Mongodb亿级数据量的性能测试1

MongoDB 是一个流行的开源文档型数据库，特别适合处理大规模数据。在这个亿级数据量的性能测试中，我们关注了MongoDB在不同操作下的表现，包括插入、查询和分片（Sharding）等。 1) **普通插入性能**： 插入性能在数据量较小的时候非常高，每条数据大约1KB。当数据量达到约2千万条时，由于内存（24GB）接近饱和，性能显著下降。MongoDB采用内存映射技术，数据全部在内存中时，插入速度极快；一旦数据需换出到磁盘，性能大幅降低。 2) **批量插入性能**： 使用官方C#客户端的InsertBatch进行批量插入，相比于单条插入，性能提升并不明显，因为网络带宽和写锁可能成为限制因素。 3) **安全插入功能**： 启用SafeMode.True进行安全插入，确保数据立即持久化到磁盘，性能相对稳定，但略低于非安全模式。 4) **查询一个索引后的数字列**： 返回10条记录（10KB）的性能稳定，每秒可执行8000-9000次查询，即使数据量达到2亿，仍保持高效率。 5) **查询两个索引后的数字列**： 返回小数据量（20字节）的性能稍优于单一条件查询，但波动较大，可能是由于多一个条件增加了磁盘换页的频率。 6) **查询一个索引后的数字列，排序并Skip**： 当数据量增加，Skip操作的性能下降，但与单列查询相比，性能差异不是特别显著。 7) **查询大量记录**： 无排序无条件的查询大量数据（100KB），性能瓶颈在每秒约800次，表明在这种情况下，IO和网络成为主要限制。 8) **磁盘占用与性能**： 索引占用空间随数据量增长，到1亿4千万数据时，索引占用内存，但查询性能仍高，插入性能尚可。 对于Sharding的测试： 1) **Sharding的非安全插入**： 表现类似单进程，内存耗尽后性能下降。 2) **Sharding的安全插入**： 性能稳定但较单进程慢，可能由于Sharding涉及多个进程间的通信。 3) **Sharding的查询性能**： 单条件和多条件查询性能较为稳定，有时在多条件下甚至优于单进程，这可能是因为数据分布在多个进程中，减少了单点压力。 MongoDB在亿级数据量下表现出良好的性能，尤其是在查询方面。然而，随着数据增长，内存管理成为关键，Sharding能提供一定的性能扩展性，但也有其复杂性和性能损耗。测试结果显示，优化内存使用和利用Sharding策略是处理大规模数据的关键。同时，根据具体应用场景选择合适的插入和查询策略，如批量插入和索引设计，也能有效提升MongoDB的性能。