MySQL和MongoDB性能对比（YCSB压测）

2022-11-11 12:39:50

压测说明

MySQL数据量为1000万条记录，共1张表，11个字段，一个字段为主键，其余十个字段类型为text，每个字段100个字符。
MongoDB数据量为1000万个文档，共一个集合，11个字段，一个字段唯一，其余十个字段存储文本，每个字段100个字符。
MySQL和MongoDB都是阿里云数据库，规格都为4核8G。MySQL buffer cache为6GB，MongoDB cache为4GB。
每次测试，threadcount都是20.
测试场景为YCSB工具自带的workloada，workloadb，workloadc，workloadd，workloade

	read	update	insert	scan
workloada	0.5	0.5	0	0
workloadb	0.95	0.05	0	0
workloadc	1	0	0	0
workloadd	0.95	0	0.05	0
workloade	0	0	0.05	0.95

准备压测数据

MySQL准备1000万条记录

CREATE TABLE usertable (
  YCSB_KEY VARCHAR(255) PRIMARY KEY,
  FIELD0 TEXT, FIELD1 TEXT,
  FIELD2 TEXT, FIELD3 TEXT,
  FIELD4 TEXT, FIELD5 TEXT,
  FIELD6 TEXT, FIELD7 TEXT,
  FIELD8 TEXT, FIELD9 TEXT
);

./bin/ycsb load jdbc -s -P workloads/workloada -P ./jdbc-binding/conf/db.properties -cp ./mysql-connector-java-8.0.20.jar -p recordcount=10000000 -p threads=10 -p operationcount=10000000

MongoDB准备1000万个文档

./bin/ycsb load mongodb -s -P workloads/workloada -p mongodb.url=mongodb://ycsb:123456@dds-2zeb56f815eb94842.mongodb.rds.aliyuncs.com:3717/ycsb

性能测试

workloada load数据

read=0，update=0，insert=1，scan=0

监控项	MySQL	MongoDB
QPS	7212	13661
CPU	100%	94%
IOPS	8873	4892
insert平均延迟（us）	2748	1457

workloada

read=0.5，update=0.5，insert=0，scan=0

监控项	MySQL	MongoDB
QPS	13162	11735
CPU	70%	90%
IOPS	7454	8528
read平均延迟（us）	1299	1653
update平均延迟（us）	1701	1721

workloadb

read=0.95，update=0.05，insert=0，scan=0

监控项	MySQL	MongoDB
QPS	14690	14401
CPU	44%	80%
IOPS	5589	4519
read平均延迟（us）	1338	1367
update平均延迟（us）	1586	1458

workloadc

read=1，update=0，insert=0，scan=0

监控项	MySQL	MongoDB
QPS	14775	14714
CPU	40%	64%
IOPS	5220	3300
read平均延迟（us）	1341	1347

workloadd

read=0.95，update=0，insert=0.05，scan=0

监控项	MySQL	MongoDB
QPS	24148	14237
CPU	67%	68%
IOPS	5447	1443
read平均延迟（us）	769	1389
insert平均延迟（us）	1743	1433

workloade

read=0，update=0，insert=0.05，scan=0.95

监控项	MySQL	MongoDB
QPS	0	527
CPU	100%	27%
IOPS	5000	8010

压测总结

由于测试资源有限，并没有将MySQL和MongoDB资源扩到足够大，以测试MySQL和MongoDB的极限。
但是从目前测试的结果可以看出：

对于装载数据，MongoDB显然比MySQL快的多，几乎是MySQL速度的两倍。
在走索引情况下，MongoDB的QPS要和MySQL持平，或者略低一些。
在未走索引情况下，千万这个级别的表，MySQL几乎是跑不动的状态，甚至出现了宕机的情况（主备切换了），而MongoDB却给了惊喜，QPS在500+，可以达到预期的水平。

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