Redis nhanh hơn bao nhiêu so với mongoDB?

Nó được đề cập rộng rãi rằng Redis là "Blazed Fast" và mongoDB cũng nhanh. Nhưng, tôi gặp khó khăn khi tìm số thực tế so sánh kết quả của hai. Với các cấu hình, tính năng và hoạt động tương tự (và có thể cho thấy hệ số thay đổi như thế nào với các cấu hình và hoạt động khác nhau), v.v., Redis có nhanh hơn gấp 10 lần, nhanh hơn gấp 2 lần không?

Tôi CHỈ nói về hiệu suất. Tôi hiểu rằng mongoDB là một công cụ khác và có bộ tính năng phong phú hơn. Đây không phải là cuộc tranh luận "Là mongoDB tốt hơn Redis". Tôi đang hỏi, bằng cách nào Redis vượt trội hơn mongoDB?

Tại thời điểm này, ngay cả điểm chuẩn giá rẻ vẫn tốt hơn so với không có điểm chuẩn.

Kết quả thô từ điểm chuẩn sau: viết 2x, đọc 3x .

Đây là một điểm chuẩn đơn giản trong python mà bạn có thể thích ứng với mục đích của mình, tôi đã xem xét mỗi cái sẽ thực hiện tốt như thế nào chỉ đơn giản là thiết lập / truy xuất các giá trị:

#!/usr/bin/env python2.7
import sys, time
from pymongo import Connection
import redis

# connect to redis & mongodb
redis = redis.Redis()
mongo = Connection().test
collection = mongo['test']
collection.ensure_index('key', unique=True)

def mongo_set(data):
    for k, v in data.iteritems():
        collection.insert({'key': k, 'value': v})

def mongo_get(data):
    for k in data.iterkeys():
        val = collection.find_one({'key': k}, fields=('value',)).get('value')

def redis_set(data):
    for k, v in data.iteritems():
        redis.set(k, v)

def redis_get(data):
    for k in data.iterkeys():
        val = redis.get(k)

def do_tests(num, tests):
    # setup dict with key/values to retrieve
    data = {'key' + str(i): 'val' + str(i)*100 for i in range(num)}
    # run tests
    for test in tests:
        start = time.time()
        test(data)
        elapsed = time.time() - start
        print "Completed %s: %d ops in %.2f seconds : %.1f ops/sec" % (test.__name__, num, elapsed, num / elapsed)

if __name__ == '__main__':
    num = 1000 if len(sys.argv) == 1 else int(sys.argv[1])
    tests = [mongo_set, mongo_get, redis_set, redis_get] # order of tests is significant here!
    do_tests(num, tests)

Kết quả với mongodb 1.8.1 và redis 2.2.5 và pymongo / redis-py mới nhất:

$ ./cache_benchmark.py 10000
Completed mongo_set: 10000 ops in 1.40 seconds : 7167.6 ops/sec
Completed mongo_get: 10000 ops in 2.38 seconds : 4206.2 ops/sec
Completed redis_set: 10000 ops in 0.78 seconds : 12752.6 ops/sec
Completed redis_get: 10000 ops in 0.89 seconds : 11277.0 ops/sec

Lấy kết quả với một hạt muối tất nhiên! Nếu bạn đang lập trình bằng ngôn ngữ khác, sử dụng các ứng dụng khách / triển khai khác, v.v. thì kết quả của bạn sẽ thay đổi. Chưa kể cách sử dụng của bạn sẽ hoàn toàn khác! Đặt cược tốt nhất của bạn là tự đánh giá chúng, chính xác theo cách bạn đang có ý định sử dụng chúng. Như một hệ quả tất yếu, bạn có thể sẽ tìm ra cách tốt nhất để sử dụng từng cái. Luôn luôn chuẩn cho chính mình!

Vui lòng kiểm tra bài đăng này về phân tích hiệu suất chèn Redis và MongoDB:

Lên đến 5000 mục mongodb $ đẩy nhanh hơn ngay cả khi so sánh với Redis RPUSH, sau đó nó trở nên cực kỳ chậm, có lẽ kiểu mảng mongodb có thời gian chèn tuyến tính và do đó nó trở nên chậm hơn và chậm hơn. mongodb có thể đạt được một chút hiệu suất bằng cách hiển thị loại danh sách chèn thời gian không đổi, nhưng ngay cả với loại mảng thời gian tuyến tính (có thể đảm bảo tra cứu thời gian liên tục), nó có các ứng dụng cho các bộ dữ liệu nhỏ.

Điểm chuẩn tốt và đơn giản

Tôi đã cố gắng tính toán lại các kết quả một lần nữa bằng cách sử dụng các phiên bản hiện tại của redis (2.6.16) và mongo (2.4.8) và đây là kết quả

Completed mongo_set: 100000 ops in 5.23 seconds : 19134.6 ops/sec
Completed mongo_get: 100000 ops in 36.98 seconds : 2703.9 ops/sec
Completed redis_set: 100000 ops in 6.50 seconds : 15389.4 ops/sec
Completed redis_get: 100000 ops in 5.59 seconds : 17896.3 ops/sec

Ngoài ra bài đăng blog này so sánh cả hai nhưng sử dụng node.js. Nó cho thấy hiệu quả của việc tăng số lượng mục trong cơ sở dữ liệu cùng với thời gian.

Các con số sẽ khó tìm thấy vì cả hai không hoàn toàn trong cùng một không gian. Câu trả lời chung là Redis nhanh hơn 10 - 30% khi bộ dữ liệu vừa với bộ nhớ làm việc của một máy. Khi lượng dữ liệu đó bị vượt quá, Redis thất bại. Mongo sẽ chậm lại với số lượng tùy thuộc vào loại tải. Đối với loại tải chỉ chèn, một người dùng gần đây đã báo cáo sự chậm lại từ 6 đến 7 đơn hàng cường độ (10.000 đến 100.000 lần) nhưng báo cáo đó cũng thừa nhận rằng có vấn đề về cấu hình và đây là tải làm việc rất không điển hình. Bình thường đọc tải nặng giai thoại chậm khoảng 10 lần khi một số dữ liệu phải được đọc từ đĩa.

Kết luận: Redis sẽ nhanh hơn nhưng không nhiều.

Dưới đây là một bài viết tuyệt vời về hiệu suất phiên trong khung Tornado khoảng 1 tuổi. Nó có một so sánh giữa một vài triển khai khác nhau, trong đó bao gồm Redis và MongoDB. Biểu đồ trong bài viết nói rằng Redis đứng sau MongoDB khoảng 10% trong trường hợp sử dụng cụ thể này.

Redis đi kèm với một điểm chuẩn tích hợp sẽ phân tích hiệu suất của máy bạn đang sử dụng. Có rất nhiều dữ liệu thô từ nó tại wiki Điểm chuẩn cho Redis. Nhưng bạn có thể phải nhìn xung quanh một chút cho Mongo. Giống như ở đây , ở đây và một số số đánh bóng ngẫu nhiên (nhưng nó cung cấp cho bạn một điểm khởi đầu để tự chạy một số điểm chuẩn MongoDB).

Tôi tin rằng giải pháp tốt nhất cho vấn đề này là tự mình thực hiện các bài kiểm tra trong các loại tình huống bạn mong đợi.

Trong trường hợp của tôi, yếu tố quyết định trong so sánh hiệu năng, là MongoDb WriteConcern được sử dụng. Hầu hết các trình điều khiển mongo hiện nay sẽ đặt WriteConcern mặc định thành ACKNOWLEDGED, có nghĩa là 'được ghi vào RAM' ( Mongo2.6.3-WriteConcern ), về mặt đó, nó rất giống với redis cho hầu hết các hoạt động ghi.

Nhưng thực tế là tùy thuộc vào nhu cầu ứng dụng của bạn và thiết lập môi trường sản xuất, bạn có thể muốn thay đổi mối quan tâm này thành WriteConcern.JOURNALED (được ghi vào oplog) hoặc WriteConcern.FSYNCED (ghi vào đĩa) hoặc thậm chí được ghi vào bộ sao chép (sao lưu) Nếu cần thiết.

Sau đó, bạn có thể bắt đầu thấy một số hiệu suất giảm. Các yếu tố quan trọng khác cũng bao gồm, cách tối ưu hóa các mẫu truy cập dữ liệu của bạn, chỉ số bỏ qua% (xem bộ điều chỉnh ) và các chỉ mục nói chung.

Tôi nghĩ rằng 2-3X trên điểm chuẩn hiển thị là sai lệch, vì nếu bạn cũng phụ thuộc vào phần cứng bạn chạy nó - theo kinh nghiệm của tôi, máy 'càng mạnh' thì khoảng cách càng lớn (nghiêng về Redis) sẽ, có lẽ bởi thực tế là điểm chuẩn đạt đến giới hạn bộ nhớ khá nhanh.

Đối với dung lượng bộ nhớ - điều này đúng một phần, vì cũng có nhiều cách để giải quyết vấn đề đó, có những sản phẩm (thương mại) ghi lại dữ liệu Redis vào đĩa và cả các giải pháp cụm (đa phân đoạn) vượt qua kích thước bộ nhớ hạn chế.