MongoDB 3.0 WT 引擎性能测试

大家好，我是E叔，在这给大家分享下MongoDB 3.0WT引擎下的性能测试供大家参考。
本测试过程使用了2类机器。

• 测试均在单机器，单实例的情况下进行。

• 机器A（cache 12G，即内存>数据）：
• 数据：{_id:默认,Name:”Edison”,Num:随机数}
• 使用引擎：WiredTiger
• 索引：除了_id的索引外，Num字段也有索引。

  
OS：centos6.5 64
Cpu：8核 E5 2407 2.4GHZ
RAM：16G
Disk：300G SATA*2 RAID 1

（点击查看大图）

• Insert：

  
同时连接数                  op/s
6                           15K
10                          25K
17                          40K
25                          50K
50                          50K

• Update（表2亿条数据）:

  
同时连接数                  op/s
6                           18K
10                          25K
17                          32K
25                          38K
50                          42K

• Query（表2亿条数据）:

  
同时连接数                  op/s
6                           23K
10                          42K
17                          50K
25                          50K
50                          50K

• TPS（表2亿条数据）：

  
同时连接数                  query/s      insert/s
6                           15K            15K
10                          20K            20K
17                          21K            21K
25                          23K            23K
50                          23K            23K

• 机器B（cache 12G，即内存>数据）：
• 数据：{_id:默认,Name:”Edison”,Num:随机数}
• 使用引擎：WiredTiger
• 索引：除了_id的索引外，Num字段也有索引。

OS：centos6.5 64
Cpu：24核 E5 2403 1.8GHZ
RAM：64G
Disk：300G SSD RAID 10

（点击查看大图）

• Insert：

  
同时连接数                  op/s
3                           23K
4                           50K
6                           55K
8                           65K
14                          75K
20                          85K
30                          95K
35                          100K
40                          110K
45                          150K
50                          164K

• Update（表2亿条数据）:

  
同时连接数                  op/s
3                           14K
6                           23K
15                          44K
20                          63K
25                          93K
35                          130K
40                          140K
45                          140K
50                          150K

• Query（表2亿条数据）:

  
同时连接数                  op/s
3                           10K
6                           41K
15                          84K
20                          120K
25                          140K
35                          180K
40                          190K
45                          193K
50                          195K

• TPS（表2亿条数据）：

  
同时连接数                  query/s         insert/s
3                           10K               10K
6                           31K               31K
12                          44K               44K
25                          60K               60K
35                          75K               75K
50                          75K               75K

下面在机器B上测试内存不足装下所有数据（只能装下index/index都无法全部装下）的情况
内存装下所有数据：

• Query（表3亿条数据）:

  
同时连接数                  op/s
3                           20K
5                           40K
8                           58K
12                          80K
15                          90K
22                          130K
27                          170K
35                          180K
50                          195K

内存仅装得下index：

• cache：data = 4：10
• Query（表3亿条数据）:

  
同时连接数                  op/s
3                           8K
5                           10K
8                           16K
12                          20K
15                          25K
22                          32K
27                          40K
35                          48K
50                          57K

内存连index都无法全部放下：

• cache：data = 1：10
• Query（表3亿条数据）:

  
同时连接数                  op/s
3                           3.4K
5                           4.5K
8                           9.3K
12                          11K
15                          14K
22                          20K
27                          24K
35                          25K
50                          34K

（点击查看大图）

 
索引全在内存中：
cache:data为4：10
索引不全在内存中
cache:data为1：10

• 内存足够大的情况下，CPU是瓶颈，CPU表现越好的机器，MongoDB性能越好。