mongoDB보다 Redis가 얼마나 빠릅니까?

Redis는 "Blazing Fast"이고 mongoDB도 빠르다고 널리 언급되어 있습니다. 그러나 두 결과를 비교하는 실제 숫자를 찾는 데 문제가 있습니다. 비슷한 구성, 기능 및 운영 (및 다른 구성 및 운영에 따라 요인이 어떻게 변하는지를 보여주는 등) 등이 주어지면 Redis는 10 배 빨라 졌습니까? 2 배 빨라 졌습니까? 5 배 빨라 졌습니까?

나는 성능에 대해서만 이야기하고 있습니다. mongoDB는 다른 도구이며 더 풍부한 기능 세트가 있음을 이해합니다. 이것은 " Redis보다 mongoDB가 더 낫다 "라는 논쟁 이 아니다 . Redis가 mongoDB를 능가하는 한계는 무엇입니까?

이 시점에서 저렴한 벤치 마크조차 벤치 마크가없는 것보다 낫습니다.

다음 벤치 마크의 대략적인 결과 : 2x 쓰기, 3x 읽기 .

다음은 파이썬에서 목표에 맞게 조정할 수있는 간단한 벤치 마크입니다. 각 값이 단순히 설정 / 검색 값이 얼마나 잘 수행되는지보고있었습니다.

#!/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)

mongodb 1.8.1 및 redis 2.2.5 및 최신 pymongo / redis-py의 결과 :

$ ./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

물론 소금 한 알갱이로 결과를 얻으십시오! 다른 언어로 프로그래밍하거나 다른 클라이언트 / 다른 구현 등을 사용하는 경우 결과가 크게 달라질 수 있습니다. 말할 것도없이 사용법은 완전히 다릅니다! 최선의 방법은 정확하게 사용하려는 방식으로 직접 벤치마킹하는 것입니다. 결과적으로 당신은 아마도 각각을 사용 하는 가장 좋은 방법을 알아낼 것입니다 . 항상 자신을 위해 벤치마킹하십시오!

Redis 및 MongoDB 삽입 성능 분석에 대한 이 게시물을 확인하십시오 .

최대 5000 개 항목 mongodb $ push는 Redis RPUSH와 비교할 때도 빠르며, 매우 느려졌습니다. 아마도 mongodb 배열 유형에 선형 삽입 시간이있어서 느리고 느려집니다. mongodb는 일정한 시간 삽입 목록 유형을 노출하여 약간의 성능을 얻을 수 있지만 선형 시간 배열 유형 (일정한 시간 조회를 보장 할 수 있음)을 사용하더라도 작은 데이터 세트에 대한 응용 프로그램이 있습니다.

좋고 간단한 벤치 마크

redis (2.6.16) 및 mongo (2.4.8)의 현재 버전을 사용하여 결과를 다시 계산하려고 시도했으며 결과는 다음과 같습니다.

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

또한이 블로그 게시물 은 둘 다를 비교하지만 node.js를 사용합니다. 시간이 지남에 따라 데이터베이스에서 항목 수가 증가하는 효과를 보여줍니다.

둘이 같은 공간에 있지 않기 때문에 숫자를 찾기가 어려울 것입니다. 일반적인 대답은 데이터 세트가 단일 시스템의 작업 메모리에 적합 할 때 Redis가 10-30 % 더 빠르다는 것입니다. 해당 데이터 양을 초과하면 Redis가 실패합니다. 몽고는 부하 유형에 따라 속도가 느려집니다. 인서트 전용 부하 유형의 경우, 한 사용자가 최근 6 ~ 7 배 (10,000 ~ 10,000 배)의 속도 저하를보고했지만이 보고서는 구성 문제가 있으며 이는 매우 비정형적인 작업 부하라는 사실을 인정했습니다. 디스크에서 일부 데이터를 읽어야 할 경우 일반 읽기로드가 약 10 배 정도 느려집니다.

결론 : Redis는 더 빠를 것이지만 많은 것이 아닙니다.

세션 성능 에 대한 훌륭한 기사입니다.토네이도 프레임 워크의 에 약 1 살입니다. Redis와 MongoDB가 포함 된 몇 가지 다른 구현을 비교합니다. 이 기사의 그래프에 따르면이 특정 사용 사례에서 Redis가 MongoDB보다 약 10 % 더 낫습니다.

Redis에는 사용중인 머신의 성능을 분석하는 벤치 마크가 내장되어 있습니다. Redis 의 Benchmark Wiki 에는 수많은 원시 데이터가 있습니다 . 그러나 몽고를 조금 둘러 봐야 할 수도 있습니다. 여기 , 여기 및 임의의 광택 숫자 와 같이 (그러나 그것은 당신에게 몇 가지 MongoDB를 자신을 벤치 마크 실행하기위한 시작점을 제공합니다).

이 문제에 대한 최선의 해결책은 원하는 상황에서 직접 테스트를 수행하는 것입니다.

필자의 경우 성능 비교에서 결정적인 요인은 사용되는 MongoDb WriteConcern입니다. 오늘날 대부분의 몽고 드라이버는 기본 WriteConcern을 ACKNOWLEDGED로 설정하여 'RAM에 기록됨'을 의미합니다 ( Mongo2.6.3-WriteConcern )을 의미하며, 대부분의 쓰기 작업에서 redis와 매우 유사합니다.

그러나 실제로는 응용 프로그램 요구 사항과 프로덕션 환경 설정에 따라이 문제를 WriteConcern.JOURNALED (oplog에 기록) 또는 WriteConcern.FSYNCED (디스크에 기록) 또는 복제 세트 (백업)에 기록 할 수 있습니다. 필요한 경우.

그런 다음 성능이 약간 저하 될 수 있습니다. 다른 중요한 요소에는 데이터 액세스 패턴 최적화 방법, 인덱스 미스 % ( mongostat 참조 ) 및 일반적인 인덱스도 포함됩니다.

표시된 벤치 마크에서 2-3X는 오해의 소지가 있다고 생각합니다. 사용자가 하드웨어를 사용하는 경우에도 경험이 많기 때문에 내 경험에 따르면 기계가 강할수록 간격이 더 큽니다 (Redis에 유리함). 아마도 벤치 마크가 메모리 한계에 도달한다는 사실에 의해 아마도 매우 빠릅니다.

메모리 용량에 관해서는-이것은 부분적으로 사실입니다.이를 해결할 수있는 방법이 있기 때문에 Redis 데이터를 디스크에 다시 쓰는 (상업용) 제품과 메모리 크기를 극복하는 클러스터 (멀티 샤드) 솔루션이 있습니다 한정.