“你們的數據庫性能怎么樣？”

“能不能滿足我們的業務？”

“和其他數據庫對比性能有優勢么？”

......

客戶在使用數據庫時常有這樣的擔心和疑問。

本文從測試方案、測試工具、測試場景、測試結果等方面詳細介紹了GaussDB(for Influx)和開源InfluxDB集群在X86架構下的性能測試情況。測試結果顯示，GaussDB(for Influx)較企業版InfluxDB集群能提供更高的寫入性能、更低的訪問延遲以及更高的數據壓縮率。

1測試方案

1.1資源配置

服務端配置

1.2測試工具

測試工具為開源性能工具TS-benchMark。

2測試設計

2.1測試模型

本次測試采用風力發電數據模型，每個風場50個設備，每個設備50個傳感器，1個風場1個線程，通過load數據的線程數來控制時間線的大小，通過收集時間的長短來控制數據量。

模型每條數據大小約為24字節，具體的類型如下：

Timestamp | farm | device | sensor | value

2.2測試數據量

測試數據分為兩個場景，大數據量和小數據量，具體數據量如下：

注：企業版InfluxDB在插入到47億數據時OOM，以下性能對比都基于此數據量。

2.3測試場景

2.3.1數據寫入場景

lbatch_size(每個批次寫入的數據量) 固定為50，線程數分別從1、2、4、8、16、32、64、128、256、512 遞增；

l線程數（客戶端并發請求的連接數）固定為8， batch_size分別從50、100、150、200、250、300 遞增。

2.3.2數據查詢場景

單線程進行不同語句的查詢，并統計其時延信息。

第一類查詢： 所有TAG查詢

select *

from sensor

where f='f1' and d='d2' and s='s1' and time>=1514768400000000000 and time<=1514772000000000000

第二類查詢： TAG+VALUE查詢

select *

from sensor

where f='f1' and s='d2' and value>=3.0 and time>=1514768400000000000 and time<1514854800000000000

第三類查詢： 聚合查詢

select mean(value)

from sensor

where f='f1' and s='s1' and time>=1514768400000000000 and time<=1514854800000000000 group by f,d,s,time(1h)

第四類查詢： 或條件查詢

select *

from sensor

where f='f1' and (s='s1' or s='s2' or s='s3' or s='s4' or s='s5') and time>=1514768400000000000 and time<=1514769150000000000

第五類查詢： 單個TAG查詢

select *

from sensor

where f='f1' and time>=1514768400000000000 and time<=1514769150000000000

3測試結果分析

3.1寫入吞性能比對

在小數據量場景下，GaussDB(for Influx)的寫入性能是企業版InfluxDB的13倍左右，在大數據量的場景下可以達到1.8倍左右。

3.2查詢性能對比

1）第一類查詢（所有TAG查詢）：無論是大數據量還是小數據量場景下，GaussDB(for Influx)的吞吐量是開源InfluxDB企業版的2倍左右。

2）第二類查詢（TAG+VALUE查詢）：在小數據量場景下，開源InfluxDB企業版性能高于GaussDB(for Influx)，GaussDB(for Influx)在大數據量和小數據量場景下性能基本持平。

3）第三類查詢（聚合查詢）：GaussDB(for Influx)查詢性能明顯優于開源InfluxDB企業版，在小數據量場景下是開源版本的14倍，大數據量下也是開源版本的8倍左右。

4）第四類查詢（或條件查詢）：GaussDB(for Influx)查詢性能在兩種場景下比較穩定，開源企業版InfluxDB在兩種場景下差異較大；GaussDB(for Influx)在小數據量場景下表現優于開源版，在大數據量場景下低于開源版。

5）第五類查詢（單個TAG查詢）：GaussDB(for Influx)查詢性能在兩種場景下比較穩定，在大數據量場景下低于開源版。

3.3數據壓縮率對比

在250萬時間線場景下，GaussDB(for Influx)導入了151億條數據，導入前數據大小為337.5G，導入后為49.8G，壓縮率為6.8；開源企業版導入了47億條數據，導入前105G，導入后21.3G，壓縮率為4.9。GaussDB(for Influx)壓縮率是開源企業版的1.4倍左右。

Influx引擎采用LSM tree架構，隨著后臺compaction的進行，壓縮率會進一步提升，當前數據對比是數據剛導入時的結果。

4總結

在GaussDB(for Influx)2節點對比開源版3節點場景下，GaussDB(for Influx)給客戶帶來了更高的寫入能力、更穩定的查詢能力、更高的壓縮率。GaussDB(for Influx)寫入能力在小數據量場景下是開源企業版的13倍，在大數據量場景下是開源企業版的1.8倍；查詢能力在兩種場景下表現穩定，在大部分查詢場景下優于開源企業版；在壓縮率方面，同樣數據模型下，高出開源版本40%。

除了以上優勢外，GaussDB(for Influx)還在集群化、冷熱分級存儲、高可用方面也做了深度優化，能更好地滿足時序應用的各種場景。

審核編輯：湯梓紅