与国际某知名分布式数据库 性能对比测试报告

云创存储数据立方DataCube 与国际某知名分布式数据库性能对比测试报告

一、目的 (3)

二、测试内容 (3)

三、测试环境 (6)

3.1硬件配置 (6)

3.2软件及版本 (6)

3.3网络配置 (7)

四、测试结果 (7)

4.1 国际某知名分布式数据库数据入库性能 (7)

4.1.1国际某知名分布式数据库数据入库图表 (7)

4.1.2国际某知名分布式数据库数据入库流量 (8)

4.2 国际某知名分布式数据库数据查询性能 (8)

4.3数据立方数据入库性能 (10)

4.3.1数据立方入库图表 (10)

4.3.2数据立方入库流量 (11)

4.4数据立方数据查询性能 (11)

4.5数据立方性能与国际某知名分布式数据库性能对比 (13)

4.5.1数据入库性能对比 (13)

4.5.2 数据查询性能对比 (13)

五、测试总结 (14)

一、目的

在相同条件下，进行国际某知名分布式数据库与云创存储的数据立方(DataCube)产品性能对比测试。

二、测试内容

本次测试主要从数据入库、数据查询方面进行对比测试，测试数据为同一份文件（160M，每行记录共30个字段），表字段为：

tableName:nur

column :TIME_STAMP , STRING , 21

column :RECORD_SOURCE , LONG , 8

column :SUBSCRIBER_ID , STRING, 20

column : PACKAGE_ID, INT, 4

column :SUBS_USG_CNT_ID,INT, 4

column : BREACH_STATE, INT, 4

column : REASON, INT, 4

column : CONFIGURED_DURATION, INT,4

column : DURATION, INT, 4

column : END_TIME, INT, 4

column : UPSTREAM_VOLUME, INT, 4

column : DOWNSTREAM_VOLUME, INT, 4

column : SESSIONS, INT, 4

column : SECONDS , INT, 4

column : UP_VLINK_ID, INT, 4

column : DOWN_VLINK_ID, INT, 4

column : subscriber_ip, STRING, 20

column : year_id, STRING, 20

column : month_id, STRING, 20

column : date_id, STRING, 20

column : day_id, STRING, 20

column : hour_id, STRING, 20

column : customer_type,INT, 4

column : org_id_iprange, INT, 4

column : service_id, INT, 4

column : sp_id, INT, 4

column : parent_org_id, INT, 4

column : org_id,INT, 4

column : start_time ,INT , 4

column : flag , short, 2

测试所执行的语句也一样，如：

插入记录时执行insert into mytable values(……);

查询记录时执行select * from mytable where start_time='……';

具体测试内容如下：

三、测试环境

3.1硬件配置

3.2软件及版本

3.3网络配置

四、测试结果

4.1 国际某知名分布式数据库数据入库性能4.1.1国际某知名分布式数据库数据入库图表

数据对应图表：

4.1.2国际某知名分布式数据库数据入库流量（单节点）

4.2 国际某知名分布式数据库数据查询性能

不同数据量查询图:

4.3数据立方数据入库性能4.3.1数据立方入库图表

数据入库图:

4.3.2数据立方入库流量（单节点）

4.4数据立方数据查询性能

上述数据对应的查询图表:

4.5数据立方性能与国际某知名分布式数据库性能对比4.

5.1数据入库性能对比

4.5.2 数据查询性能对比

五、测试总结

本次在一体机上分别对数据立方、国际某知名分布式数据库

在不同数据量情况下，进行入库、入库流量、查询数据性能测试，从测试结果来看，数据立方在数据入库、数据查询方面都优越于国际某知名分布式数据库，具体性能结果请见第四章节测试结果部分。