leveldb 和 rocksdb 性能对比

C++版本：https://github.com/facebook/rocksdb/wiki/Performance-Benchmarks

Java版本：https://github.com/facebook/rocksdb/wiki/RocksJava-Performance-on-Flash-Storage

详细的机器配置看上面的链接，强烈建议读一下。

注意：测试使用的是jemalloc

测试一：将1B(即10亿)个key数据随机批量写入空数据库

rocksdb:   103 minutes, 80 MB/sec (total data size 481 GB, 1 billion key-values)
leveldb:   many many days (in 20 hours it inserted only 200 million key-values)

原因：

rocksdb其实使用了两步：先做fillrandom，再做compact

leveldb只是使用了一步：fillrandom

rocksdb:   36 minutes, 370 MB/sec (total data size 760 GB)
leveldb:   91 minutes, 146 MB/sec (total data size 760 GB)

Java

fillseq          :     2.48233 micros/op;  311.2 MB/s; 1000000000 ops done;  1 / 1 task(s) finished.

原因：

rocksdb使用了多线程compact

rocksdb: 15 hours 38 min;  56.295 micros/op, 17K ops/sec,  13.8 MB/sec
leveldb: many many days;  600 micros/op,     1.6K ops/sec, 1.3 MB/sec
          (in 5 days it overwrote only 662 million out of 1 billion keys, after which I killed the test)

原因：

rocksdb使用了20个compact线程，使用了6个level，仅了level 2及以上启用了gzip

测试四：随机读取1B个key数据

rocksdb:  70 hours,  8 micros/op, 126K ops/sec (checksum verification)
leveldb: 102 hours, 12 micros/op,  83K ops/sec (no checksum verification)

Java:

readrandom       :     7.67180 micros/op;  101.4 MB/s; 1000000000 / 1000000000 found;  32 / 32 task(s) finished.

配置：rocksdb额外启用了checksum，leveldb关闭了checksum

测试五：多线程读，同时单线程写

rocksdb: 11 hours 30 minutes, 9.640 micros/read, 103734 reads/sec
leveldb: 20 hours 28 minutes

Java：

readwhilewriting :     9.55882 micros/op;   81.4 MB/s; 100000000 / 100000000 found;  32 / 32 task(s) finished.

PS: RocksDB的配置，见官网：https://github.com/facebook/rocksdb/wiki/RocksDB-Tuning-Guide

中文参考：http://www.jianshu.com/p/ddf652aa4882