LevelDB、TreeDB、SQLite3性能对比测试

下面性能测试对比来自LevelDB官方,由 NoSQLFan 进行翻译整理。从结果上看,这不像某些田忌赛马式的性能对比,总体来说还是比较客观全面。通过多种场景下的不同性能测试结果的对比,我们也能对这三个数据库分别擅长和适用的场合有所了解。同时对其性能调优的方法理解也有一定的帮助。

原文链接:leveldb.googlecode.com

下面是对LevelDB、TreeDBSQLite3 这几个数据库的性能对比测试,分别使用了LevelDB (revision 39) SQLite3 (version 3.7.6.3) 及 Kyoto Cabinet’s (version 1.2.67)这三个版本的数据库。

测试机器配置:six-core Intel(R) Xeon(R) CPU X5650 @ 2.67GHz, with 12288 KB of total L3 cache and 12 GB of DDR3 RAM at 1333 MHz

文件系统:测试脚本分别跑在两台机器上,其文件系统一台为ext3(磁盘为 SATA Hitachi HDS721050CLA362),一台为ext4(配备磁盘 SATA Samsung HD502HJ)

性能测试源码:

基本测试

基本测试的条件如下:

  • 每个数据库使用4GB内存
  • 数据库都处于异步写模式(LevelDB’s sync option, TreeDB’s OAUTOSYNC option, SQLite3’s synchronous options 都关闭),也就是说写操作不用等数据真正写到磁盘上才返回。
  • Key 的长度为16字节
  • Value 的长度为100字节 (这个长度才能让数据库的压缩算法能够起作用,将数据压缩至50%大小左右)
  • 顺序读写时Key值递增变化
  • 随机读时生成随机的Key值

测试结果:



结果显示,在顺序读写和随机写上,LevelDB 在性能上都遥遥领先,在随机读上面 Kyoto Cabinet 引擎稍快一些。

在几种不同策略下进行写操作测试

A. Values 为长数据(数据长度为100,000字节)

LevelDB在Value较长时性能比较低,这是由于LevelDB对每一次写操作都会至少进行两次写动作,一次是写数据文件,另一次是写日志文件。这里慢的主要原因是LevelDB在进行这些操作时对值进行了过多的Copy。

B. 批量写操作

一次写操作写1000条100字节的数据,由于TreeDB不支持批量写入,故未对其进行对比测试

上面结果是由于LevelDB数据的组织方式,导致顺序写和随机写在性能上都变化不大。

C. 同步进行写操作

  • 对 LevelDB, 设置 WriteOptions.sync = true.
  • 对 TreeDB, 将 TreeDB’s OAUTOSYNC 选项开启.
  • 对 SQLite3, 设置 “PRAGMA synchronous = FULL”.

如果你看一下ext4文件系统下的测试数据,你会发现ext3和ext4在表现上非常不同。

D. 无压缩的写操作

LevelDB 和 TreeDB 都支持相应的数据压缩算法(LevelDB 使用的是 Snappy , TreeDB 使用的是 LZO),由于SQLite不支持压缩,所以这里的测试数据只是从上面的基本测试结果copy过来的。

LevelDB开启压缩比不开启压缩效率更高,而TreeDB则相反,这可能是由于TreeDB采用的压缩算法(LZO)与LevelDB采用的压缩算法(Snappy)相比计算代价更高。

E. 使用更大内存

将每个独立库的内存增大到128MB,对LevelDB来说,其中120MB用来做 write buffer,另外8MB用来做 cache(原来是2MB的 write buffer 和2MB的cache),对SQLite来说,我们不改变其page size,还是保持为1kb,但是我们增大其page数量从4k增加到128k,对TreeDB来说,我们同样不改变其page大小,也只是增大其cache,从4MB增大到128MB。

SQLite 在采用了大内存后性能变化并不大,而 LevelDB 和 TreeDB 的随机写性能却有显著提高。LevelDB 在增大内存后性能提升的原因是其write buffer 更大,从而减少了创建的sorted file的次数。减少了磁盘IO。而 TreeDB 的性能提升原因是由于其数据库的更大部分被映射到内存中了。

在几种不同策略下进行读操作测试

A. 大的Cache空间

我们分配128MB给每个数据库,对LevelDB来说,我们分配8MB给 write buffer,120MB给cache,对另外两个数据库,由于它们不支持区分 write buffer 和cache,所以统一将 cache size设置成128MB。

从结果可以看到,增大Cache在数据库读性能上都有所提升,其中最为显著的是TreeDB,其随机读性能大幅提升。主要是由于有足够的内存使得其所有读操作都几乎是在内存中进行。

B. 无压缩的读操作

下面结果是我们对预先无压缩状态写入的100万条key为16字节、value为100字节的数据后进行的读性能测试。同样的 SQLite 由于不支持压缩,所以下面数据是直接从其基本测试上copy过来的。

结果可以看到,取消压缩对读取性能提升不是特别大,当然,如果你的数据都在内存中的话,执行解压操作也不会对性能造成太大影响。

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  1. 一个NonSQL DB找一个SQL DB来做性能对比测试,这样的对比又有什么意义呢。

  2. 不同意你的测试,写入的数据基本还在文件系统cache中,当请求持续,cache吃满,性能会大幅度下降。