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InfluxDB读写性能测试
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100万条数据
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这里将告诉您InfluxDB读写性能测试,教程操作步骤:
今天进行了InfluxDB和MySQL的对比测试，这里记录下结果，也方便我以后查阅。
操作系统： CentOS6.5_x64InfluxDB版本 ： v1.1.0MySQL版本：v5.1.73CPU ： Intel(R) Core(TM) i5-2320 CPU @ 3.00GHz内存 ：12G硬盘 ：SSD
一、MySQL读写测试 测试准备初始化SQL语句：
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CREATE DATABASE testMysql;
CREATE TABLE `monitorStatus` (
`system_name` VARCHAR(20) NOT NULL,
`site_name` VARCHAR(50) NOT NULL,
`equipment_name` VARCHAR(50) NOT NULL,
`current_value` DOUBLE NOT NULL,
`timestamp` BIGINT(20) NULL DEFAULT NULL,
INDEX `system_name` (`system_name`),
INDEX `site_name` (`site_name`),
INDEX `equipment_name` (`equipment_name`),
INDEX `timestamp` (`timestamp`)
)
ENGINE=InnoDB;
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单写测试代码（insertTest1.c）：
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#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <time.h>
#include "mysql/mysql.h"
#define N 100
int
main()
{
MYSQL *conn_ptr;
int
res;
int
t,i,j;
int64_t tstamp = 1486872962;
srand
(
time
(NULL));
t=0;
conn_ptr = mysql_init(NULL);
if
(!conn_ptr)
{
printf
(
"mysql_init failed\n"
);
return
EXIT_FAILURE;
}
conn_ptr = mysql_real_connect(conn_ptr,
"localhost"
,
"root"
,
""
,
"testMysql"
,0,NULL,0);
if
(conn_ptr)
{
for
(i=1;i<= 10000;i++)
{
mysql_query(conn_ptr,
"begin"
);
for
(j=0;j<N;j++,t++)
{
char
query[1024]={0};
sprintf
(query,
"insert into monitorStatus values ('sys_%d','s_%d','e_%d','0.%02d','%lld');"
,
//j%10,(t+i)%10,(t+j)%10,(t+i+j)%100,tstamp);
j%10,(t+i)%10,(t+j)%10,
rand
()%100,tstamp);
//printf("query : %s\n",query);
res = mysql_query(conn_ptr,query);
if
(!res)
{
//printf("Inserted %lu rows\n",(unsigned long)mysql_affected_rows(conn_ptr));
}
else
{
fprintf
(stderr,
"Insert error %d: %sn"
,mysql_errno(conn_ptr),mysql_error(conn_ptr));
}
if
(j%10 == 0) tstamp+=1;
}
mysql_query(conn_ptr,
"commit"
);
//printf("i=%d\n",i);
}
}
else
{
printf
(
"Connection failed\n"
);
}
mysql_close(conn_ptr);
return
EXIT_SUCCESS;
}
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可根据情况调整测试代码中的N参数。
单读测试代码（queryTest1.c）：
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#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include "mysql/mysql.h"
int
main()
{
MYSQL *conn_ptr;
MYSQL_RES *res_ptr;
MYSQL_ROW sqlrow;
MYSQL_FIELD *fd;
int
res, i, j;
conn_ptr = mysql_init(NULL);
if
(!conn_ptr)
{
return
EXIT_FAILURE;
}
conn_ptr = mysql_real_connect(conn_ptr,
"localhost"
,
"root"
,
""
,
"testMysql"
, 0, NULL, 0);
if
(conn_ptr)
{
res = mysql_query(conn_ptr,
"select * from `monitorStatus` where system_name='sys_8' and site_name='s_9' and equipment_name='e_6' order by timestamp desc limit 10000;"
);
if
(res)
{
printf
(
"SELECT error:%s\n"
,mysql_error(conn_ptr));
}
else
{
res_ptr = mysql_store_result(conn_ptr);
if
(res_ptr)
{
printf
(
"%lu Rows\n"
,(unsigned
long
)mysql_num_rows(res_ptr));
j = mysql_num_fields(res_ptr);
while
((sqlrow = mysql_fetch_row(res_ptr)))
{
continue
;
for
(i = 0; i < j; i++)
printf
(
"%s\t"
, sqlrow[i]);
printf
(
"\n"
);
}
if
(mysql_errno(conn_ptr))
{
fprintf
(stderr,
"Retrive error:s\n"
,mysql_error(conn_ptr));
}
}
mysql_free_result(res_ptr);
}
}
else
{
printf
(
"Connection failed\n"
);
}
mysql_close(conn_ptr);
return
EXIT_SUCCESS;
}
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Makefile文件：
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all:
gcc -g insertTest1.c -o insertTest1 -L/usr/lib64/mysql/ -lmysqlclient
gcc -g queryTest1.c -o queryTest1 -L/usr/lib64/mysql/ -lmysqlclient
clean:
rm -rf insertTest1
rm -rf queryTest1
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磁盘空间占用查询：
使用du方式（新数据库，仅为测试）：
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du -sh /var/lib/mysql
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查询特定表：
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use information_schema;
select concat(round(sum(DATA_LENGTH/1024/1024), 2),
'MB'
) as data from TABLES where table_schema=
'testMysql'
and table_name=
'monitorStatus'
;
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测试结果：
100万条数据
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[root@localhost mysqlTest]#
time
./insertTest1
real 1m20.645s
user 0m8.238s
sys 0m5.931s
[root@localhost mysqlTest]#
time
./queryTest1
10000 Rows
real 0m0.269s
user 0m0.006s
sys 0m0.002s
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原始数据 : 28.6Mdu方式 : 279MBsql查询方式： 57.59MB写入速度： 12398 / s读取速度： 37174 / s
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root@localhost mysqlTest]#
time
./insertTest1
real 7m15.003s
user 0m48.187s
sys 0m33.885s
[root@localhost mysqlTest]#
time
./queryTest1
10000 Rows
real 0m6.592s
user 0m0.005s
sys 0m0.002s
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原始数据 : 286Mdu方式 : 2.4Gsql查询方式： 572MB写入速度： 22988 / s读取速度： 1516 / s
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[root@localhost mysqlTest]#
time
./insertTest1
real 20m38.235s
user 2m21.459s
sys 1m40.329s
[root@localhost mysqlTest]#
time
./queryTest1
10000 Rows
real 0m4.421s
user 0m0.004s
sys 0m0.004s
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原始数据 : 858Mdu方式 : 7.1Gsql查询方式： 1714MB写入速度： 24228 / s读取速度： 2261 / s
二、InfluxDB读写测试 测试准备需要将InfluxDB的源码放入 go/src/github.com/influxdata 目录
单写测试代码（write1.go）：
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package main
import (
"log"
"time"
"fmt"
"math/rand"
"github.com/influxdata/influxdb/client/v2"
)
const
(
MyDB =
"testInfluxdb"
username =
"root"
password =
""
)
func queryDB(clnt client.Client, cmd string) (res []client.Result, err error) {
q := client.Query{
Command: cmd,
Database: MyDB,
}
if
response, err := clnt.Query(q); err == nil {
if
response.Error() != nil {
return
res, response.Error()
}
res = response.Results
}
else
{
return
res, err
}
return
res, nil
}
func writePoints(clnt client.Client,num
int
) {
sampleSize := 1 * 10000
rand
.Seed(42)
t := num
bp, _ := client.NewBatchPoints(client.BatchPointsConfig{
Database: MyDB,
Precision:
"us"
,
})
for
i := 0; i < sampleSize; i++ {
t += 1
tags := map[string]string{
"system_name"
: fmt.Sprintf(
"sys_%d"
,i%10),
"site_name"
:fmt.Sprintf(
"s_%d"
, (t+i) % 10),
"equipment_name"
:fmt.Sprintf(
"e_%d"
,t % 10),
}
fields := map[string]interface{}{
"value"
: fmt.Sprintf(
"%d"
,
rand
.Int()),
}
pt, err := client.NewPoint(
"monitorStatus"
, tags, fields,
time
.Now())
if
err != nil {
log
.Fatalln(
"Error: "
, err)
}
bp.AddPoint(pt)
}
err := clnt.Write(bp)
if
err != nil {
log
.Fatal(err)
}
//fmt.Printf("%d task done\n",num)
}
func main() {
// Make client
c, err := client.NewHTTPClient(client.HTTPConfig{
Username: username,
Password: password,
})
if
err != nil {
log
.Fatalln(
"Error: "
, err)
}
_, err = queryDB(c, fmt.Sprintf(
"CREATE DATABASE %s"
, MyDB))
if
err != nil {
log
.Fatal(err)
}
i := 1
for
i <= 10000 {
defer writePoints(c,i)
//fmt.Printf("i=%d\n",i)
i += 1
}
//fmt.Printf("task done : i=%d \n",i)
}
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单读测试代码（query1.go）：
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package main
import (
"log"
//"time"
"fmt"
//"math/rand"
"github.com/influxdata/influxdb/client/v2"
)
const
(
MyDB =
"testInfluxdb"
username =
"root"
password =
""
)
func queryDB(clnt client.Client, cmd string) (res []client.Result, err error) {
q := client.Query{
Command: cmd,
Database: MyDB,
}
if
response, err := clnt.Query(q); err == nil {
if
response.Error() != nil {
return
res, response.Error()
}
res = response.Results
}
else
{
return
res, err
}
return
res, nil
}
func main() {
// Make client
c, err := client.NewHTTPClient(client.HTTPConfig{
Username: username,
Password: password,
})
if
err != nil {
log
.Fatalln(
"Error: "
, err)
}
q := fmt.Sprintf(
"select * from monitorStatus where system_name='sys_5' and site_name='s_1' and equipment_name='e_6' order by time desc limit 10000 ;"
)
res, err2 := queryDB(c, q)
if
err2 != nil {
log
.Fatal(err)
}
count := len(res[0].Series[0].Values)
log
.Printf(
"Found a total of %v records\n"
, count)
}
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查看整体磁盘空间占用：
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du -sh /var/lib/influxdb/
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查看最终磁盘空间占用：
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du -sh /var/lib/influxdb/data/testInfluxdb
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[root@localhost goTest2]#
time
./write1
real 0m14.594s
user 0m11.475s
sys 0m0.251s
[root@localhost goTest2]#
time
./query1
2017/02/12 20:00:24 Found a total of 10000 records
real 0m0.222s
user 0m0.052s
sys 0m0.009s
|
原始数据 : 28.6M整体磁盘占用：27M最终磁盘占用：21M写入速度： 68521 / s读取速度： 45045 / s
1000万条数据
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[root@localhost goTest2]#
time
./write1
real 2m22.520s
user 1m51.704s
sys 0m2.532s
[root@localhost goTest2]#
time
./query1
2017/02/12 20:05:16 Found a total of 10000 records
real 0m0.221s
user 0m0.050s
sys 0m0.003s
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原始数据 : 286M整体磁盘占用：214M最终磁盘占用：189M 写入速度： 70165 / s读取速度： 45249 / s
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[root@localhost goTest2]#
time
./write1
real 7m19.121s
user 5m49.738s
sys 0m8.189s
[root@localhost goTest2]# ls
query1 query1.go write1 write1.go
[root@localhost goTest2]#
time
./query1
2017/02/12 20:49:40 Found a total of 10000 records
real 0m0.233s
user 0m0.050s
sys 0m0.012s
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原始数据 : 858M整体磁盘占用：623M最终磁盘占用：602M写入速度： 68318 / s读取速度： 42918 / s
三、测试结果分析整体磁盘占用情况对比：
最终磁盘占用情况对比：
写入速度对比：
读取速度对比：
结论：
相比MySQL来说，InfluxDB在磁盘占用和数据读取方面很占优势，而且随着数据规模的扩大，查询速度没有明显的下降。针对时序数据来说，InfluxDB有明显的优势。
好，就这些了，希望对你有帮助。
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