Zignoruj powyższy test porównawczy, w którym mieliśmy błąd.
Mamy Insert 1M rekordów z następującymi kolumnami:id (int), status (int), wiadomość (140 znaków, losowo). Wszystkie testy zostały wykonane ze sterownikiem C++ na komputerze stacjonarnym i5 z dyskiem Sata 500 GB.
Porównanie z MongoDB :
1M Records Wstaw bez indeksu
time: 23s, insert/s: 43478
1M Records Insert z indeksem na identyfikatorze
time: 50s, insert/s: 20000
następnie dodajemy 1 mln rekordów do tej samej tabeli z indeksem i 1 mln rekordów
time: 78s, insert/s: 12820
to wszystko skutkuje prawie 4 GB plików na fs.
Test porównawczy z MySQL :
1M Records Wstaw bez indeksu
time: 49s, insert/s: 20408
1M Records Insert z indeksem
time: 56s, insert/s: 17857
następnie dodajemy 1 mln rekordów do tej samej tabeli z indeksem i 1 mln rekordów
time: 56s, insert/s: 17857
dokładnie taka sama wydajność, bez strat na mysql przy wzroście
Widzimy, że podczas tego testu Mongo zjadł około 384 MB pamięci RAM i ładował 3 rdzenie procesora, MySQL był zadowolony z 14 MB i ładował tylko 1 rdzeń.
Edorian był na dobrej drodze ze swoją propozycją, zrobię trochę więcej testów porównawczych i jestem pewien, że możemy sięgnąć po 2x serwer czterordzeniowy 50 000 insertów/s.
Myślę, że MySQL będzie właściwą drogą.
