数据库Redis和MongoDB性能差别

2019-12-15 09:06:53 来源: 重庆信息港

题目其实并不太准确,因为数据库并不会提供分页、排名等功能,提供的只是数据的存取,分页排名这些都是我们基于数据库的实用案例而已。然而无论是Redis还是MongoDB,通常都有一些常规的做分页和排名的方法。本文就通过一些测试数据来向大家介绍Redis和MongoDB(以及传统关系型数据库)在这方面的性能差别。

分页

首先我们来做一个分页,在MongoDB中示例数据如下所未:

db.scores.find();

{lid: ObjectId("4fe506dabb2bfa742d000001"), score: 1, name: 'user_1'}

{lid: ObjectId("4fe506dabb2bfa742d000001"), score: 2, name: 'user_2'}

{lid: ObjectId("4fe506dabb2bfa742d000001"), score: 3, name: 'user_3'}

{lid: ObjectId("4fe506dabb2bfa742d000001"), score: 4, name: 'user_4'}

其中lid字段用于区分不同的纬度,主要用在筛选上,在测试collection中,一共有五个不同的lid值,每一个对应1,200,000条数据,一共6,000,000条数据。索引在lid 和 score上。(下面的查询能使用到索引)

然后我们进行下面的性能测试:

collection = Mongo::Connection.new.db('test')。collection('scores')

Benchmark.bmbm do |x

x.report("mongo small") do

100.times do |i

collection.find({:lid => lids.sample}, {:fields => {:_id => false, :score => true, :user => true}})。sort({:score => -1})。limit(20)。skip(i * 20)。to_a

end

end

x.report("mongo medium") do

100.times do |i

collection.find({:lid => lids.sample}, {:fields => {:_id => false, :score => true, :user => true}})。sort({:score => -1})。limit(20)。skip(i * 1000)。to_a

end

end

x.report("mongo large") do

100.times do |i

collection.find({:lid => lids.sample}, {:fields => {:_id => false, :score => true, :user => true}})。sort({:score => -1})。limit(20)。skip(i * 10000)。to_a

end

end

end

上面分别对skip条数比较小,中等大小和非常大三种情况进行了测试。而limit指定获取的数据都一样是20条。这三种情况下的测试结果分别是:0.6 秒, 17 秒,173 秒。

我们可以看到,对MongoDB来说,skip的大小严重影响性能,应该严格避免特别大的skip操作。

下面我们将类似的数据用Redis的Sorted Sets进行存储。并进行相应的性能测试:

Redis = Redis.new(:driver => :hiRedis)

Benchmark.bmbm do |x

x.report("Redis small") do

100.times do |i

start = i * 20

Redis.zrevrange(lids.sample, start, start + 20, :with_scores => true)

end

end

x.report("Redis medium") do

100.times do |i

start = i * 1000

Redis.zrevrange(lids.sample, start, start + 20, :with_scores => true)

end

end

x.report("Redis large") do

100.times do |i

start = i * 10000

Redis.zrevrange(lids.sample, start, start + 20, :with_scores => true)

end

end

这里skip的值和上面MongoDB中是一样的,那么Redis的表现如何呢。这三种情况下的测试结果分别是:0.028 秒, 0.025 秒, 0.028 秒。

采用类似于MongoDB的数据结构存储在PostgreSQL中并进行相同的测试,其结果比MongoDB还要差一点。具体结果如下:

mongo small 0.6

mongo medium 17

mongo large 173

Redis small 0.028

Redis medium 0.025

Redis large 0.028

pg small 1

pg medium 122

pg large 650

排名

排名功能与分页功能类似,不同的是排名是通过计算大于某个值的条数来做的。

比如:

//sql

select count(*) from scores where lid = $1 and score > $2

//mongo

db.scores.find({lid: lid, score: {$gt: score}})。count()

由于排名和分页实现原理上类似,所以结果实际上差不多。测试结果如下:

mongo top rank 1.155847

mongo average 22.291007

Redis top rank 0.169442

Redis average 0.162205

pg top rank 0.714144

pg average 21.771570

结论

上面做了对比,那么本文要说一个什么问题呢?

首先,在MongoDB中,尽量避免进行比较大的skip操作,比如在分页中,如果你能知道需要获取数据的上一条score是多少,那么可能能够用下面的方法来获取你要的数据,而不是通过一次很大的skip操作。

db.scores.find({lid: lid, score: {$lt: last_score}})。sort({score: -1})。limit(20)

另外,如果你需要进行比较大的skip操作或者count比较大的数量,那么可以考虑采用Redis的Sorted Sets来做。

后记

本文在微博上引起了一些技术朋友的讨论,对于对比的问题这里做一个说明。

我们知道,Redis是内存数据库,而MongoDB不是,所以有朋友质疑这里的对比是否只是内存与磁盘的对比。实际上这一说法不无道理,上面的测试数据出自原作者文章,其文章也并未提及MongoDB是否都在内存中。根据我个人的实验结果,当数据全部能够在内存中时,确实不会出现如本文中所说的MongoDB性能严重差异。但是,随着skip的变大,操作时间还是在显着变长,而Redis的Sorted Sets则相对稳定。

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