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Google Cloud SQL性能測(cè)試

數(shù)據(jù)庫(kù) 其他數(shù)據(jù)庫(kù)
谷歌發(fā)布了Google Cloud SQL,今天我們就來(lái)測(cè)試一下這個(gè)云數(shù)據(jù)庫(kù)的性能,對(duì)大家有所提示。
  1. CREATE DATABASE test;  
  2. USE test;  
  3. CREATE TABLE test (id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,   
  4. value DOUBLEPRIMARY KEY(id)); 

然后在綁定的一個(gè)HR datastore應(yīng)用上測(cè)試:

  1. from random import randomfrom time import timefrom google.appengine.api import rdbmsrand = [(random(),)   
  2. for i in xrange(500)]
  3. t = time()
  4. conn = rdbms.connect(instance='keakon:test'database='test')prin
  5. time()
  6. - tcursor = conn.cursor()
  7. t = time()
  8. cursor.executemany('INSERT INTO test (value) VALUES (%s)', rand)  
  9. print time() - t
  10. t = time()
  11. cursor.execute('SELECT count(*) FROM test')print time() - t
  12. t = time()
  13. cursor.execute('SELECT id FROM test')print time() - t
  14. t = time()
  15. cursor.execute('SELECT * 
  16. FROM test')print time()- t
  17. t = time()
  18. conn.rollback()prin
  19. time() - t
  20. t = time()
  21. cursor.close()conn.close()prin
  22. time() - t 

結(jié)果:
0.00699996948242
3.8259999752
0.00500011444092
0.235999822617
0.205000162125
0.0639998912811
0.00300002098083可見(jiàn)連接和關(guān)閉數(shù)據(jù)庫(kù)還是很快的,但是插入和查詢(xún)性能并不算好。

接著試試提交:

  1. t = time()
  2. cursor.executemany('INSERT INTO test (value)   
  3. VALUES (%s)', rand)conn.commit()print time() - t
  4. t = time()
  5. cursor.execute('DELETE FROM test')conn.commit()print time() - t 

結(jié)果:
3.3180000782
0.132999897003可能是測(cè)試的波動(dòng),插入變快了。比較讓我奇怪的是刪除,居然比查詢(xún)還快。

再試了下清空表,即改成cursor.execute('TRUNCATE test')。結(jié)果:
2.96399998665
0.128000020981這次插入更快了,不解…

值得一提的是,我在刪除的時(shí)候?qū)戝e(cuò)了SQL語(yǔ)句,結(jié)果報(bào)錯(cuò)了。然后再次刪除就一直被鎖,但是查詢(xún)和插入都正常,估計(jì)是那個(gè)事務(wù)一直沒(méi)結(jié)束。
最后我試了下TRUNCATE,花了22秒終于成功了。之后再測(cè)試時(shí),即使出錯(cuò)也沒(méi)遇到被鎖的情況了,非常奇怪…

然后對(duì)比測(cè)試HR datastore,使用同一個(gè)應(yīng)用:
 

  1. from random import random
  2. from time import time
  3. from google.appengine.ext import db
  4. class Test(db.Model):
  5. value = db.FloatProperty()
  6. entites = [Test(value=random()) for i in xrange(500)]
  7. t = time()
  8. db.put(entites)prin
  9. time() - t
  10. t = time()Test.all().count(None)print time() - t
  11. t = time()
  12. keys = Test.all(keys_only=True).fetch(500)printime() - t
  13. t = time()
  14. Test.all().fetch(500)print time() - t
  15. t = time()
  16. db.delete(keys)print time() - t 

結(jié)果:
3.31100010872
0.0799999237061
0.208999872208
2.34000015259
0.861999988556其中count和查詢(xún)慢了一個(gè)數(shù)量級(jí),刪除慢約6倍,插入和查詢(xún)key則差不多。

接著又在一個(gè)MS datastore的應(yīng)用上測(cè)試了下,結(jié)果是:
1.04965305328
0.109894037247
0.0680358409882
0.660396099091
0.251960992813插入快2倍,查詢(xún)慢一個(gè)數(shù)量級(jí),其他差不多。

對(duì)大多數(shù)應(yīng)用來(lái)說(shuō),查詢(xún)性能是最重要的,這一個(gè)數(shù)量級(jí)的提升也是很有益處的,更何況還少了很多限制。所以如果不需要ORM的話,用Google Cloud SQL取代Datastore是個(gè)不錯(cuò)的選擇。

【編輯推薦】

  1. Oracle發(fā)布NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)
  2. 微軟進(jìn)軍NoSQL 發(fā)布Trinity數(shù)據(jù)庫(kù)
  3. 微軟研究人員:NoSQL需要標(biāo)準(zhǔn)化
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責(zé)任編輯:彭凡 來(lái)源: www.keakon.net
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