GaussDB(for Influx)與開源企業版效能對比

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摘要：相比於企業版InfluxDB，GaussDB(for Influx)能為客戶提供更高的寫入能力、更穩定的查詢能力、更高的資料壓縮率，高效滿足各大時序應用場景需求。

本文分享自華為雲社群《華為雲GaussDB(for Influx)揭祕第八期：GaussDB(for Influx)與開源企業版效能對比》，作者：高斯Influx官方部落格 。

“你們的資料庫效能怎麼樣？”

“能不能滿足我們的業務？”

“和其他資料庫對比效能有優勢麼？”

…

客戶在使用資料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叢集在X86架構下的效能測試情況。測試結果顯示，GaussDB(for Influx)較企業版InfluxDB叢集能提供更高的寫入效能、更低的訪問延遲以及更高的資料壓縮率。

1. 測試方案

1.1 資源配置

服務端配置

1.2 測試工具

測試工具為開源效能工具TS-benchMark。

2. 測試設計

2.1 測試模型

本次測試採用風力發電資料模型，每個風場50個裝置，每個裝置50個感測器，1個風場1個執行緒，通過load資料的執行緒數來控制時間線的大小，通過收集時間的長短來控制資料量。

模型每條資料大小約為24位元組，具體的型別如下：

Timestamp | farm | device |sensor | value

2.2 測試資料量

測試資料分為兩個場景，大資料量和小資料量，具體資料量如下：

注：企業版InfluxDB在插入到47億資料時OOM，以下效能對比都基於此資料量。

2.3 測試場景

2.3.1 資料寫入場景

• batch_size(每個批次寫入的資料量) 固定為50，執行緒數分別從1、2、4、8、16、32、64、128、256、512 遞增；
• 執行緒數（客戶端併發請求的連線數）固定為8， batch_size分別從50、100、150、200、250、300 遞增。

2.3.2 資料查詢場景

單執行緒進行不同語句的查詢，並統計其時延資訊。

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 寫入吞效能比對

在小資料量場景下，GaussDB(for Influx)的寫入效能是企業版InfluxDB的13倍左右，在大資料量的場景下可以達到1.8倍左右。

3.2 查詢效能對比

1）第一類查詢（所有TAG查詢）：無論是大資料量還是小資料量場景下，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）：在小資料量場景下，開源InfluxDB企業版效能高於GaussDB(for Influx)，GaussDB(for Influx)在大資料量和小資料量場景下效能基本持平。

3）第三類查詢（聚合查詢）：GaussDB(for Influx)查詢效能明顯優於開源InfluxDB企業版，在小資料量場景下是開源版本的14倍，大資料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)查詢效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)在小資料量場景下表現優於開源版，在大資料量場景下低於開源版。

5）第五類查詢（單個TAG查詢）：GaussDB(for Influx)查詢效能在兩種場景下比較穩定，在大資料量場景下低於開源版。

3.3 資料壓縮率對比

在250萬時間線場景下，GaussDB(for Influx)匯入了151億條資料，匯入前資料大小為337.5G，匯入後為49.8G，壓縮率為6.8；開源企業版匯入了47億條資料，匯入前105G，匯入後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引擎採用LSM tree架構，隨著後臺compaction的進行，壓縮率會進一步提升，當前資料對比是資料剛匯入時的結果。

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)寫入能力在小資料量場景下是開源企業版的13倍，在大資料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於開源企業版；在壓縮率方面，同樣資料模型下，高出開源版本40%。
除了以上優勢外，GaussDB(for Influx)還在叢集化、冷熱分級儲存、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。

5. 結束

本文作者：華為 雲資料庫創新Lab & 華為雲時空資料庫團隊
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