MongoDB बनाम PostgreSQL प्रदर्शन तुलना। भाग II: सूचकांक

जारी है, यहां से शुरू करें ।

प्रयोग II: सूचकांक

इस प्रयोग के लिए, हमने आईडी और फ्लोटवल्यू फ़ील्ड (हमने टेक्स्ट फ़ील्ड को छोड़ दिया, हमने पूर्ण-टेक्स्ट इंडेक्स के विषय पर स्पर्श नहीं किया है, क्योंकि यह एक अलग लेख के लिए सामग्री है)। प्रश्नों के रूप में हमने श्रेणियों से नमूने का उपयोग किया:

• 10,000 < आईडी <100,000
• 200,000 < फ्लोटवल्यू <300,000

लेकिन सबसे पहले, आपको मूल्यांकन करने की आवश्यकता है कि अनुक्रमणिका को जोड़ने के बाद सम्मिलन की गति कितनी गिर गई है। ऐसा करने के लिए, MongoDB और POstgreSQL में अन्य 250,000 प्रविष्टियाँ जोड़ें।



MongoDB

Insert 250000 records complete! Total time: 69.453 sec 

PostgreSQL

 psql -d prefTest -f 250k.p5.sql (Total time: 466.153 sec) 

सरल गणनाओं के बाद, हम समझ सकते हैं कि MongoDB प्रविष्टि गति के मामले में निर्विवाद नेता बने रहे: इंडेक्स जोड़ने के बाद, इसकी प्रविष्टि दर केवल 10% तक गिर गई और प्रति सेकंड 3600 वस्तुओं की राशि हुई। जबकि PostgreSQL की प्रविष्टि गति ~ 30% से गिरकर लगभग 536 रिकॉर्ड प्रति सेकंड हो गई ।

मैं नमूना के साथ स्थिति को एक समान तरीके से विकसित करना चाहूंगा। हम निम्नलिखित अनुरोधों को पूरा करते हैं:

MongoDB

1. db.tmp.find({$and:[{id:{$gt:10000}},{id:{$lt:100000}}]})
2. db.tmp.find({$and:[{floatvalue: {$lt:300000}},{floatvalue: {$gt:200000}}]})

PostgreSQL

1. select * from tmp where id>10000 and id<100000
2. select * from tmp where floatvalue<300000 and floatvalue>200000

हालाँकि, संचालन की गति की तुलना करने के बाद, नमूना स्थिति PostgreSQL के पक्ष में बदल गई:



यह भी ध्यान देने योग्य है कि जब नमूना सीमा से नहीं, बल्कि विशिष्ट संख्याओं ( floatvalue=1234567.76545 ) के साथ होता है, तो दोनों डीबीएमएस ने 0 मिलीसेकंड का परिणाम दिखाया। इसलिए, इस तरह के ऑपरेशन को यहां भी नहीं माना जाता है। यह नियोजित नमूने की स्थिति के अनुसार अनुक्रमित के बुद्धिमान उपयोग के बारे में है। यहाँ, अनुक्रमणिका और क्वेरीज़ का उपयोग केवल लोड टेस्टिंग के लिए किया जाता है।

एक और रहस्योद्घाटन किया गया था कि इंडेक्स का उपयोग करते समय, MongoDB इतनी नाटकीय रूप से सीपीयू की खपत को कम कर देता है (इंडेक्सिंग के बिना खोज करने पर 1-2-40 बनाम 30-40% तक) कि यह इसमें पोस्टग्रेक्यूएल से भी आगे निकल जाता है ( 4-14% बनाम 5-25 तक की कमी) % ) है।

परिणाम

कुछ को समेटने से पहले, मैं अनुरोध के अनुसार परिणामी प्लेट और संसाधन खपत आरेखों के साथ वादा किया गया साझा करता हूं:







और अब परिणामों के बारे में।

नग्न आंखों के साथ, आप तुरंत PostgreSQL पर MongoDB का एक फायदा देख सकते हैं: सम्मिलन की गति । यह लगभग सूचकांकों के उपयोग के साथ और उनके बिना उच्च परिमाण का एक आदेश है। इसके अलावा, अनुक्रमित का उपयोग इसे कम नहीं करता है (PostgreSQL में 30% की कमी के खिलाफ केवल ~ 10% )। यह वास्तव में एक उत्कृष्ट परिणाम है! लेकिन ... आप कितनी बार चयन (विभिन्न स्थितियों के तहत) के सापेक्ष डालने का उपयोग करते हैं?

जब इंडेक्स के बिना एक संग्रह से लाने, MongoDB भी होता है, हालांकि इतना महत्वपूर्ण नहीं है। बुरा नहीं है! लेकिन ... कितनी बार आप अनुक्रमित बिना तालिकाओं के साथ काम करते हैं?

ऐसा मत सोचो कि मेरे सवालों के साथ मैं तुम्हें noSQL DBMS से दूर करने की कोशिश कर रहा हूं। अनुक्रमणिका के बिना तालिकाओं (मेरा मतलब प्राथमिक नहीं है) इन या उन निर्णयों में एक जगह है। कुछ कार्यों के लिए सम्मिलन गति की प्राथमिकता भी बहुत वास्तविक है और, इसके अलावा, कभी-कभी मांग में बहुत अधिक है। सवाल यह है कि क्या आपको विशेष रूप से इसकी आवश्यकता है? अपने वर्तमान कार्य के लिए ठोस? यह (बहुत ही सतही) परीक्षण का उत्तर देने का इरादा नहीं है, मैं नहीं छिपाऊंगा, बल्कि लोकप्रिय प्रश्न "SQL या noSQL से बेहतर क्या है?"। यह आपको किसी विशेष कार्य के लिए समाधान का चयन करते समय आपको विचार में नेतृत्व करने, जरूरतों और अवसरों का आकलन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

अंत में, मैं कहता हूँ कि हम, उदाहरण के लिए, डेटा संरचना, लक्ष्यों और उनके साथ काम करने के विकल्पों के आधार पर, दोनों प्रकार के DBMS का उपयोग करते हैं। एक एकीकृत दृष्टिकोण बहुत बेहतर है और आपको किसी भी डेटा के साथ काम करने की अनुमति देता है।