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SQL vs NoSQL:數(shù)據(jù)庫(kù)并發(fā)寫入性能比拼

     最近聽說了很多關(guān)于NoSQL的新聞,比如之前Sourceforge改用MongoDB,Digg改用Cassandra等等。再加上之前做數(shù)據(jù)庫(kù)比較時(shí)有人推薦我mongodb,所以也搜索了一下NoSQL,覺得NoSQL可能真的是未來的趨勢(shì)。

  NoSQL vs SQL

  傳統(tǒng)SQL數(shù)據(jù)庫(kù)為了實(shí)現(xiàn)ACID(atomicity, consistency, isolation, durability),往往需要頻繁應(yīng)用文件鎖,這使得其在現(xiàn)代的Web2.0應(yīng)用中越來越捉襟見肘。現(xiàn)在SNS網(wǎng)站每一個(gè)點(diǎn)擊都是一條/多條查詢,對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)寫的并發(fā)要求非常之高,而傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)無(wú)法很好地應(yīng)對(duì)這種需求。而仔細(xì)想來SNS中大部分需求并不要求ACID,比如Like/Unlike投票等等。

  NoSQL吸取了教訓(xùn),比如有些NoSQL采用了eventually consistency的概念,在沒有Update操作一段時(shí)間后,數(shù)據(jù)庫(kù)將最終是consistency的,顯然這樣的數(shù)據(jù)庫(kù)將能更好的支持高并發(fā)讀寫。

  SQL數(shù)據(jù)庫(kù)是基于schema的,這對(duì)時(shí)時(shí)刻刻更新著的Web2.0應(yīng)用開發(fā)者來說是個(gè)噩夢(mèng):隨時(shí)隨地有新的應(yīng)用出現(xiàn),舊的數(shù)據(jù)庫(kù)無(wú)法適應(yīng)新的應(yīng)用,只能不停地更新schema,或者做補(bǔ)丁表,如此一來要么schema越發(fā)混亂,要么就是數(shù)據(jù)庫(kù)頻繁升級(jí)而耗時(shí)耗力耗錢。

  NoSQL一般就沒有schema這種概念,大部分NoSQL都直接保存json類的Row,比如一個(gè)記錄可以是{ id = 1, name = Bob, phone = 38492839 },這樣擴(kuò)展升級(jí)非常方便,比如需要地址信息直接加入 address=blahblah 即可。

  傳統(tǒng)SQL很難進(jìn)行分布式應(yīng)用,即使可以也往往代價(jià)高昂。而NoSQL則很好地解決了這個(gè)問題:他們一般都直接從分布式系統(tǒng)中吸取了Map/Reduce方法,從而很容易就可以處理規(guī)模急速增加的問題。

  推薦robbin牛的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)探討之一 - 為什么要用非關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)?一文,介紹了主流的一些NoSQL系統(tǒng),還有這個(gè)站http://nosql-database.org/收集了基本上目前所有的NoSQL系統(tǒng)。

  總結(jié)一下我對(duì)NoSQL的看法,NoSQL出現(xiàn)的目的就是為了解決高并發(fā)讀寫的問題,而高并發(fā)應(yīng)用往往需要分布式的數(shù)據(jù)庫(kù)來實(shí)現(xiàn)高性能和高可靠性,所以NoSQL的關(guān)鍵字就是concurrency和Scalability。

  我的瓶頸

  我之前主要關(guān)注數(shù)據(jù)庫(kù)的select性能也就是read性能,在讀性能方面SQL數(shù)據(jù)庫(kù)并沒有明顯的劣勢(shì),應(yīng)該說純粹高并發(fā)讀的性能的話往往要優(yōu)于NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù),然而一旦涉及寫,事情就不一樣了。

  我本來以為自己不會(huì)遇到大量寫的問題,后來發(fā)現(xiàn)即使在simplecd這種簡(jiǎn)單的應(yīng)用環(huán)境下也會(huì)產(chǎn)生大量的并發(fā)寫:這就是爬VC用戶評(píng)論的時(shí)候。事實(shí)上,sqlite3在處理這個(gè)問題上非常的力不從心,所以我產(chǎn)生了換個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)的想法。

  既然我是要求能高并發(fā)讀寫,干脆就不用SQL了,但是同時(shí)我也想測(cè)試一下其他SQL的寫性能。

  我的數(shù)據(jù)有180萬(wàn)條,總共350M,測(cè)試用了10個(gè)線程,每個(gè)線程做若干次100個(gè)數(shù)據(jù)的bulk寫入,然后記錄總共耗時(shí)。結(jié)果如下:

innodb: 15.19
myiasm: 14.34
pgsql: 23.41
sqlite3: 鎖住了
sqlite3(單線程): 300+
mongodb: 3.82
couchdb: 90
couchdb(單線程):66

  作為一個(gè)MySQL黑,看到這組測(cè)試數(shù)據(jù)我表示壓力很大。在SQL數(shù)據(jù)庫(kù)中,mysql意外地取得了最佳的成績(jī),好于pgsql,遠(yuǎn)好于sqlite。更令人意外的是myisam居然優(yōu)于號(hào)稱insert比較快的innodb。不管如何,對(duì)我的應(yīng)用來說,用mysql保存評(píng)論數(shù)據(jù)是一個(gè)更為明智的選擇。我對(duì)mysql徹底改觀了,我宣布我是mysql半黑。以后select-intensive的應(yīng)用我還是會(huì)選擇sqlite,但是insert/update-intensive的應(yīng)用我就會(huì)改用mysql了。

  MongoDB和CouchDB同為NoSQL,表現(xiàn)卻截然相反,MongoDB性能很高,CouchDB的并發(fā)性能我只能ORZ,這種性能實(shí)在太抱歉了。

  NoSQL的碎碎念

  其實(shí)我本來還打算測(cè)試cassandra的,可是cassandra用的是Java,這首先讓我眉頭一皺,內(nèi)存大戶我養(yǎng)不起啊,其次看了cassandra的文檔,立刻崩潰,這簡(jiǎn)直就是沒有文檔么。(BTW,CouchDB也好不到哪里去,我都是用Python-couchdb然后help(couchdb.client)看用法的)

  至于CouchDB,可能是因?yàn)椴捎胔ttp方式發(fā)送請(qǐng)求,所以并發(fā)性能糟糕的一塌糊涂,很懷疑它是否有存在的理由。

  MongoDB是我用下來最討人喜歡的一個(gè)NoSQL。不但文檔豐富,使用簡(jiǎn)單,性能也非常好,它的Map/Reduce查詢(很多NoSQL都有)讓我驚嘆,數(shù)據(jù)庫(kù)可以非常簡(jiǎn)單地就擴(kuò)大規(guī)模,完全不用理會(huì)什么分區(qū)分表之類繁瑣的問題,可惜這方面我暫時(shí)沒有需求。但是MongoDB有兩大致命問題。

  第一是刪除鎖定問題,當(dāng)批量刪除記錄時(shí),數(shù)據(jù)庫(kù)還是會(huì)鎖定不讓讀寫。這意味著進(jìn)行數(shù)據(jù)清理時(shí)會(huì)讓網(wǎng)站應(yīng)用失去響應(yīng)。見locking problems

  第二是內(nèi)存占用問題,MongoDB用了操作系統(tǒng)的內(nèi)存文件映射,這導(dǎo)致操作系統(tǒng)會(huì)把所有空閑內(nèi)存都分配給MongoDB,當(dāng)MongoDB有這個(gè)需要時(shí)。更可怕的是,MongoDB從來不主動(dòng)釋放已經(jīng)霸占的內(nèi)存,它只會(huì)滾雪球一樣越滾越大,除非重啟數(shù)據(jù)庫(kù)。這樣的上下文環(huán)境下,MongoDB只適合一臺(tái)主機(jī)就一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù),而沒有其他應(yīng)用的環(huán)境,否則一會(huì)兒功夫MongoDB就會(huì)吃光內(nèi)存,然后你都fork不出新進(jìn)程,徹底悲劇。見memory limit

  總之NoSQL雖然讓我眼前一亮,可是目前嘗試的一些產(chǎn)品都讓人望而生畏,現(xiàn)在的NoSQL都把目光放在了巨型網(wǎng)站上,而沒有一個(gè)小型的,可以在VPS里面應(yīng)用的高性能NoSQL,令我有點(diǎn)失望。NoSQL尚未成熟,很期待它的將來發(fā)展,目前來說MySQL還是更好的選擇。

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