☰

MongoDB 每秒 80,000+ 次插入

tag-icon • tag-icon performance mongodb benchmark
MongoDB 每秒 80,000+ 次插入

为了在 CentOS6 上测试我的 MongoDB 3.2 / WiredTiger，我使用了来自http://vladmihalcea.com/2013/12/01/mongodb-facts-80000-insertssecond-on-commodity-hardware/。这里我列出脚本（略有修改）：

// Run me as:
// mongo random --eval "var arg1=50000000;arg2=1" create_random.js

var minDate = new Date(2012, 0, 1, 0, 0, 0, 0);
var maxDate = new Date(2013, 0, 1, 0, 0, 0, 0);
var delta = maxDate.getTime() - minDate.getTime();

var job_id = arg2;

var documentNumber = arg1;
var batchNumber = 5 * 2000;

var job_name = 'Job#' + job_id
var start = new Date();
var tsPrev = start;

var batchDocuments = new Array();
var index = 0;

while(index < documentNumber) {
    var date = new Date(minDate.getTime() + Math.random() * delta);
    var value = Math.random();
    var document = {
        created_on : date,
        value : value
    };
    batchDocuments[index % batchNumber] = document;
    if((index + 1) % batchNumber == 0) {
        db.randomData.insert(batchDocuments, {writeConcern:{w:0}, ordered: false});
    }
    index++;

    if(index % 100000 == 0) {
        var tsNow = new Date();
        print(job_name + ' inserted ' + index + ' documents in ' + (tsNow-tsPrev)/1000 + 's; Total time: ' + (tsNow-start)/1000 + 's');
        tsPrev = tsNow;
    }
}
print(job_name + ' inserted ' + documentNumber + ' in ' + (new Date() - start)/1000.0 + 's');

我平均每秒插入 11,000 次，与批处理中的文档数量、写入一致性或有序标志无关。来自 mongostats 的数据：

insert query update delete getmore command % dirty % used flushes   vsize     res qr|qw ar|aw netIn netOut conn                      time
 15424    *0     *0     *0       0     1|0     0.5   17.6       0    3.2G    2.8G   0|0   0|1  930k    18k   33 2015-12-15T23:32:40+01:00
 12430    *0     *0     *0       0     6|0     0.5   17.6       0    3.2G    2.8G   0|0   0|0  807k    19k   33 2015-12-15T23:32:41+01:00
 14330    *0     *0     *0       0     1|0     0.5   17.6       0    3.2G    2.8G   0|0   0|1  868k    18k   33 2015-12-15T23:32:42+01:00
 15670    *0     *0     *0       0     1|0     0.5   17.6       0    3.2G    2.8G   0|0   0|0  992k    18k   33 2015-12-15T23:32:43+01:00
 10794    *0     *0     *0       0     1|0     0.5   17.6       0    3.2G    2.8G   0|0   0|1  620k    18k   33 2015-12-15T23:32:44+01:00
 15370    *0     *0     *0       0     1|0     0.6   17.7       0    3.2G    2.8G   0|0   0|1  992k    18k   33 2015-12-15T23:32:45+01:00
 13836    *0     *0     *0       0     6|0     0.6   17.7       0    3.2G    2.8G   0|0   0|0  869k    19k   33 2015-12-15T23:32:46+01:00
 13900    *0     *0     *0       0     1|0     0.6   17.7       0    3.2G    2.8G   0|0   0|1  806k    18k   33 2015-12-15T23:32:47+01:00
 15121    *0     *0     *0       0     1|0     0.6   17.7       0    3.2G    2.9G   0|0   0|1  992k    18k   33 2015-12-15T23:32:48+01:00
 11040    *0     *0     *0       0     1|0     0.6   17.7       0    3.2G    2.9G   0|0   0|1  682k    18k   33 2015-12-15T23:32:49+01:00

脚本本身的数据：

Job#3 inserted 100000 documents in 7.353s; Total time: 7.353s
Job#3 inserted 200000 documents in 7.261s; Total time: 14.614s
Job#3 inserted 300000 documents in 7.495s; Total time: 22.109s
Job#3 inserted 400000 documents in 8.094s; Total time: 30.203s
Job#3 inserted 500000 documents in 7.39s; Total time: 37.593s
Job#3 inserted 600000 documents in 8.088s; Total time: 45.681s
Job#3 inserted 700000 documents in 7.682s; Total time: 53.363s
Job#3 inserted 800000 documents in 7.728s; Total time: 61.091s

甚至还不到80,000 英寸/秒。

iostats 10 给出：

Device:            tps    kB_read/s    kB_wrtn/s    kB_read    kB_wrtn
sda               0.40         0.00         2.40          0         24
sdb              34.70         0.00      1801.20          0      18012

avg-cpu:  %user   %nice %system %iowait  %steal   %idle
           3.72    0.00    0.58    0.03    0.00   95.67

Device:            tps    kB_read/s    kB_wrtn/s    kB_read    kB_wrtn
sda              26.10         0.40      5464.40          4      54644
sdb              32.50         0.00      1889.60          0      18896

我有 32Gb RAM、Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2620 0 @ 2.00GHz 和 SSD 1T IBM ServeRAID M5110e (scsi)。

与博客结果相比，性能如此低的原因是什么？在哪里可以找到有关 MongoDB 的更多基准测试作为参考点？

答案1

在撰写该文章时，MongoDB 的默认安装设置为进行不安全的写入。这在基准测试中表现很好，但在正确保存数据方面表现不佳。

https://aphyr.com/posts/284-call-me-maybe-mongodb

直到最近，MongoDB 的客户端默认不会检查写入是否成功：它们只是发送写入并假设一切顺利。这和您预期的一样好。

https://blog.rainforestqa.com/2012-11-05-mongodb-gotchas-and-how-to-avoid-them/

MongoDB 默认允许非常快速的写入和更新。但缺点是不会明确通知您失败。默认情况下，大多数驱动程序执行异步、“不安全”的写入 - 这意味着驱动程序不会直接返回错误，类似于 MySQL 的 INSERT DELAYED。如果您想知道某件事是否成功，则必须使用 getLastError 手动检查错误。

如果您希望在出现问题时抛出错误，那么在大多数驱动程序中，启用同步的“安全”查询就很简单了。这使得 MongoDB 以与从更传统的数据库迁移过来的用户熟悉的方式运行。

您有可能看到更安全的默认设置的结果。

相关内容