LevelDB、TreeDB、SQLite3性能对比测试：报错

下面是对LevelDB、TreeDB、SQLite3 这几个数据库的性能对比测试，分别使用了LevelDB (revision 39) SQLite3 (version 3.7.6.3) 及 Kyoto Cabinet’s (version 1.2.67)这三个版本的数据库。 测试机器配置：six-core Intel(R) Xeon(R) CPU X5650 @ 2.67GHz, with 12288 KB of total L3 cache and 12 GB of DDR3 RAM at 1333 MHz 文件系统：测试脚本分别跑在两台机器上，其文件系统一台为ext3（磁盘为 SATA Hitachi HDS721050CLA362），一台为ext4（配备磁盘 SATA Samsung HD502HJ） 性能测试源码：

• LevelDB: db/db_bench.cc.
• SQLite: doc/bench/db_bench_sqlite3.cc.
• Kyoto TreeDB: doc/bench/db_bench_tree_db.cc.

基本测试

基本测试的条件如下：

• 每个数据库使用4GB内存
• 数据库都处于异步写模式(LevelDB’s sync option, TreeDB’s OAUTOSYNC option, SQLite3’s synchronous options 都关闭)，也就是说写操作不用等数据真正写到磁盘上才返回。
• Key 的长度为16字节
• Value 的长度为100字节 (这个长度才能让数据库的压缩算法能够起作用，将数据压缩至50％大小左右)
• 顺序读写时Key值递增变化
• 随机读时生成随机的Key值

测试结果： 结果显示，在顺序读写和随机写上，LevelDB 在性能上都遥遥领先，在随机读上面 Kyoto Cabinet 引擎稍快一些。

在几种不同策略下进行写操作测试

A. Values 为长数据（数据长度为100,000字节）

LevelDB在Value较长时性能比较低，这是由于LevelDB对每一次写操作都会至少进行两次写动作，一次是写数据文件，另一次是写日志文件。这里慢的主要原因是LevelDB在进行这些操作时对值进行了过多的Copy。

B. 批量写操作

一次写操作写1000条100字节的数据，由于TreeDB不支持批量写入，故未对其进行对比测试 上面结果是由于LevelDB数据的组织方式，导致顺序写和随机写在性能上都变化不大。

C. 同步进行写操作

• 对 LevelDB, 设置 WriteOptions.sync = true.
• 对 TreeDB, 将 TreeDB’s OAUTOSYNC 选项开启.
• 对 SQLite3, 设置 “PRAGMA synchronous = FULL”.

如果你看一下ext4文件系统下的测试数据，你会发现ext3和ext4在表现上非常不同。

D. 无压缩的写操作

LevelDB 和 TreeDB 都支持相应的数据压缩算法(LevelDB 使用的是  Snappy , TreeDB 使用的是  LZO)，由于SQLite不支持压缩，所以这里的测试数据只是从上面的基本测试结果copy过来的。 LevelDB开启压缩比不开启压缩效率更高，而TreeDB则相反，这可能是由于TreeDB采用的压缩算法（LZO）与LevelDB采用的压缩算法（Snappy）相比计算代价更高。

E. 使用更大内存

将每个独立库的内存增大到128MB，对LevelDB来说，其中120MB用来做 write buffer，另外8MB用来做 cache（原来是2MB的 write buffer 和2MB的cache），对SQLite来说，我们不改变其page size，还是保持为1kb，但是我们增大其page数量从4k增加到128k，对TreeDB来说，我们同样不改变其page大小，也只是增大其 cache，从4MB增大到128MB。 SQLite 在采用了大内存后性能变化并不大，而 LevelDB 和 TreeDB 的随机写性能却有显著提高。LevelDB 在增大内存后性能提升的原因是其write buffer 更大，从而减少了创建的sorted file的次数。减少了磁盘IO。而 TreeDB 的性能提升原因是由于其数据库的更大部分被映射到内存中了。

在几种不同策略下进行读操作测试

A. 大的Cache空间

我们分配128MB给每个数据库，对LevelDB来说，我们分配8MB给 write buffer，120MB给cache，对另外两个数据库，由于它们不支持区分 write buffer 和cache，所以统一将 cache size设置成128MB。 从结果可以看到，增大Cache在数据库读性能上都有所提升，其中最为显著的是TreeDB，其随机读性能大幅提升。主要是由于有足够的内存使得其所有读操作都几乎是在内存中进行。

B. 无压缩的读操作

下面结果是我们对预先无压缩状态写入的100万条key为16字节、value为100字节的数据后进行的读性能测试。同样的 SQLite 由于不支持压缩，所以下面数据是直接从其基本测试上copy过来的。 结果可以看到，取消压缩对读取性能提升不是特别大，当然，如果你的数据都在内存中的话，执行解压操作也不会对性能造成太大影响。 原文： leveldb.googlecode.com 译文： http://blog.nosqlfan.com/html/2819.html -*-*-