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我有个系统每小时有差不多两百万的数据进来，这些数据几乎所有最终都要写库，但不是所有数据都是插入，而是大部分为更新操作。库中个别表量越堆越多，最多的已经接近 6 千万，少的也有千万以上，而且还在缓慢增长。于是我发现写入时间越来越慢，目前写库的平均时间需要 50 到 70ms ，那么我想请教一下大家：
- 我的 mongodb 这个写入时间是不是正常？
- 我 mongodb 的版本为 2.6.4 ，是库锁。如果升级 3.0 以上支持表锁之后性能会不会提升非常明显？（比如平均写入时间缩短为 20ms 以下甚至更小）
- 关于拆表：目前有定时任务在跑，定时移动旧数据到历史表，但是这个扫描全表并移动的过程也很漫长（今天凌晨 2 点跑到现在都没跑完）。所以还有没有更好的拆表方案？
- mongodb 是不是本身更偏重于读操作，所以我的场景不适用 mongodb ？
- 其它哪些库更适用于我的应用场景？
希望大家指导一下我这个资历尚浅新手，谢谢大家！
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Had 2017-01-12 19:39:11 +08:00  1
不说别的，先升级先升级先升级
3.2 的 Document 锁给写性能带来的提升是非常非常巨大的 |
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gouchaoer 2017-01-12 19:52:13 +08:00 via Android 1
先说结论， mongo 是垃圾
mongo 锁粒度最高版本只到了表级别吧，放弃了事务之类的 insert 性能只是 mysql 的 3 倍，连 join 都不支持 你扫表用 skip 的话等于自杀， skip 等于 mysql 的 offset ，通常优化手段肯定就是区间查找了，但是 mongo 不支持自增的 int 主键。。。一个折中就是每次 insert 的时候用 collection 的数量做自增 int 加索引，当然了这个是不准的，但是可以用来区间遍历 update 本质上是根据索引找到记录然后更新记录和索引，性能肯定没有专门为 insert 优化的快。。。。每小时 200w 数据 qps 就是 555 吧，既然木已成舟就这能上 mongo 的 sharding 了吧，多部署几台。。。谁把 mongo 这种玩具拿到生产环境支持大并发 |
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gouchaoer 2017-01-12 19:55:01 +08:00 via Android
mysql/postgres 现有的成熟方案不用，自讨苦吃
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janxin 2017-01-12 20:40:18 +08:00 1
1-2. 3.x 效率会高一点，不多，不是神器。我们现在在亿级别插入大概是 200ms+....嗯，不过我们抖动太大，不是很有参考价值，而且 IO 瓶颈...
3. 大量日志类型数据分拆我现在做法是按月分，自动写入当前月。但是看你的情况大概要分到日了。但是这方案缺点很明显。 4-5. 大部分场景 SQL 数据库都可以处理。 |
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janxin 2017-01-12 20:47:28 +08:00
换了一个性能好点的机器，大概是 20ms 以下插入
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Had 2017-01-12 20:47:53 +08:00
@gouchaoer 锁粒度在 3.0 提供的 WiredTiger 就是 Document 级别啊，没记错的话，从 3.2 开始有了基本的 join 了
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gouchaoer 2017-01-12 21:20:14 +08:00 via Android
@Had
http://m.blog.csdn.net/article/details?id=51240798 如果 lz 老实用 mysql/postgresql 的话， 2*12 核=24 线程的机器在 1 亿数据量上 update 的 qps 至少都 2000 以上，他这个 qps 绰绰有余。。。上了 3 亿了 mysql 分库表区方案还很成熟，直接分就完了。。。。我不信一个新的 feature 就能本质上提高多少 qps ，如果真的本质上提高了 qps 那只能说明原来很烂 |
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bash99 2017-01-12 21:24:06 +08:00
这类数据情况不分表（区），肯定最后索引不在内存里面，然后 btree 模式的索引写性能剧降。
换个其它模式的引擎试试，比如 rocksdb 或者 toku 之类的。 |
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spice630 2017-01-12 21:37:22 +08:00
不如用云服务。
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peneazy 2017-01-12 22:03:31 +08:00
正好打算这周末学 mongodb ，难道不用学了，接着用 mysql ？
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rrfeng 2017-01-12 22:26:33 +08:00 via Android 1
这里这么黑 mongo 吗？
我们好几个表几亿都没拆还不是在跑... 不管是什么数据库都要按需求来吧优化吧。 |
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SlipStupig 2017-01-12 22:46:48 +08:00 1
mongo 3.2 每天几百万数据 update ，没有 sharding ， 也没分表，感觉性能没有那么糟糕啊。
@gouchaoer |
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shiny 2017-01-12 22:47:45 +08:00 1
已经实践过的技巧：注意 update 时候的条件，有没有索引。 另外如果数据安全性要求低，可以不确认安全写入磁盘，直接返回。
另外，不管用什么数据库，还是要想办法能不能把多次 update 给合并成单次。 MongoDB ，太多人把它当万能药了，结果发现传统 SQL 数据库遇到的问题它也会遇到。 |
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billlee 2017-01-12 23:38:30 +08:00 1
才发现是 mongodb 2.6, 这还是 MMAPv1 吧，建议测试一下 3.x 的 WiredTiger. WiredTiger 是行锁，不是表锁。基本上就相当与 MySQL 的 MyISAM 和 InnoDB 的区别。
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sujin190 2017-01-12 23:44:43 +08:00 1
看内存使用，看 io ，看 cpu 使用量,你这样说没意义啊，总的来说 3 比 2 很大差别就是有数据压缩，写性能也有所提升，不过 mongo 和 MySQL 相比内存不太足够的情况下性能非常低，我们现在也在用 mongo,每日写入也几百万,不过不是同一个表,延迟基本低于 10ms,毫无压力
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langzizx39 OP @gouchaoer 感谢解答！在我接手之前用的就是 mysql ，后来因为我们数据的字段经常会增减改变，于是就把 mysql 换掉了，我会去了解一下 postgresql 的，看看它是不是适用于我们的业务场景，非常感谢指路！
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langzizx39 OP @Had 感谢解答！目前改动量最少的方案就是升级了，我会去了解尝试一下的。
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langzizx39 OP @janxin 感谢回复！“换了一个性能好点的机器，大概是 20ms 以下插入”，是指亿级的数据量也能在 20ms 以下吗？另外这个“性能好点”是什么配置的机器呢？
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langzizx39 OP |
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langzizx39 OP @shiny 感谢回复！目前我 update 的条件都是有索引的，而且也是批量的，就还不知道是不是不确认就返回，我会去试试看的。
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janxin 2017-01-13 10:50:12 +08:00
@langzizx39 是的，最开始测试的机器 IO 比较差
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smallpath 2017-01-13 10:51:29 +08:00
mongo 最高到表锁？？？？ 黑人问号？？？
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SlipStupig 2017-01-13 21:35:06 +08:00
@langzizx39 我机器比较差双核 4G 内存，机械盘，写入速度大概 1000/s
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