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为什么PostgreSQL比MongoDB还快之完结篇(深挖单点索引查询)
阅读量：5950 次
发布时间：2019-06-19

本文共 14030 字，大约阅读时间需要 46 分钟。

之前两篇测试中发现：单点索引查询中PostgreSQL的速度是MongoDB(WiredTiger引擎)的4倍。
http://blog.chinaunix.net/xmlrpc.php?r=blog/article&uid=20726500&id=4960138
http://blog.chinaunix.net/xmlrpc.php?r=blog/article&uid=20726500&id=4981629
虽然本人很偏好PG，但也对这个结果表示不能理解。按照常理，纯NoSQL的MongoDB应该比PG快或和PG差不多快才比较合理。
所以，在之前测试的基础上再进行一次深入的挖掘。
之前的0匹配查询，由于执行的时间太短，没有采集到CPU利用率，而且时间值太小，对比的准确性也值得怀疑。
所以，现在构造一个循环的单点索引查询，并在单并发和多并发场景下对比PG和MongoDB的性能。

1. MongoDB（WiredTiger引擎）的测试

单并发测试
循环1万次单点索引查询，平均一次大约返回一条记录。

点击(此处)折叠或打开

  1. -bash-4.1$ cat batchselect_mongo.sh
  2.    for ((i=0;i${
    1};i++))
  3.    do
  4.        echo "db.json_tables.find({ brand: 'ACME${i}'})"
  5.    done
  6. -bash-4.1$ sh batchselect_mongo.sh 10000|time -p mongo benchmark >/dev/null
  7. real 8.53
  8. user 4.59
  9. sys 2.62
  10. -bash-4.1$ sh batchselect_mongo.sh 10000|time -p mongo benchmark|grep ACME|wc
  11. real 8.33
  12. user 5.33
  13. sys 1.51
  14.    9091 3281851 22061914
看看top的资源使用

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  1. [root@hanode1 bin]# top
  2. top - 08:29:13 up 11 days, 11:29, 6 users, load average: 0.09, 0.03, 0.01
  3. Tasks: 159 total, 2 running, 157 sleeping, 0 stopped, 0 zombie
  4. Cpu(s): 16.8%us, 1.3%sy, 0.0%ni, 75.6%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 6.4%si, 0.0%st
  5. Mem: 1019320k total, 942260k used, 77060k free, 134736k buffers
  6. Swap: 2064376k total, 64712k used, 1999664k free, 265524k cached
  8. PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND
  9. 3951 postgres 20 0 746m 63m 9200 R 85.5 6.4 0:06.97 mongo
  10. 26391 postgres 20 0 617m 339m 12m S 19.3 34.1 10:01.76 mongod
算下来mongod进程占用CPU 1.6s（8.33*19.3%=1.6）
3并发的测试
前面一直是单并发测试，现在看看3并发的场景（测试机是4核）。

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  1. -bash-4.1$ sh batchselect_mongo.sh 10000 |time -p mongo benchmark >/dev/null &
  2. [1] 5398
  3. -bash-4.1$ sh batchselect_mongo.sh 10000 |time -p mongo benchmark >/dev/null &
  4. [2] 5401
  5. -bash-4.1$ sh batchselect_mongo.sh 10000 |time -p mongo benchmark >/dev/null &
  6. [3] 5412
  7. -bash-4.1$ real 8.61
  8. user 6.30
  9. sys 0.64
  10. real 8.61
  11. user 6.37
  12. sys 0.59
  13. real 8.49
  14. user 6.36
  15. sys 0.62
  17. [1] Done sh batchselect_mongo.sh 10000 | time -p mongo benchmark > /dev/null
  18. [2]- Done sh batchselect_mongo.sh 10000 | time -p mongo benchmark > /dev/null
  19. [3]+ Done sh batchselect_mongo.sh 10000 | time -p mongo benchmark > /dev/null
3并发时的top结果

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  1. [root@hanode1 bin]# top
  2. top - 08:42:13 up 11 days, 11:42, 6 users, load average: 1.26, 0.95, 0.39
  3. Tasks: 166 total, 4 running, 162 sleeping, 0 stopped, 0 zombie
  4. Cpu(s): 67.4%us, 5.3%sy, 0.0%ni, 25.0%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 2.3%si, 0.0%st
  5. Mem: 1019320k total, 570600k used, 448720k free, 1008k buffers
  6. Swap: 2064376k total, 136636k used, 1927740k free, 38632k cached
  8. PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND
  9. 5399 postgres 20 0 746m 63m 9192 R 82.5 6.3 0:05.27 mongo
  10. 5402 postgres 20 0 744m 61m 9192 R 82.5 6.1 0:05.27 mongo
  11. 5413 postgres 20 0 744m 61m 9192 R 82.1 6.2 0:04.96 mongo
  12. 26391 postgres 20 0 625m 266m 3048 S 47.5 26.8 10:27.54 mongod
可以注意到几点
1）每个客户端的执行时间和单并发时差不多一样。3个mongo进程和1个mongod进程 几乎 各 占了一个CPU核，没有CPU争用。
2） mongod 进程的CPU实际占用时间是8.6*47.5%=4s，是单并发时的2.5倍（接近理论效果的3倍，里面会有测量误差）
3）性能瓶颈还是在客户端
10
并发的测试
10并发时，忙碌的进程数超过CPU核心数，会 有CPU争用。

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  1. -bash-4.1$
  2. -bash-4.1$ sh batchselect_mongo.sh 10000 |time -p mongo benchmark >/dev/null &
  3. [1] 5156
  4. -bash-4.1$ sh batchselect_mongo.sh 10000 |time -p mongo benchmark >/dev/null &
  5. [2] 5159
  6. -bash-4.1$ sh batchselect_mongo.sh 10000 |time -p mongo benchmark >/dev/null &
  7. [3] 5161
  8. -bash-4.1$ sh batchselect_mongo.sh 10000 |time -p mongo benchmark >/dev/null &
  9. [4] 5163
  10. -bash-4.1$ sh batchselect_mongo.sh 10000 |time -p mongo benchmark >/dev/null &
  11. [5] 5166
  12. -bash-4.1$ sh batchselect_mongo.sh 10000 |time -p mongo benchmark >/dev/null &
  13. [6] 5170
  14. -bash-4.1$ sh batchselect_mongo.sh 10000 |time -p mongo benchmark >/dev/null &
  15. [7] 5172
  16. -bash-4.1$ sh batchselect_mongo.sh 10000 |time -p mongo benchmark >/dev/null &
  17. [8] 5174
  18. -bash-4.1$ sh batchselect_mongo.sh 10000 |time -p mongo benchmark >/dev/null &
  19. [9] 5177
  20. -bash-4.1$ sh batchselect_mongo.sh 10000 |time -p mongo benchmark >/dev/null &
  21. [10] 5179
  22. -bash-4.1$
  23. -bash-4.1$ real 25.15
  24. user 7.97
  25. sys 1.06
  26. real 25.54
  27. user 7.93
  28. sys 1.02
  29. real 26.32
  30. user 7.94
  31. sys 1.08
  32. real 26.63
  33. user 8.39
  34. sys 0.93
  35. real 27.01
  36. user 8.44
  37. sys 1.04
  38. real 28.06
  39. user 8.52
  40. sys 1.02
  41. real 28.16
  42. user 8.11
  43. sys 1.24
  44. real 28.27
  45. user 8.47
  46. sys 1.03
  47. real 28.64
  48. user 8.23
  49. sys 1.13
  50. real 29.14
  51. user 8.11
  52. sys 1.12
  54. [1] Done sh batchselect_mongo.sh 10000 | time -p mongo benchmark > /dev/null
  55. [2] Done sh batchselect_mongo.sh 10000 | time -p mongo benchmark > /dev/null
  56. [3] Done sh batchselect_mongo.sh 10000 | time -p mongo benchmark > /dev/null
  57. [4] Done sh batchselect_mongo.sh 10000 | time -p mongo benchmark > /dev/null
  58. [5] Done sh batchselect_mongo.sh 10000 | time -p mongo benchmark > /dev/null
  59. [6] Done sh batchselect_mongo.sh 10000 | time -p mongo benchmark > /dev/null
  60. [7] Done sh batchselect_mongo.sh 10000 | time -p mongo benchmark > /dev/null
  61. [8] Done sh batchselect_mongo.sh 10000 | time -p mongo benchmark > /dev/null
  62. [9]- Done sh batchselect_mongo.sh 10000 | time -p mongo benchmark > /dev/null
  63. [10]+ Done sh batchselect_mongo.sh 10000 | time -p mongo benchmark > /dev/null
10并发时的top结果

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  1. [root@hanode1 bin]# top
  2. top - 08:40:22 up 11 days, 11:40, 6 users, load average: 1.60, 0.40, 0.14
  3. Tasks: 187 total, 11 running, 176 sleeping, 0 stopped, 0 zombie
  4. Cpu(s): 73.7%us, 24.9%sy, 0.0%ni, 0.0%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 1.5%si, 0.0%st
  5. Mem: 1019320k total, 969800k used, 49520k free, 77180k buffers
  6. Swap: 2064376k total, 66948k used, 1997428k free, 36160k cached
  8. PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND
  9. 26391 postgres 20 0 625m 332m 5220 S 50.5 33.4 10:10.47 mongod
  10. 5168 postgres 20 0 745m 50m 9200 R 40.5 5.0 0:02.16 mongo
  11. 5175 postgres 20 0 745m 58m 9192 R 40.5 5.9 0:02.19 mongo
  12. 5167 postgres 20 0 745m 48m 9192 R 34.9 4.9 0:01.97 mongo
  13. 5157 postgres 20 0 745m 48m 9192 R 34.6 4.8 0:01.96 mongo
  14. 5184 postgres 20 0 744m 44m 9192 R 34.6 4.5 0:01.68 mongo
  15. 5164 postgres 20 0 744m 44m 9192 R 33.6 4.5 0:01.67 mongo
  16. 5182 postgres 20 0 744m 44m 9192 R 31.2 4.5 0:01.58 mongo
  17. 5180 postgres 20 0 744m 44m 9192 R 30.9 4.5 0:01.58 mongo
  18. 5181 postgres 20 0 744m 44m 9192 R 29.2 4.5 0:01.52 mongo
  19. 5183 postgres 20 0 744m 44m 9192 R 28.6 4.5 0:01.54 mongo
1）mongod 进程 的CPU实际占用时间大约是27*50.5%=13.5s，是 单并发时的8.4倍 （接近理论效果的 10倍，里面会有测量误差 ）
2）CPU被撑满， 客户端消耗的大部分的CPU资源。

2. PostgreSQL的测试

单并发测试
循环1万次单点索引查询，平均一次大约返回一条记录。

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  1. -bash-4.1$ cat batchselect_pg.sh
  2. for ((i=0;i
  3. do
  4. echo "SELECT data FROM json_tables WHERE data @> '{\"brand\":\"ACME${i}\"}';"
  5. done
  6. -bash-4.1$ sh batchselect_pg.sh 10000|time -p psql -qAt benchmark >/dev/null
  7. real 1.48
  8. user 0.13
  9. sys 0.14
由于PG太快了，不好收集top信息，改成10万次循环。

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  1. -bash-4.1$ sh batchselect_pg.sh 100000|time -p psql -qAt benchmark >/dev/null
  2. real 10.72
  3. user 0.96
  4. sys 1.01
  5. -bash-4.1$ sh batchselect_pg.sh 100000|time -p psql -qAt benchmark |wc
  6. real 10.91
  7. user 0.61
  8. sys 1.49
  9. 9091 3172759 21561900
看看top结果

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  1. [root@hanode1 bin]# top
  2. top - 09:18:00 up 11 days, 12:18, 6 users, load average: 0.35, 0.14, 0.05
  3. Tasks: 166 total, 2 running, 164 sleeping, 0 stopped, 0 zombie
  4. Cpu(s): 27.5%us, 4.5%sy, 0.0%ni, 67.9%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st
  5. Mem: 1019320k total, 349168k used, 670152k free, 9200k buffers
  6. Swap: 2064376k total, 68376k used, 1996000k free, 243836k cached
  8. PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND
  9. 9042 postgres 20 0 587m 77m 76m R 81.8 7.8 0:04.35 postgres
  10. 9038 postgres 20 0 103m 1224 1064 S 31.9 0.1 0:01.60 sh
  11. 9041 postgres 20 0 105m 1204 1016 S 18.6 0.1 0:01.08 psql
算下来postgres进程 占用 CPU 8.9s（10.9 *81.1%=8.9 ）。也就是说mongod进程的CPU实际占用时间是postgres进程的1.8倍，而不是之前简单测试得出的4倍。
3并发的测试
点击(
此处
)折叠或打开
  1. -bash-4.1$ sh batchselect_pg.sh 100000|time -p psql -qAt benchmark >/dev/null &
  2. [1] 9740
  3. -bash-4.1$ sh batchselect_pg.sh 100000|time -p psql -qAt benchmark >/dev/null &
  4. [2] 9743
  5. -bash-4.1$ sh batchselect_pg.sh 100000|time -p psql -qAt benchmark >/dev/null &
  6. [3] 9746
  7. -bash-4.1$
  8. -bash-4.1$
  9. -bash-4.1$ real 14.15
  10. user 1.21
  11. sys 1.03
  12. real 14.34
  13. user 1.20
  14. sys 1.01
  15. real 14.41
  16. user 1.23
  17. sys 1.01
  19. [1] Done sh batchselect_pg.sh 100000 | time -p psql -qAt benchmark > /dev/null
  20. [2]- Done sh batchselect_pg.sh 100000 | time -p psql -qAt benchmark > /dev/null
  21. [3]+ Done sh batchselect_pg.sh 100000 | time -p psql -qAt benchmark > /dev/null
top的结果

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  1. [root@hanode1 bin]# top
  2. top - 09:25:01 up 11 days, 12:25, 6 users, load average: 0.97, 0.24, 0.08
  3. Tasks: 176 total, 4 running, 172 sleeping, 0 stopped, 0 zombie
  4. Cpu(s): 68.6%us, 13.3%sy, 0.0%ni, 18.1%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st
  5. Mem: 1019320k total, 354280k used, 665040k free, 9512k buffers
  6. Swap: 2064376k total, 68376k used, 1996000k free, 243848k cached
  8. PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND
  9. 9749 postgres 20 0 587m 77m 76m R 70.2 7.8 0:08.37 postgres
  10. 9750 postgres 20 0 587m 77m 76m R 67.5 7.8 0:08.60 postgres
  11. 9748 postgres 20 0 587m 77m 76m R 65.8 7.8 0:08.44 postgres
  12. 9739 postgres 20 0 103m 1224 1064 S 31.9 0.1 0:03.39 sh
  13. 9745 postgres 20 0 103m 1224 1064 S 28.9 0.1 0:03.35 sh
  14. 9742 postgres 20 0 103m 1228 1064 S 25.3 0.1 0:03.32 sh
  15. 9741 postgres 20 0 105m 1200 1016 S 16.3 0.1 0:01.95 psql
  16. 9744 postgres 20 0 105m 1200 1016 S 15.6 0.1 0:02.01 psql
  17. 9747 postgres 20 0 105m 1200 1016 S 15.6 0.1 0:01.95 psql
算下来postgres进程 占用 CPU 大约28.3s（14*(70%+67%+65%+)=28.3），是单并发时的3.2倍。
10并发的测试
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此处
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  1. -bash-4.1$ sh batchselect_pg.sh 100000|time -p psql -qAt benchmark >/dev/null &
  2. [1] 10628
  3. -bash-4.1$ sh batchselect_pg.sh 100000|time -p psql -qAt benchmark >/dev/null &
  4. [2] 10631
  5. -bash-4.1$ sh batchselect_pg.sh 100000|time -p psql -qAt benchmark >/dev/null &
  6. [3] 10634
  7. -bash-4.1$ sh batchselect_pg.sh 100000|time -p psql -qAt benchmark >/dev/null &
  8. [4] 10637
  9. -bash-4.1$ sh batchselect_pg.sh 100000|time -p psql -qAt benchmark >/dev/null &
  10. [5] 10639
  11. -bash-4.1$ sh batchselect_pg.sh 100000|time -p psql -qAt benchmark >/dev/null &
  12. [6] 10641
  13. -bash-4.1$ sh batchselect_pg.sh 100000|time -p psql -qAt benchmark >/dev/null &
  14. [7] 10644
  15. -bash-4.1$ sh batchselect_pg.sh 100000|time -p psql -qAt benchmark >/dev/null &
  16. [8] 10646
  17. -bash-4.1$ sh batchselect_pg.sh 100000|time -p psql -qAt benchmark >/dev/null &
  18. [9] 10648
  19. -bash-4.1$ sh batchselect_pg.sh 100000|time -p psql -qAt benchmark >/dev/null &
  20. [10] 10651
  21. -bash-4.1$
  22. -bash-4.1$
  23. -bash-4.1$ real 38.35
  24. user 1.47
  25. sys 0.85
  26. real 38.72
  27. user 1.39
  28. sys 0.90
  29. real 38.87
  30. user 1.45
  31. sys 0.91
  32. real 39.13
  33. user 1.50
  34. sys 0.82
  35. real 39.23
  36. user 1.41
  37. sys 0.94
  38. real 39.63
  39. user 1.42
  40. sys 0.93
  41. real 39.75
  42. user 1.39
  43. sys 0.90
  44. real 39.84
  45. user 1.36
  46. sys 0.98
  47. real 40.24
  48. user 1.42
  49. sys 0.92
  50. real 40.58
  51. user 1.40
  52. sys 0.93
  54. [1] Done sh batchselect_pg.sh 100000 | time -p psql -qAt benchmark > /dev/null
  55. [2] Done sh batchselect_pg.sh 100000 | time -p psql -qAt benchmark > /dev/null
  56. [3] Done sh batchselect_pg.sh 100000 | time -p psql -qAt benchmark > /dev/null
  57. [4] Done sh batchselect_pg.sh 100000 | time -p psql -qAt benchmark > /dev/null
  58. [5] Done sh batchselect_pg.sh 100000 | time -p psql -qAt benchmark > /dev/null
  59. [6] Done sh batchselect_pg.sh 100000 | time -p psql -qAt benchmark > /dev/null
  60. [7] Done sh batchselect_pg.sh 100000 | time -p psql -qAt benchmark > /dev/null
  61. [8] Done sh batchselect_pg.sh 100000 | time -p psql -qAt benchmark > /dev/null
  62. [9]- Done sh batchselect_pg.sh 100000 | time -p psql -qAt benchmark > /dev/null
  63. [10]+ Done sh batchselect_pg.sh 100000 | time -p psql -qAt benchmark > /dev/null
10并发时的top结果

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  1. [root@hanode1 bin]# top
  2. top - 09:34:12 up 11 days, 12:34, 6 users, load average: 5.21, 1.33, 0.47
  3. Tasks: 201 total, 12 running, 189 sleeping, 0 stopped, 0 zombie
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1）大致算下来postgres进程 占用 CPU 大约97.5s（39*25%*10=97.5） ，是单并发时的10.9倍（97.5/8.9）。
2）CPU被撑满， postgres进程 占用了大部分的CPU。

3.总结

测试结果总结如下
从上面的结果可以看出：
1）在多并发场景下， MongoDB和PostgreSQL的服务端进程占用的总 CPU时间和并发数基本成正比。说明负载在CPU多核间分担的比较好。
2）多并发时MongoDB在 单点索引 查询占用的CPU时间大约是PostgreSQL的1.4倍。
3）这个1.4倍的比率基本可以代表了实际场景（高并发，且客户端和服务端不在同一台机器上）下它们的单点索引查询性能差异， 而不是之前简单测试显示的4倍。
经过这样严格的比较，我终于可以相信PostgreSQL在单点索引查询上比 MongoDB(WiredTiger引擎)快了那么一点点。
结合前两次测试结果，最终的总结如下
1）加载
  WiredTiger的性能是PG的3倍（注1，注2）
2）插入
 相差不大，WiredTiger小胜（注1， 注2）
3）全表扫描（0匹配）
 WiredTiger的性能是PG的4倍
4）单点索引扫描
 PG的性能是WiredTiger的1.4倍 （注1）
5）数据大小
 PG的数据大小是WiredTiger的3倍
注1)以服务端进程CPU消耗作为衡量指标的，忽略了MongoDB客户端的高CPU消耗。
注2)仅仅是单并发的测试数据
这个结果虽然和开头那个
EnterpriseDB的流传
较广的测试结果有很大出入，但PG的NoSQL特性在单机环境下仍然有巨大的优势（即：NoSQL+SQL+ACID）。

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