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MongoDB在Ubuntu10.04下的单机性能测试

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MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库开源项目。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可护展的高性能数据存储解决方案。它比纯noSQL数据库查询功能强悍,比关系数据库更面向集合。

测试的硬件:酷睿双核3.0G,2G内存,7200转普通硬盘,Ubuntu10.04 32bit,MongoDB1.61

     安装&启动

longhao@aliyun:~$ sudo apt-get install mongodb

#添加一个so,否则启动不了mongodb

longhao@aliyun:~$  sudo ln -s /usr/lib/xulrunner-devel-1.9.2.8/lib/libmozjs.so /usr/lib/libmozjs.so

#启动

longhao@aliyun:~$ sudo service mongodb start

     安装python库

    到github上去下载mongodb到python driver或者 git clone git://github.com/mongodb/mongo-python-driver.git pymongo

longhao@aliyun:~$ tar zxvf pymongo.*.tar.gz

longhao@aliyun:~$ cd pymongo

longhao@aliyun:~$ python setup.py install

     编写测试代码

#!/usr/bin/env python
from pymongo import Connection
import time,datetime

connection = Connection(‘127.0.0.1’, 27017)
db = connection[‘testdb’]
”’
test program execute time,use python decorator!
”’
def func_time(func):
def _wrapper(*args,**kwargs):
start = time.time()
func(*args,**kwargs)
print func.__name__,’run:’,time.time()-start
return _wrapper

@func_time
def insert(num):
posts = db.posts
for x in range(num):
post = {“author”: str(x)+”Mike”,
“text”: “My first blog post!”,
“tags”: [“mongodb”, “python”, “pymongo”],
“date”: datetime.datetime.utcnow()}
posts.insert(post)

@func_time
def find():
posts = db.posts
print posts.find_one()

@func_time
def remove():
posts = db.posts
print ‘count before remove:’,posts.count();
posts.remove({});
print ‘count after remove:’,posts.count();

if __name__ == “__main__”:
num = 1000000
insert(num)
find()
remove()

     测试结果

longhao@aliyun:~$  python mongodb.py

insert run: 211.037979126
{u’date’: datetime.datetime(2010, 8, 31, 12, 59, 30, 456000), u’text’: u’My first blog post!’, u’_id’: ObjectId(‘4c7cfcb28cb52a3eec00002e’), u’author’: u’46Mike’, u’tags’: [u’mongodb’, u’python’, u’pymongo’]}
find run: 0.0865120887756
count before remove: 1000000
count after remove: 0
remove run: 9.01437902451

测试显示向数据库中插入100W条数据耗时211.038秒,删除100W条数据耗时9.014秒,数据库文件总大小为1G(这个和保持的对象大小有关系)

     遇到到问题:

1:数据库文件大小在清空库后不能自动更改;

2:单线程测试的结果,多线程效率会怎样还需要测试!

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