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概述
公众号前面的文章介绍过EDB与SQL Server和MongDB的性能测试报告。本篇我们来看一下EDB和MySQL数据库在NoSQL方面的性能测试。
EnterpriseDB（EDB）是企业级数据管理解决方案的领先提供商，帮助企业实现最佳的数据库性能。他们在数据库优化和合规方面的专业知识确保了企业能够高效、安全地运营，在当今竞争激烈的环境中推动成功。本次测试了 EnterpriseDB 与流行的数据库 MySQL，以确定在性能、成本差异以及超越企业协议采用自托管 NoSQL 数据库的潜在价值方面是否存在任何差异。EDB 在 NoSQL 性能方面优于 MySQL，特别是随着数据量的增加。这些测试突出了 EDB 令人信服的价值主张，使其成为寻求单个数据库作为高性能事务性和 NoSQL 数据库的企业的主要选择，具有最佳的性价比。
平台
EDB
EnterpriseDB 是基于 PostgreSQL 的开源关系数据库管理系统。它提供企业级功能、可扩展性和可靠性。EnterpriseDB 支持多种平台和编程语言。其安全功能包括加密、行级安全和多因素认证。EnterpriseDB 的灵活性使其适用于web、云和本地应用程序。
MySQL
MySQL 同样是一种关系数据库管理系统，使用表格、行和列以结构化格式存储数据。它支持标准 SQL，并提供诸如索引、缓存和事务等功能，以确保数据一致性和完整性。MySQL 被广泛用于web应用程序，支持大量并发连接和查询，使其成为管理和分析大型数据集的可靠选择。
平台总结
在 NoSQL 性能研究中，测试了以下平台版本：
设置
本节分析了在 NoSQL 测试中使用的方法。 AWS EC2 实例 为了进行测试，使用AWS EC2 实例。选择了以下 EC2 实例类型，其具有高内存和 NVMe 存储：
对于每个 EC2 实例，按照上一节的说明安装了数据库软件。有关使用的所有配置设置，请参见附录。
NoSQL 工作负载：PG NoSQL 基准测试
NoSQL 基准测试中的工作负载和数据是基于 PG NoSQL 基准测试的工作负载。原始基准测试仅针对 PostgreSQL 和 MongoDB 设计。这里修改了基准测试，基于其查询语法添加了 MySQL 套件功能。EDB 已经完全兼容基准测试的 PostgreSQL 组件，因此无需对 EDB 进行修改。测试执行了以下任务以比较 EDB 和 MySQL：
生成大量 JSON 文档，数据量从 5,000,000 个文档（13GB）到 100,000,000 个文档（266GB）不等
使用 EDB 的 SQL COPY、mongoimport 和 MySQL 的 LOAD DATA LOCAL INFILE 命令将数据加载到每个数据库中
使用每个平台的 INSERT 命令加载相同的数据
在每个平台上执行 4 条 SELECT 查询
NoSQL 测试测量值
基准测试收集了三个测量值：
批量加载时间：测量通过批量加载加载所有 JSON 所用的总时间
INSERT 时间：测量通过批量加载 INSERT 所有 JSON 所用的总时间
平均 SELECT 时间：测量运行每条 SELECT 查询的平均时间
选择这些测量值是因为它们与 NoSQL 用例相关，便于跨数据库比较，并为优化、扩展和性能决策提供信息。
结果
本节分析了测试的平台在事务性和 NoSQL 工作负载场景下的结果。 NoSQL 性能 下图显示了三个数据库在不同数据规模（最多 266GB JSON 数据）下的 NoSQL 性能。
图 1：JSON 数据初始批量加载的总用时
图 2：JSON 数据逐行 INSERT 的总用时
注意：MySQL 在 8 小时内未完成 266GB 逐行加载。该测试在 8 小时后结束，标记为未完成。
图 3：JSON 数据 SELECT 查询的平均用时
PG NoSQL 基准测试结果提供了对 EDB 和 MySQL 在不同数据量下的原始 NoSQL 性能的洞察。 - 对于批量加载，EDB 比 MySQL 快 63%。 - 对于逐行 INSERT，EDB 比 MySQL 快 4 倍以上。 - 对于平均 SELECT 查询时间，EDB 几乎比 MySQL 快 3 倍。
关键要点
在NoSQL性能上，即使数据量增加，EDB 的 性能也优于 MySQL。对于需要高性能、具有成本效益的事务性 NoSQL 数据库的企业来说，EDB 突出作为最佳解决方案。
总结
EDB 在 NoSQL 性能方面也优于竞争对手 MySQL，特别是随着数据量的增加。通过选择 EDB，企业可以提高投资回报率，获得预算灵活性，并通过创新和数字化转型推动战略增长，确保前瞻性技术基础设施，所有这些都在一个单一数据库中实现。
附录：测试配置
我们是在以下配置和条件下测试了 EDB：
对于磁盘配置，将 pgdata 和 pg_wal 移动到镜像的 NVMe 磁盘上。在 edb-as-17.service 配置文件中，添加了：
After=tuned.service
在 postgresql.conf 中，更改了参数如下：
max_connections = 1000shared_buffers = 64GBeffective_cache_size = 128GBwork_mem = 8MBmaintenance_work_mem = 64GBautovacuum_work_mem = 1GBeffective_io_concurrency = 200maintenance_io_concurrency = 200max_worker_processes = 128max_parallel_maintenance_workers = 64synchronous_commit = onwal_level = replicawal_buffers = 512MBcheckpoint_timeout = 1dcheckpoint_completion_target = 0.9max_wal_size = 1TBmin_wal_size = 64GBrandom_page_cost = 1.0vacuum_cost_limit = 8000autovacuum = offautovacuum_freeze_max_age = 800000000autovacuum_multixact_freeze_max_age = 800000000max_locks_per_transaction = 512edb_dynatune = 0
免责声明
McKnight Consulting Group（MCG）严格按照严格的道德标准进行所有测试。报告的结果是将查询应用于报告中描述的模拟的客观和无偏见的结果。报告明确定义了选定的标准和用于建立现场测试的过程。报告还清楚地说明了使用的数据集大小、平台、方法等。读者自行决定如何根据自己的需求对信息进行资格认证。报告未对第三方认证提出任何主张，而是呈现了根据报告中描述的过程应用到标准的客观结果。报告严格测量性能，并不声称评估潜在客户在做出购买决策时可能认为相关的其他因素。这是一个赞助报告。客户选择了其配置，而MCG选择了测试、配置数据库和测试应用程序，并运行了测试。MCG还选择了与其他测试平台最兼容的配置。选择兼容配置需要判断。报告中包含复制此测试所需的信息。鼓励读者自行编制具有代表性的配置并进行测试。
报告原文
https://www.enterprisedb.com/sites/default/files/pdf/McKnight_EDB_MySQL.pdf
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