登录 注册

内存数据库FastDB和SQLite性能测评

本贴最后更新于 4241 天前，其中的信息可能已经水流花落

一、引言

在很多项目中，经常会碰到这样的需求，需要对大量数据进行快速存储、查询、删除等操作，特别是在一些针对诸如运营商、银行等大型企业的应用中，这些 需求尤为常见。比如智能网中的大量在线并发用户的数据管理、软交换平台中的在线信息交互、宽带/3G等数据网中在线用户行为记录等等。

针对这些情形，我们通常需要选择高性能的数据库产品，而且通常需要使用内存数据库，顾名思义，内存数据库指的是所有的数据访问控制都在内存中进行， 这是与磁盘数据库相对而言的，磁盘数据库虽然也有一定的缓存机制，但都不能避免从外设到内存的交换，而这种交换过程对性能的损耗是致命的，目前主流数据库 如SYBASE、ORACLE等都有这种缓存机制，如将特定表绑定一定的缓存，从而在一定程度上改善数据吞吐性能。而内存数据库几乎可以完全避免这种内外 存数据交换的发生，特别是在物理内存足够大的设备上尤其如此，通常这种数据库也被称为主存数据库(Main Memory DataBase, MMDB)。

二、主存数据库比较

目前比较知名的商业内存数据库有，ORACLE的TimesTen，MCObject的eXtremeDB、韩国的Altibase等，这些数据库 产品性能都非常的强劲，当然价格也相当的强劲，在非特大型系统建设时，通常让人望而却步。于是退而求其次，免费开源内存数据库给了我们第二种选择。 Berkeley DB，SQLite，MonetDB，FastDB，H2等，不一而足。本文主要针对SQLite和FastDB进行性能测评。

2.1 测试准备

首先，笔者通过对评测数据的调研发现，通常认为，BDB性能不如SQLite，参考"免费的实时数据库，我们该选谁？---BerkeleyDB与SQLite评测对比 "。

上文中还提到，"据说FastDB很快，但数据库大小不能大于物理内存..."，于是笔者对FastDB产生了兴趣，从FastDB作者的网站看到关于 这点的介绍，并不是说数据库大小不能大于物理内存，而是说数据库大小超过物理内存时，性能与不超过时相比会有一定的降低(降低幅度未作说明，估计是不推荐 使用)。幸运地是，目前物理内存实在说不上贵，服务器内存在10G之上都是很正常的事情了。因此可以根据具体项目数据量需求来确定是否能使用 FastDB，比如并不是所有的表都需要放在内存中。下面即将描述的测试表明，一旦使用FastDB，其性能在免费MMDB产品中绝对可执牛耳。由于已经 有人对BDB和SQLite进行过比较，因此下面仅将FastDB与其中的优胜者SQLite进行性能测评。SQLite采用内存模式，即打开数据库使使 用":memory:"参数，此时SQLite不产生数据库文件，所有操作都在内存中，这一点需要特殊说明，与之不同的是，FastDB有两种模式，磁盘 模式和无盘模式，前者会产生磁盘文件，后者则与SQLite的内存模式相同。

说是测评，其实过程也很简单，无非是设计测试CASE，编写测试CODE，输出测试RESULT，最后做出结论。通常我们认为带索引的插入耗时相对 于查询和删除来说比较长，因此首先来看插入性能。采用一个简单的表来完成接下来的所有测试，表中仅包含两个字段，INTEGER intKey，和VARCHAR strKey。测试平台为Window7 32bit系统(Evaluation Copy 7127)，编译器VC6 SP6。在DELL INSPIRON 640m上运行，CPU为Intel Core 2 CPU T5500 @ 1.66GHZ，内存2.5G。

对FastDB（采用磁盘模式），表结构的定义如下：

class _TestTable 
{ 
public: 
    db_int8 intKey; 
    char const* strKey; 
    TYPE_DESCRIPTOR((KEY(intKey, INDEXED), KEY(strKey, INDEXED))); 
};

REGISTER(_TestTable);

对SQLite，建表SQL如下：

CREATE TABLE [_TestTable] ( [intKey] INTEGER  NOT NULL PRIMARY KEY, [strKey] VARCHAR(50)  NULL)

2.2 不同事务模式下的插入性能比较

2.2.1 FastDB磁盘模式

我们首先按照批量事务处理的模式将intKey从1到nRecords(记录条数)，并指定相应的strKey，分别调用相应的接口(均为原始 API)插入到两张表中，这里的批量事务处理模式指的是，比如插入10000条记录，插第一条之前开始事务，最后一条之后结束事务。此时在插入不同数目记 录时的表现分别如下(一万条、十万条、72万条、一百万条)：

批量事务提交：

E:\intrest\FastDB\PerfTest\Debug>PerfTest.exe 
[FASTDB] Elapsed time for inserting 10000 record: 63 ms 
[SQLITE] Elapsed time for inserting 10000 record: 639 ms

E:\intrest\FastDB\PerfTest\Debug>del *.fdb (清除测试生成数据，重新测试，下同。)

E:\intrest\FastDB\PerfTest\Debug>PerfTest.exe 
[FASTDB] Elapsed time for inserting 100000 record: 1186 ms 
[SQLITE] Elapsed time for inserting 100000 record: 6318 ms

E:\intrest\FastDB\PerfTest\Debug>del *.fdb

E:\intrest\FastDB\PerfTest\Debug>PerfTest.exe 
[FASTDB] Elapsed time for inserting 7200000 record: 152460 ms 
[SQLITE] Elapsed time for inserting 7200000 record: 560121 ms

E:\intrest\FastDB\PerfTest\Debug>PerfTest.exe 
[FASTDB] Elapsed time for inserting 1000000 record: 15522 ms 
[SQLITE] Elapsed time for inserting 1000000 record: 67423 ms

从上我们可以看出，在批量事务模式下，FastDB比SQLite的插入性能提高了3-10倍。但是在很多情况下，我们可能会需要逐条逐条的事务提交，下面给出了逐条事务模式的测试结果：

E:\intrest\FastDB\PerfTest\Debug>PerfTest.exe 
[FASTDB] Elapsed time for inserting 10000 record: 57315 ms（这个太恐怖了，不调整的话没法使用） 
[SQLITE] Elapsed time for inserting 10000 record: 780 ms

E:\intrest\FastDB\PerfTest\Debug>PerfTest.exe （SQLITE显式分条事务） 
[FASTDB] Elapsed time for inserting 10000 record: 59967 ms 
[SQLITE] Elapsed time for inserting 10000 record: 1154 ms

从上我们可以看出，FastDB在这种情形下的性能急遽降低，降到一个几乎不能接收的水平。经过对FastDB的源代码分析(开源的好处体现出来 了)，发现FastDB在每次事务提交时，都会将变更的数据内容同步到磁盘文件中（这是因为我们采用了磁盘模式），因此造成性能的显著降低。

直观上看，解决FastDB的这个问题有两种办法，一是避免每次事务提交时同步到磁盘，因为在这种应用中，这种同步操作并不需要实时进行，通常每隔 一段时间同步一次就可以了(比如1S、1Min、等根据具体项目的可靠性需要)；二是使用前面提到的FastDB无盘(DISKLESS)模式。

我们首先来看第一种方案，通过SEARCH FastDB文档(文档和社区是FastDB的一个软肋)，我们发现作者已经考虑到了这个问题，FastDB为数据库提供了precommit的接口，用 于完成除sync到磁盘文件外的所有事物操作，如释放mutex资源等。同时提供了backup接口，用来完成内存数据到磁盘文件的备份，甚至支持打开数 据库时同时指定定时备份到磁盘文件的间隔。这样一来，每次事务提交的效率理论上会得到大大提高，并且通过定时备份机制可以保证数据的可靠性。我们来看使用 precommit进行逐条事务提交时FastDB的表现：

E:\intrest\FastDB\PerfTest\Debug>PerfTest（使用precommit逐条提交事务） 
[FASTDB] Elapsed time for inserting 10000 record: 62 ms 
[SQLITE] Elapsed time for inserting 10000 record: 1170 ms

E:\intrest\FastDB\PerfTest\Debug>PerfTest 
[FASTDB] Elapsed time for inserting 100000 record: 1170 ms 
[SQLITE] Elapsed time for inserting 100000 record: 11747 ms

E:\intrest\FastDB\PerfTest\Debug>PerfTest 
[FASTDB] Elapsed time for inserting 1000000 record: 8081 ms 
[SQLITE] Elapsed time for inserting 1000000 record: 125768 ms

从上可以看出，在逐条事务模式下，通过使用precommit技术，FastDB性能比SQLite提高了10倍左右。当然也许有读者怀疑加了备份 机制之后的性能，确实笔者没有进行这项测试，但是，需要注意的是，FastDB在数据库关闭时会强制sync到磁盘文件，但SQLite没有这种功能，同 时，在进行这项测试时，两种数据库都没有定时备份机制，因此该比较是公平的。

2.2.2 FastDB无盘模式

再来看第二种方案，FastDB采用无盘(通过编译选项控制生成DISKLESS版本)模式，此时FastDB初始化一段共享内存(shmat or mmap)，这个初始大小通常很大，并且运行期不能扩展（无盘模式的劣势）。我们将初始共享内存设置为1G，得到的测试结果如下：

E:\intrest\FastDB\PerfTest\Debug>PerfTest.exe 
[FASTDB] Elapsed time for inserting 100000 record: 624 ms (批量事务提交) 
[SQLITE] Elapsed time for inserting 100000 record: 11544 ms

E:\intrest\FastDB\PerfTest\Debug>PerfTest.exe 
[FASTDB] Elapsed time for inserting 100000 record: 7410 ms (逐条事务提交) 
[SQLITE] Elapsed time for inserting 100000 record: 11560 ms

E:\intrest\FastDB\PerfTest\Debug>PerfTest.exe 
[FASTDB] Elapsed time for inserting 1000000 record: 134660 ms 
[SQLITE] Elapsed time for inserting 1000000 record: 120167 ms

E:\intrest\FastDB\PerfTest\Debug>PerfTest.exe 
[FASTDB] Elapsed time for inserting 250000 record: 23666 ms 
[SQLITE] Elapsed time for inserting 250000 record: 29110 ms

从上我们可以看出，无盘模式在大数据量下的表现与SQLite相近，这一点不是很好理解，需要研究DISKLESS的设计模式，理论上应该与 precommit模式性能相近。但是实践是检验真理的唯一标准。我们可以看出，磁盘模式的precommit方式性能表现卓越，不管从横向还是纵向来 看。

2.3 查询性能比较

下面的比较都使用磁盘模式的precommit方式，再来看索引查询的性能表现，测试时都是先插入十万条数据后，再分别对该十万条数据进行查询，需 要注意的是我们同时对FastDB是否增加HASH索引的性能进行了横向测评，FastDB增加HASH索引很简单，通过修改TYPE- DESCRIPTOR来完成，上面的class中改为TYPE_DESCRIPTOR((KEY(intKey, INDEXED), KEY(strKey, INDEXED)));即为intKey增加了Hash索引。

E:\intrest\FastDB\PerfTest\Debug>perftest (FASTDB哈希索引) 
[FASTDB] Elapsed time for inserting 100000 record: 624 ms 
[FASTDB] Elapsed time for 100000 index searches: 328 ms 
[SQLITE] Elapsed time for inserting 100000 record: 10312 ms 
[SQLITE] Elapsed time for 100000 index searches: 10935 ms

E:\intrest\FastDB\PerfTest\Debug>perftest(FASTDB非哈希索引) 
[FASTDB] Elapsed time for inserting 100000 record: 577 ms 
[FASTDB] Elapsed time for 100000 index searches: 515 ms 
[SQLITE] Elapsed time for inserting 100000 record: 10343 ms 
[SQLITE] Elapsed time for 100000 index searches: 9532 ms

从测试结果可以看出，查询十万条索引记录的效率，FastDB要比SQLite快20倍左右，并且在增加HASH索引后能够得到进一步的改善。

2.4 删除性能比较及综合表现

最后，我们在测试删除效率时，同时综合来看FastDB与SQLite之间插入、查询、删除的性能表现：

插入、查询、删除综合比较：

E:\intrest\FastDB\PerfTest\Debug>perftest（批量删除，FASTDB.removeall()，SQLITE.delete*） 
[FASTDB] Elapsed time for inserting 100000 record: 608 ms 
[FASTDB] Elapsed time for 100000 index searches: 687 ms 
[FASTDB] Elapsed time for deleting all 100000 records: 16 ms 
[SQLITE] Elapsed time for inserting 100000 record: 11107 ms 
[SQLITE] Elapsed time for 100000 index searches: 10062 ms 
[SQLITE] Elapsed time for deleting all 100000 records: 16 ms

E:\intrest\FastDB\PerfTest\Debug>perftest（逐条删除） 
[FASTDB] Elapsed time for inserting 100000 record: 593 ms 
[FASTDB] Elapsed time for 100000 index searches: 562 ms 
[FASTDB] Elapsed time for deleting all 100000 records one by one: 905 ms 
[SQLITE] Elapsed time for inserting 100000 record: 10406 ms 
[SQLITE] Elapsed time for 100000 index searches: 10249 ms 
[SQLITE] Elapsed time for deleting all 100000 records one by one: 8923 ms

从上可以看出，就删除效率而言，批量删除的速度二者相近，而逐条删除时，十万条记录的删除累积，FastDB比SQLite快了10倍左右。

 

2.5 总结

优点：FastDB磁盘模式下，采用precommit方式，性能远远优于SQLite，并且FastDB提供了完善的备份恢复机制，能够保证数据 安全。FastDB的无盘模式在小数据量时表现优越，并且不会产生磁盘数据文件，也不能加载已经保存的数据库文件，看起来更像是针对嵌入式设备(如智能手 机、PDA等)开发的，对于这种场景可以考虑使用无盘模式。

缺点：FastDB目前能够SEARCH到的比较著名的应用是PingTel公司的开源统一通信产品SIPX，该产品采用的是FastDB的磁盘模 式。这可能多少与FastDB的完全授权模式有关，而SQLite采用的是GPL的不允许闭源的商业发布。当然主要还是社区的不成熟，这从Google Trends的搜索结果也能看出。社区的不成熟会带来学习成本的增加，这一点在选型时也需要考虑。

  • FastDB
    1 引用
  • SQLite

    SQLite 是一个进程内的库，实现了自给自足的、无服务器的、零配置的、事务性的 SQL 数据库引擎。SQLite 是全世界使用最为广泛的数据库引擎。

    5 引用 • 7 回帖
  • 数据库

    据说 99% 的性能瓶颈都在数据库。

    345 引用 • 739 回帖
1 赞同
3.5k 35 760 339 288 163 18 131 1.8k

相关帖子

回帖
内存数据库FastDB和SQLite性能测评

欢迎来到这里！

我们正在构建一个小众社区，大家在这里相互信任，以平等 • 自由 • 奔放的价值观进行分享交流。最终，希望大家能够找到与自己志同道合的伙伴，共同成长。

注册 关于
请输入回帖内容 ...
jetlan
回帖
5
 帖子
16
 积分
2080

近期热议

推荐标签 标签

  • 周末

    星期六到星期天晚，实行五天工作制后，指每周的最后两天。再过几年可能就是三天了。

    14 引用 • 297 回帖 • 2 关注
  • Telegram

    Telegram 是一个非盈利性、基于云端的即时消息服务。它提供了支持各大操作系统平台的开源的客户端，也提供了很多强大的 APIs 给开发者创建自己的客户端和机器人。

    5 引用 • 35 回帖 • 1 关注
  • Laravel

    Laravel 是一套简洁、优雅的 PHP Web 开发框架。它采用 MVC 设计，是一款崇尚开发效率的全栈框架。

    20 引用 • 23 回帖 • 735 关注
  • 智能合约

    智能合约（Smart contract）是一种旨在以信息化方式传播、验证或执行合同的计算机协议。智能合约允许在没有第三方的情况下进行可信交易，这些交易可追踪且不可逆转。智能合约概念于 1994 年由 Nick Szabo 首次提出。

    1 引用 • 11 回帖 • 2 关注
  • Visio
    1 引用 • 2 回帖 • 1 关注
  • 代码片段

    代码片段分为 CSS 与 JS 两种代码，添加在 [设置 - 外观 - 代码片段] 中，这些代码会在思源笔记加载时自动执行，用于改善笔记的样式或功能。

    用户在该标签下分享代码片段时需在帖子标题前添加 [css] 或 [js] 用于区分代码片段类型。

    132 引用 • 872 回帖 • 2 关注
  • RESTful

    一种软件架构设计风格而不是标准，提供了一组设计原则和约束条件，主要用于客户端和服务器交互类的软件。基于这个风格设计的软件可以更简洁，更有层次，更易于实现缓存等机制。

    30 引用 • 114 回帖 • 5 关注
  • SQLite

    SQLite 是一个进程内的库，实现了自给自足的、无服务器的、零配置的、事务性的 SQL 数据库引擎。SQLite 是全世界使用最为广泛的数据库引擎。

    5 引用 • 7 回帖
  • OpenStack

    OpenStack 是一个云操作系统，通过数据中心可控制大型的计算、存储、网络等资源池。所有的管理通过前端界面管理员就可以完成，同样也可以通过 Web 接口让最终用户部署资源。

    10 引用
  • 外包

    有空闲时间是接外包好呢还是学习好呢？

    26 引用 • 233 回帖 • 1 关注
  • Gitea

    Gitea 是一个开源社区驱动的轻量级代码托管解决方案，后端采用 Go 编写，采用 MIT 许可证。

    5 引用 • 16 回帖 • 1 关注
  • BND

    BND（Baidu Netdisk Downloader）是一款图形界面的百度网盘不限速下载器，支持 Windows、Linux 和 Mac，详细介绍请看这里。

    107 引用 • 1281 回帖 • 29 关注
  • 互联网

    互联网（Internet），又称网际网络，或音译因特网、英特网。互联网始于 1969 年美国的阿帕网，是网络与网络之间所串连成的庞大网络，这些网络以一组通用的协议相连，形成逻辑上的单一巨大国际网络。

    99 引用 • 367 回帖
  • Markdown

    Markdown 是一种轻量级标记语言，用户可使用纯文本编辑器来排版文档，最终通过 Markdown 引擎将文档转换为所需格式（比如 HTML、PDF 等）。

    169 引用 • 1527 回帖 • 1 关注
  • App

    App（应用程序，Application 的缩写）一般指手机软件。

    91 引用 • 384 回帖
  • abitmean

    有点意思就行了

    • 30 关注
  • FFmpeg

    FFmpeg 是一套可以用来记录、转换数字音频、视频，并能将其转化为流的开源计算机程序。

    23 引用 • 32 回帖
  • CSS

    CSS（Cascading Style Sheet）“层叠样式表”是用于控制网页样式并允许将样式信息与网页内容分离的一种标记性语言。

    198 引用 • 541 回帖
  • Vditor

    Vditor 是一款浏览器端的 Markdown 编辑器，支持所见即所得、即时渲染（类似 Typora）和分屏预览模式。它使用 TypeScript 实现，支持原生 JavaScript、Vue、React 和 Angular。

    366 引用 • 1842 回帖 • 2 关注
  • Solidity

    Solidity 是一种智能合约高级语言，运行在 [以太坊] 虚拟机（EVM）之上。它的语法接近于 JavaScript，是一种面向对象的语言。

    3 引用 • 18 回帖 • 431 关注
  • CongSec

    本标签主要用于分享网络空间安全专业的学习笔记

    1 引用 • 1 回帖 • 23 关注
  • AngularJS

    AngularJS 诞生于 2009 年，由 Misko Hevery 等人创建，后为 Google 所收购。是一款优秀的前端 JS 框架，已经被用于 Google 的多款产品当中。AngularJS 有着诸多特性，最为核心的是：MVC、模块化、自动化双向数据绑定、语义化标签、依赖注入等。2.0 版本后已经改名为 Angular。

    12 引用 • 50 回帖 • 499 关注
  • HTML

    HTML5 是 HTML 下一个的主要修订版本，现在仍处于发展阶段。广义论及 HTML5 时，实际指的是包括 HTML、CSS 和 JavaScript 在内的一套技术组合。

    108 引用 • 295 回帖 • 2 关注
  • C++

    C++ 是在 C 语言的基础上开发的一种通用编程语言，应用广泛。C++ 支持多种编程范式，面向对象编程、泛型编程和过程化编程。

    107 引用 • 153 回帖 • 3 关注
  • CSDN

    CSDN (Chinese Software Developer Network) 创立于 1999 年，是中国的 IT 社区和服务平台，为中国的软件开发者和 IT 从业者提供知识传播、职业发展、软件开发等全生命周期服务，满足他们在职业发展中学习及共享知识和信息、建立职业发展社交圈、通过软件开发实现技术商业化等刚性需求。

    14 引用 • 155 回帖
  • JSON

    JSON （JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式。易于人类阅读和编写。同时也易于机器解析和生成。

    52 引用 • 190 回帖
  • Eclipse

    Eclipse 是一个开放源代码的、基于 Java 的可扩展开发平台。就其本身而言，它只是一个框架和一组服务，用于通过插件组件构建开发环境。

    76 引用 • 258 回帖 • 631 关注

最新标签