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时序数据库InfluxDB和MatrixDB加载性能实测

原作者：开源技术委员会　　创作时间：2021-06-29 09:47:26+08　　

wangliyun 发布于2021-06-29 09:47:26　　

评论: 1　　

浏览: 7722　　

顶: 471　

踩: 462　

### **前言**
### **1. 目标**
#### 时序数据库黑马MatrixDB发布了评测文章“时序数据库插入性能评测：MatrixDB是InfluxDB的78倍”（https://ymatrix.cn/blog/20210524-MatrixDB-insertperformance），这个性能可以说亮瞎眼，毕竟InfluxDB是行业排名第一 。所以心里很犯嘀咕，到底有没有猫腻，所幸文章包含了详细的测试步骤链接，包括各种参数配置。于是根据文章步骤进行了复测，确实发现了一些小问题。完整步骤和结果请见下文。
 
#### MatrixDB是一款基于PostgreSQL 12的超融合时序数据库，目前最新版本是4.0，主打亮点是一套数据库顶多套，大幅精简技术栈，提升开发运维效率，根据官方描述MatrixDB = PostgreSQL + Greenplum + InfluxDB + PostGIS。
 
#### 本次主要测试时序数据加载性能，下一次将会对各种场景下的查询性能进行评测，敬请关注PostgreSQL中文社区网站和公众号。
 
### **2. 生成测评数据**
#### 由于时间有限，本文并没有验证MatrixDB文章中的所有场景，而是选择了前两个场景：
#### • 场景1：10万设备数，每个设备1个指标，数据采集间隔60秒。
#### • 场景2：10万设备数，每个设备分别测试10、50、100、400个指标，数据采集间隔60秒。
 
#### 数据生成及加载使用MatrixDB提供的工具，该工具基于时序领域常用的一个国际基准测评框架tsbs。
#### 下载链接为：https://pan.baidu.com/s/1BFYcQR3DzqVLiy8ymXu9eg（提取码：8cba）
 
#### **2.1 生成场景1数据**
#### 场景1 : 10万设备，每个设备1个指标，数据采集间隔60秒。
```
Fortrantsbs_generate_data --format="matrixdb" --use-case="massiveiot" --scale="100000" --log-interval=60s --column-data-type=simple --point-type=int --columns-per-row=1 > /data/dataload/1c/cpu_1_10w.csv
```
![CENTER_PostgreSQL_Community]( /images/news/2021/20210629_1018_图片1--6.28_.png)

#### **2.2 生成场景2数据**
#### 场景2：10万设备，分别生成10、50、100、400列int指标数据，数据采集间隔60秒。
```
Shell
tsbs_generate_data --format="matrixdb" --use-case="massiveiot" --scale="100000" --log-interval=60s --column-data-type=simple --point-type=int --columns-per-row=10 > /data/dataload/10w/cpu_10_10w.csv

tsbs_generate_data --format="matrixdb" --use-case="massiveiot" --scale="100000" --log-interval=60s --column-data-type=simple --point-type=int --columns-per-row=50 > /data/dataload/10w/cpu_50_10w.csv

tsbs_generate_data --format="matrixdb" --use-case="massiveiot" --scale="100000" --log-interval=60s --column-data-type=simple --point-type=int --columns-per-row=100 > /data/dataload/10w/cpu_100_10w.csv

tsbs_generate_data --format="matrixdb" --use-case="massiveiot" --scale="100000" --log-interval=60s --column-data-type=simple --point-type=int --columns-per-row=400 > /data/dataload/10w/cpu_400_10w.csv
```
#### 生成的数据量

![CENTER_PostgreSQL_Community]( /images/news/2021/20210629_1019_图片2--6.28_.png)

### **3. 测试环境**
#### **3.1 软件版本**
![CENTER_PostgreSQL_Community]( /images/news/2021/20210629_1020_图片3--6.28_.png)

#### **3.2 参数设置**
![CENTER_PostgreSQL_Community]( /images/news/2021/20210629_1021_图片4--6.28_.png)

### **4. 场景1测评结果**

#### 4.1 MatrixDB数据加载语法
```
Apache
cat /data/dataload/10w/cpu_50_10w.csv| mxgate --source stdin --db-database postgres --db-master-host sdw4 --db-master-port 10000 --db-user postgres --time-format unix-nano --target cpu_50_10w_heap --parallel 256 > /data/dataload/10w/cpu_50_10w_heap_hi.log
```
#### 4.2 MatrixDB数据加载性能

![CENTER_PostgreSQL_Community]( /images/news/2021/20210629_1022_图片5--6.28_.png)

#### 4.3 InfluxDB数据加载语法
#### 1列int型，10万
#### 数据按照InfluxDB协议从MatrixDB格式导出，避免加载时间过长，只导出5千万条数据。
```
Shell
\copy (select 'cpu_1_10w_heap,tag_id='||tag_id||' pc_1='||pc_1||' '||extract(epoch from ts) from cpu_1_10w_heap limit 50000000) to '/data/dataload/influx10w/InfluxDB_cpu_1_10w.csv';

Plain Text
cat InfluxDB_cpu_1_10w.csv | tsbs_load_influx --db-name=benchmark --workers=6 --batch-size=10000 --reporting-period=10s --urls=http://sdw4:8086 --backoff=1s
```
#### **4.4 InfluxDB数据加载性能**
#### 调整worker数和batch_size数。取最优值，得出如下加载性能数据。数值代表行每秒，值越高代表性能越好。取worker等于24，batch_size等于10000的情况下，性能达到最高值1,427,398行每秒。

![CENTER_PostgreSQL_Community]( /images/news/2021/20210629_1023_图片6--6.28_.png)

#### **4.5 MatrixDB与InfluxDB 1列数据加载性能对比**

![CENTER_PostgreSQL_Community]( /images/news/2021/20210629_1024_图片7--6.28_.png)

#### 从图中可以看出
#### • InfluxDB加载速度1,427,398行每秒
#### • MatrixDB加载速度为3,262,840

#### **4.6 MatrixDB与InfluxDB写入速度比值**

![CENTER_PostgreSQL_Community]( /images/news/2021/20210629_1025_图片8--6.28_.png)

#### 1列10万设备数，MatrixDB加载速度比InfluxDB快2.2倍。

### **5. 场景2测评结果**

#### **5.1 MatrixDB 10万设备数不同列数据加载语法**
```
Shell
psql -c "select f('cpu_10_10w_heap','10','heap_row');" 
psql -c "create index on cpu_10_10w_heap (tag_id, ts);create index on cpu_10_10w_heap(ts);" 
cat /data/dataload/10w/cpu_10_10w.csv| mxgate --source stdin --db-database postgres --db-master-host sdw4 --db-master-port 10000 --db-user postgres --time-format unix-nano --target cpu_10_10w_heap --parallel 256 > /data/dataload/10w/cpu_10_10w_heap_hi.log
```
#### **5.2 MatrixDB 10万设备数不同列数据加载性能**
#### 数据加载性能为行每秒，值越高代表加载速度越快。

![CENTER_PostgreSQL_Community]( /images/news/2021/20210629_1026_图片9--6.28_.png)

#### **5.3 InfluxDB数据生成及加载语法**
#### InfluxDB 10列、50列，只写入1千万行，InfluxDB 100列，只写入100万行，400列，只写入10万行。
#### 10列_10万
```
Shell
\copy (select 'cpu_10_10w_heap,tag_id='||tag_id||' c1='||c1||',c2='||c2||',c3='||c3||',c4='||c4||',c5='||c5||',c6='||c6||',c7='||c7||',c8='||c8||',c9='||c9||',c10='||c10 ||' '||extract(epoch from ts) from cpu_10_10w_heap limit 10000000) to '/data1/dataload/influx10w/InfluxDB_cpu_10_10w.csv';
```
#### 数据加载语法
```
Shell
cat InfluxDB_cpu_10_10w.csv | tsbs_load_influx --db-name=benchmark --workers=64 --batch-size=10 --reporting-period=10s --urls=http://sdw4:8086 --backoff=1s
```
#### 50列_10万
```
Shell
\copy (select 'cpu_50_10w_heap,tag_id='||tag_id||' c1='||c1||',c2='||c2||',c3='||c3||',c4='||c4||',c5='||c5||',c6='||c6||',c7='||c7||',c8='||c8||',c9='||c9||',c10='||c10||',c11='||c11||',c12='||c12||',c13='||c13||',c14='||c14||',c15='||c15||',c17='||c17||',c18='||c18||',c19='||c19||',c20='||c20||',c21='||c21||',c22='||c22||',c23='||c23||',c24='||c24||',c25='||c25||',c27='||c27||',c28='||c28||',c29='||c29||',c30='||c30||',c31='||c31||',c32='||c32||',c33='||c33||',c34='||c34||',c35='||c35||',c37='||c37||',c38='||c38||',c39='||c39||',c40='||c40||',c41='||c41||',c42='||c42||',c43='||c43||',c44='||c44||',c45='||c45||',c47='||c47||',c48='||c48||',c49='||c49||',c50='||c50||' '||extract(epoch from ts) from cpu_50_10w_heap limit 10000000) to '/data1/dataload/influx10w/InfluxDB_cpu_50_10w.csv';
```
#### 数据加载语法
```
Shell
cat InfluxDB_cpu_50_10w.csv | tsbs_load_influx --db-name=benchmark --workers=64 --batch-size=10 --reporting-period=10s --urls=http://sdw4:8086 --backoff=1s
```
#### 100列_10万
```
Shell
\copy (select 'cpu_100_10w_heap,tag_id='||tag_id||' c1='||c1||',c2='||c2||',c3='||c3||',c4='||c4||',c5='||c5||',c6='||c6||',c7='||c7||',c8='||c8||',c9='||c9||',c10='||c10||',c11='||c11||',c12='||c12||',c13='||c13||',c14='||c14||',c15='||c15||',c17='||c17||',c18='||c18||',c19='||c19||',c20='||c20||',c21='||c21||',c22='||c22||',c23='||c23||',c24='||c24||',c25='||c25||',c27='||c27||',c28='||c28||',c29='||c29||',c30='||c30||',c31='||c31||',c32='||c32||',c33='||c33||',c34='||c34||',c35='||c35||',c37='||c37||',c38='||c38||',c39='||c39||',c40='||c40||',c41='||c41||',c42='||c42||',c43='||c43||',c44='||c44||',c45='||c45||',c47='||c47||',c48='||c48||',c49='||c49||',c50='||c50||',c51='||c51||',c52='||c52||',c53='||c53||',c54='||c54||',c55='||c55||',c57='||c57||',c58='||c58||',c59='||c59||',c60='||c60||',c61='||c61||',c62='||c62||',c63='||c63||',c64='||c64||',c65='||c65||',c67='||c67||',c68='||c68||',c69='||c69||',c70='||c70||',c71='||c71||',c72='||c72||',c73='||c73||',c74='||c74||',c75='||c75||',c77='||c77||',c78='||c78||',c79='||c79||',c80='||c80||',c81='||c81||',c82='||c82||',c83='||c83||',c84='||c84||',c85='||c85||',c87='||c87||',c88='||c88||',c89='||c89||',c90='||c90||',c91='||c91||',c92='||c92||',c93='||c93||',c94='||c94||',c95='||c95||',c97='||c97||',c98='||c98||',c99='||c99||',c100='||c100||' '||extract(epoch from ts) from cpu_100_10w_heap limit 1000000) to '/data1/dataload/influx10w/InfluxDB_cpu_100_10w.csv';
```
#### 数据加载语法
```
Shell
cat InfluxDB_cpu_100_10w.csv | tsbs_load_influx --db-name=benchmark --workers=64 --batch-size=10 --reporting-period=10s --urls=http://sdw4:8086 --backoff=1s
```
#### 400列_10万
```
Shell
\copy (select 'cpu_400_10w_heap,tag_id='||tag_id||' 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'||extract(epoch from ts) from cpu_400_10w_heap limit 100000) to '/data1/dataload/influx10w/InfluxDB_cpu_400_10w.csv';
```
#### 数据加载语法
```
Shell
cat InfluxDB_cpu_400_10w.csv | tsbs_load_influx --db-name=benchmark --workers=64 --batch-size=10 --reporting-period=10s --urls=http://sdw4:8086 --backoff=1s
```
#### **5.4 InfluxDB 10万设备数不同列数据加载性能**
#### 调整worker和batch_size，取不同列数据加载性能的最高值，数值代表行每秒，值越高代表加载速度越快。

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#### **5.5 MatrixDB与InfluxDB 10列数据加载性能对比**

![CENTER_PostgreSQL_Community]( /images/news/2021/20210629_1029_图片12--6.28_.png)

#### **5.6 MatrixDB与InfluxDB写入速度比值**

![CENTER_PostgreSQL_Community]( /images/news/2021/20210629_1028_图片11--6.28_.png)

#### 从数据中可以得出
#### • 10列10万设备的情况下，实际测试MatrixDB比InfluxDB快6倍。
#### • 50列10万设备的情况下，实际测试MatrixDB比InfluxDB快31.2倍。
#### • 100列10万设备的情况下，实际测试MatrixDB比InfluxDB快57.4倍。
#### • 400列10万设备的情况下，实际测试MatrixDB比InfluxDB快48.6倍。
 
### **6. 结论**
#### • 在1列的场景下，MatrixDB比InfluxDB快2.2倍
#### • 在10列数的场景下，MatrixDB比InfluxDB快6倍
#### • 在50列数的场景下，MatrixDB比InfluxDB快31.2倍
#### • 在100列数的场景下，MatrixDB比InfluxDB快57.4倍
#### • 在400列数的场景下，MatrixDB比InfluxDB快48.6倍
#### 可见，InfluxDB适合于窄列的小规模场景，在宽列的大规模场景下InfluxDB性能下降明显。
####本次实测数据和MatrixDB官方数据有些差距，特别是1列场景下差距明显，官方数据声称比InfluxDB快12倍，而本次实测是快2.2倍，主要原因是MatrixDB 官方测评统一用了batch_size=10这个参数，这个设置对50列、100列、400列比较合理，但是在1列的情况下大幅降低了InfluxDB的性能。
#### 虽然MatrixDB性能没有达到官方声称的比InfluxDB快78倍，但确实达到48倍，仍然非常强悍，是国产数据库的一个新亮点，值得期待。
 
### **7. 参考**
#### • MatrixDB官方测评文章：https://ymatrix.cn/blog/20210524-MatrixDB-insertperformance

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1# __ xiaowu 回答于 2024-04-20 21:41:36+08

个人成长报告:https://www.nanss.com/xuexi/299.html 邀请函模板:https://www.nanss.com/shenghuo/408.html 祝顾客中秋节快乐短句:https://www.nanss.com/shenghuo/102.html 阳宅风水:https://www.nanss.com/jiaju/81.html 敬酒词:https://www.nanss.com/shenghuo/435.html 好听的昵称:https://www.nanss.com/mingcheng/219.html 微信网名:https://www.nanss.com/mingcheng/136.html 微信昵称大全:https://www.nanss.com/mingcheng/357.html 人生格言:https://www.nanss.com/yulu/269.html 微信群名:https://www.nanss.com/mingcheng/306.html 微信名字女生简单气质:https://www.nanss.com/mingcheng/257.html 两个字的网名:https://www.nanss.com/mingcheng/182.html 离职申请书:https://www.nanss.com/gongzuo/138.html 好听的抖音名字昵称:https://www.nanss.com/mingcheng/339.html 志愿服务活动心得体会:https://www.nanss.com/gongzuo/469.html 独一无二的二字昵称:https://www.nanss.com/mingcheng/215.html 贫困申请书:https://www.nanss.com/gongzuo/343.html 说课的基本步骤:https://www.nanss.com/gongzuo/440.html 实习日记:https://www.nanss.com/gongzuo/279.html 简短有意义的英文id:https://www.nanss.com/mingcheng/364.html 网名女生霸气冷酷好听:https://www.nanss.com/mingcheng/434.html 情侣名字超甜一对:https://www.nanss.com/mingcheng/184.html 摩羯座日期:https://www.nanss.com/xingzuo/75.html 快手名字大全:https://www.nanss.com/mingcheng/324.html 伤感让人看了心酸想哭的网名:https://www.nanss.com/mingcheng/335.html 被赞美时幽默回复:https://www.nanss.com/shenghuo/262.html 出纳工作总结:https://www.nanss.com/gongzuo/46.html 游戏网名:https://www.nanss.com/mingcheng/152.html 听课记录:https://www.nanss.com/gongzuo/303.html 文案句子:https://www.nanss.com/wenan/439.html

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