PostgreSQL9.4带来了全新的NoSQL特性，并且根据EnterpriseDB的测试，其加载，插入和查询的性能都已经几倍于MongoDB了。
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虽然我是PG的铁杆粉丝，但是关系数据库背负了ACID的重型装甲，在性能上居然能打败轻装上阵的NoSQL数据库总觉得有点离谱。
所以我在自己的环境里验证了一下EnterpriseDB的测试结果，并且小探一下PG取胜的原因。
1. EnterpriseDB的测试结果
以下是EnterpriseDB的测试结果(数据量为5000万)
（还可以参考这篇译文： ）
2. 我的验证结果
测试观点
为了使测试结果更加单纯，我准备单纯比拼CPU消耗(尽量排除IO和网络的干扰)，设定以下测试条件。
1）所有数据都要放进内存
2）C/S都跑在同一台单机上
所以，只在单机上进行10万条小数据量的测试。
注）EnterpriseDB的测试环境是32G内存的Amazon Web Services M3.2XLARGE实例，总数据量超过内存了。
测试环境
测试环境为个人PC上的VMware虚拟机
PC
CPU:Intel Core i5-3470 3.2G(4核)
MEM:6GB
SSD:OCZ-VERTEX4 128GB(VMware虚拟机所在磁盘，非系统盘)
OS:Win7
VMware虚拟机
CPU:4核
MEM:1GB
OS:CentOS 6.5
PG:PostgreSQL 9.4.0(shared_buffers = 428MB,其他是默认值)
MG:MongoDB 3.0.2
测试步骤
测试步骤非常简单,可以参考：
但是，在测试前，有些东西要改。
1)把数据量减小到10万
pg_nosql_benchmark-master/pg_nosql_benchmark:
declare -a json_rows=(10000000)
==
declare -a json_rows=(100000)
2)修改mongo的一处脚本(注)
pg_nosql_benchmark-master/lib/mongo_func_lib.sh:
collectionsize="$(echo ${output}|awk -F"," '{print $5}'|cut -d":" -f2)"
==
collectionsize="$(echo ${output}|awk -F"," '{print $6}'|cut -d":" -f2)"
注)pg_nosql_benchmark原来是基于MongoDB 2.6设计的，MongoDB 3.0的db.json_tables.stats()输出可能变了，所以这边要修改一下。
项目上需要找一个硬盘型的NoSQL，用于将 Redis 中的冷数据落入硬盘。初步选型了几款 key-value 类型的NoSQL，分别有 levelDB、 rocksDB、 TiDB、 SSDB、swapDB、 Kvrocks、Tikv 。均为基于 levelDB 开发的几款NoSQL。其中因为 levelDB、rocksDB 无网络接口，不方便做分布式和高可用。， TiDB 过重，还有 swapDB 社区不够活跃且相关client API不完备。暂时选型 SSDB 。
项目需要存储的其实是一个略长的二进制字符串，初步认为，使用 对象存储 方案其实也可以替代NoSQL，所以压测对象添加当前非常火的云原生对象存储 MinIO
硬件名|配置 系统| Ubuntu(基于win10 wsl版的docker启动) 内存| 16GB(实际可用6.08G) CPU| Intel i5-8400
测试项目： 1. 写50M数据100次 2. 随机读取任意key 100次（对LRU机制不友好）
写
数据导入成功！
数据序列化成功！
a 数据大小:50.99295234680176 MB
第1次写入总用时: 797 ms
第2次写入总用时: 848 ms
第3次写入总用时: 3621 ms
第4次写入总用时: 813 ms
第5次写入总用时: 1862 ms
第6次写入总用时: 838 ms
第7次写入总用时: 2235 ms
第8次写入总用时: 836 ms
第9次写入总用时: 900 ms
第10次写入总用时: 1027 ms
第11次写入总用时: 1101 ms
第12次写入总用时: 880 ms
第13次写入总用时: 1956 ms
第14次写入总用时: 866 ms
第15次写入总用时: 2422 ms
第16次写入总用时: 852 ms
第17次写入总用时: 4511 ms
第18次写入总用时: 875 ms
第19次写入总用时: 2736 ms
第20次写入总用时: 814 ms
第21次写入总用时: 7172 ms
第22次写入总用时: 891 ms
第23次写入总用时: 7820 ms
第24次写入总用时: 836 ms
第25次写入总用时: 22103 ms
第26次写入总用时: 877 ms
第27次写入总用时: 2712 ms
第28次写入总用时: 841 ms
第29次写入总用时: 1928 ms
第30次写入总用时: 916 ms
第31次写入总用时: 839 ms
第32次写入总用时: 826 ms
第33次写入总用时: 7759 ms
第34次写入总用时: 843 ms
第35次写入总用时: 10670 ms
第36次写入总用时: 843 ms
第37次写入总用时: 9361 ms
第38次写入总用时: 821 ms
第39次写入总用时: 810 ms
第40次写入总用时: 794 ms
第41次写入总用时: 13281 ms
第42次写入总用时: 833 ms
第43次写入总用时: 811 ms
第44次写入总用时: 798 ms
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第46次写入总用时: 911 ms
第47次写入总用时: 9428 ms
第48次写入总用时: 898 ms
第49次写入总用时: 17582 ms
第50次写入总用时: 903 ms
第51次写入总用时: 831 ms
第52次写入总用时: 800 ms
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第54次写入总用时: 827 ms
第55次写入总用时: 5898 ms
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第58次写入总用时: 1050 ms
第59次写入总用时: 882 ms
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第61次写入总用时: 15060 ms
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第74次写入总用时: 947 ms
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第76次写入总用时: 944 ms
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第78次写入总用时: 832 ms
第79次写入总用时: 2940 ms
第80次写入总用时: 842 ms
第81次写入总用时: 19835 ms
第82次写入总用时: 862 ms
第83次写入总用时: 7646 ms
第84次写入总用时: 873 ms
第85次写入总用时: 1002 ms
第86次写入总用时: 842 ms
第87次写入总用时: 9057 ms
第88次写入总用时: 801 ms
第89次写入总用时: 5117 ms
第90次写入总用时: 918 ms
第91次写入总用时: 798 ms
第92次写入总用时: 853 ms
第93次写入总用时: 7728 ms
第94次写入总用时: 810 ms
第95次写入总用时: 3969 ms
第96次写入总用时: 814 ms
第97次写入总用时: 2050 ms
第98次写入总用时: 819 ms
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第100次写入总用时: 833 ms/pre
随机读
第1次读取 15总用时: 2251 ms
第2次读取 73总用时: 2045 ms
第3次读取 98总用时: 1548 ms
第4次读取 20总用时: 2683 ms
第5次读取 46总用时: 1156 ms
第6次读取 69总用时: 1160 ms
第7次读取 46总用时: 1520 ms
第8次读取 51总用时: 1381 ms
第9次读取 48总用时: 1000 ms
第10次读取 69总用时: 1400 ms
第11次读取 82总用时: 1236 ms
第12次读取 22总用时: 1140 ms
第13次读取 36总用时: 864 ms
第14次读取 66总用时: 843 ms
第15次读取 47总用时: 922 ms
第16次读取 17总用时: 885 ms
第17次读取 14总用时: 864 ms
第18次读取 64总用时: 888 ms
第19次读取 74总用时: 815 ms
第20次读取 33总用时: 866 ms
第21次读取 36总用时: 822 ms
第22次读取 78总用时: 975 ms
第23次读取 40总用时: 1186 ms
第24次读取 54总用时: 857 ms
第25次读取 92总用时: 963 ms
第26次读取 43总用时: 955 ms
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第28次读取 47总用时: 926 ms
第29次读取 62总用时: 877 ms
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第31次读取 88总用时: 895 ms
第32次读取 15总用时: 937 ms
第33次读取 3总用时: 993 ms
第34次读取 99总用时: 892 ms
第35次读取 76总用时: 818 ms
第36次读取 30总用时: 1020 ms
第37次读取 89总用时: 863 ms
第38次读取 99总用时: 819 ms
第39次读取 62总用时: 818 ms
第40次读取 1总用时: 871 ms
第41次读取 66总用时: 809 ms
第42次读取 68总用时: 847 ms
第43次读取 72总用时: 910 ms
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第45次读取 47总用时: 898 ms
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第100次读取 61总用时: 896 ms/pre
写
数据导入成功！
第1次写入总用时: 956 ms
第2次写入总用时: 912 ms
第3次写入总用时: 1241 ms
第4次写入总用时: 1564 ms
第5次写入总用时: 942 ms
第6次写入总用时: 3666 ms
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第8次写入总用时: 1712 ms
第9次写入总用时: 977 ms
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第12次写入总用时: 1009 ms
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第16次写入总用时: 943 ms
第17次写入总用时: 954 ms
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第27次写入总用时: 1111 ms
第28次写入总用时: 953 ms
第29次写入总用时: 964 ms
第30次写入总用时: 1125 ms
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第32次写入总用时: 1993 ms
第33次写入总用时: 926 ms
第34次写入总用时: 920 ms
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第59次写入总用时: 1317 ms
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第71次写入总用时: 1261 ms
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随机读
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第99次读取 66总用时: 631 ms
第100次读取 38总用时: 2739 ms/pre
非常奇怪的是 MinIO 整体性能略优于 SSDB 但是理论上不太应该， SSDB 怎么说也是半内存半硬盘的NoSQL不应该比纯硬盘的 MinIO 性能要差，有可能是 SSDB 写到一定数据量后把本机内存写爆了，导致读写非常慢。但这变相验证了 SSDB 在极端情况下的不稳定。
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。
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。
重庆分公司
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