complete! Total time: 61.565 sec Average time: 62.4375 sec 

PostgreSQL

(PHP का उपयोग पीढ़ी के लिए किया गया था। सृजन समय कुल सम्मिलन समय में शामिल नहीं है )

 psql -d prefTest -f 250k.p1.sql (Total time: 326.377 sec) psql -d prefTest -f 250k.p2.sql (Total time: 326.646 sec) psql -d prefTest -f 250k.p3.sql (Total time: 327.726 sec) psql -d prefTest -f 250k.p4.sql (Total time: 327.039 sec) Average time: 326.947 sec 

प्रयोग I: कोई सूचकांक नहीं

प्रयोग के लिए निम्नलिखित प्रश्न किए गए:

MongoDB

1. db.tmp.find({id:{$gt:10000}}) /* */
2. db.tmp.find({floatvalue: {$lt:300000}}) /* */
3. db.tmp.find({title:/^/}).explain() /* «» */
4. db.tmp.find({text://}).explain() /* «» */

PostgreSQL (सभी समान, लेकिन SQL सिंटैक्स में)

1. select * from tmp where id>10000
2. select * from tmp where floatvalue<300000
3. select * from tmp where title like '%'
4. select * from tmp where text like '%%'

प्रयोग के दौरान, प्रत्येक अनुरोध के लिए न केवल क्वेरी निष्पादन समय मापा गया था, बल्कि संसाधन उपयोग (प्रोसेसर लोड और रैम आकार) के औसत संकेतक भी थे।

संचालन की गति के अधिक दृश्य तुलना के लिए, गति विशेषता पेश की गई थी (प्रति सेकंड संसाधित वस्तुओं / रिकॉर्ड की संख्या)।

तालिका / संग्रह में संचालन की गति की तुलना का परिणाम आरेख में दिखाया गया है:



यहां आप देख सकते हैं कि प्रविष्टि गति ( 400g ऑब्जेक्ट प्रति सेकंड 765 PostgreSQL के लिए) के कारण MongoDB अपने अधिकतम प्रदर्शन अंतर पर पहुंचता है। लेकिन PostgreSQL ने आईडी पैरामीटर को चुनने के संचालन का सामना नहीं किया, सभी प्रयासों को process terminated करने की process terminated नेतृत्व किया ( साझा_बर्फर्स के मापदंडों को बढ़ाते हुए , आदि कुछ भी नहीं हुआ, मैंने गहरी खुदाई नहीं की, क्योंकि यह कोई बात नहीं थी)।

स्वाभाविक रूप से, MongoDB का ऐसा पृथक्करण प्रोसेसर समय के अधिक सक्रिय उपयोग के कारण भी है। नमूने के सभी प्रश्नों के लिए औसत आंकड़े:

MongoDB

• 30% - 40% सीपीयू लोड
• 704 - 706 एमबी रैम का इस्तेमाल किया

जबकि PostgreSQL

• 5% - 25% सीपीयू लोड
• 550 - 1000 एमबी इस्तेमाल की गई रैम

यदि औसत है, तो इन DBMS के बीच यादृच्छिक अभिगम स्मृति के उपयोग पर, नमूनाकरण पर कोई विशेष अंतर नहीं है। हालांकि, जब MongoDB सम्मिलित करते हैं, तो फिर से, यह इसे और अधिक सक्रिय रूप से उपयोग करता है ( PostgfSQL के लिए 745 एमबी की तुलना में 1407 एमबी )।

लेकिन, जैसा कि हम याद करते हैं, ये सभी प्रश्नों के परिणाम हैं जो सूचकांक का उपयोग नहीं करते हैं। वास्तविक परिस्थितियों में, उन डेवलपर्स को ढूंढना मुश्किल है जो एक या दूसरे सूचकांक के साथ अपने प्रश्नों का अनुकूलन नहीं करते हैं। इसलिए, हमारे प्रयोग का दूसरा चरण MongoDB संग्रह और PostgreSQL तालिका में कई अनुक्रमितों का जोड़ था। उसके परिणाम बहुत ... मिमी ... अप्रत्याशित थे। मैं निश्चित रूप से अगले भाग में उनके बारे में आपको बताऊंगा: MongoDB बनाम PostgreSQL प्रदर्शन तुलना। भाग II: सूचकांक , साथ ही परिणामी गोलियों और रेखांकन के साथ परीक्षण के सामान्य परिणामों को संक्षेप में प्रस्तुत करता है।