再測雲原生資料庫效能:PolarDB依舊最強,TDSQL-C、GaussDB變化不大

jyzhou發表於2022-06-30


1.摘要

近期,騰訊雲資料庫在文章「騰訊雲TDSQL-C重磅升級,效能全面領跑雲原生資料庫市場」中提到,某些場景下效能有非常大的提升,且超過國內某橙色雲廠商。恰好,在5月份,我們對各個廠商的雲原生資料庫進行過一次壓測,所以,看到文章,我們第一時間做了驗證。具體的,驗證內容包括:

  • 當前的TDSQL-C效能與五月份相比,是否有明顯增強

  • 不同廠商的雲原生資料庫效能是否有明顯變化

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2.測試結果

  • TDSQL-C在「讀寫混合」場景下,5月、6月效能並沒有明顯變化


  • 各雲廠商在「讀寫混合」、「只讀」、「只寫」場景下的壓測結果:阿里雲的PolarDB效能最好,其次是華為雲的GaussDB、騰訊雲的TDSQL-C

     

測試下來,暫時沒有感受到TDSQL-C “重磅升級” 。針對這個問題也通過工單方式諮詢了騰訊雲的服務人員,得到的答覆是:TDSQL-C 的全面升級還沒有覆蓋所有的地域,目前只在指定地域上線,且還需要開通白名單。

事實證明,白興奮一場,只能等後續新版本更大範圍開放後再測試了。另外,也希望廠商在宣傳的時候,說得更清楚一些,否則會讓客戶困惑。

 

3.測試說明

這裡對我們的測試方式做一個詳細說明。本次測試選擇了各個廠商的4c16g的規格進行橫向對比,使用了工具sysbench 1.0.20版本進行測試。具體的,在「讀寫」、「只讀」、「只寫」3個場景下進行2~512個執行緒的壓測, 獲取每秒執行事務數TPS(Transactions Per Second)、每秒執行請求數QPS(Queries Per Second)來作為效能對比指標。

測試的資料庫規格:

各個雲廠商的雲原生資料庫都使用預設配置引數(開箱即用)。

客戶端規格:

測試命令:

-- 準備資料
sysbench --db-driver=mysql --mysql-host=XXX --mysql-port=XXX --mysql-user=XXX --mysql-password=XXX --mysql-db=sbtest --table_size=10000000 --tables=10 --events=0 --time=300 --threads={2~512}  oltp_read_write prepare

-- 執行workload
# OLTP讀寫混合
sysbench --db-driver=mysql --mysql-host=XXX --mysql-port=XXX --mysql-user=XXX --mysql-password=XXX --mysql-db=sbtest --table_size=10000000 --tables=10 --events=0 --time=300 --threads={2~512} --percentile=95 --report-interval=1 oltp_read_write run

# OLTP只讀場景
sysbench --db-driver=mysql --mysql-host=XXX --mysql-port=XXX --mysql-user=XXX --mysql-password=XXX --mysql-db=sbtest --table_size=10000000 --tables=10 --events=0 --time=300 --threads={2~512} --percentile=95 --report-interval=1 oltp_read_only run

# OLTP只寫場景
sysbench --db-driver=mysql --mysql-host=XXX --mysql-port=XXX --mysql-user=XXX --mysql-password=XXX --mysql-db=sbtest --table_size=10000000 --tables=10 --events=0 --time=300 --threads={2~512} --percentile=95 --report-interval=1 oltp_write_only run

-- 清理資料
sysbench --db-driver=mysql --mysql-host=XXX --mysql-port=XXX --mysql-user=XXX --mysql-password=XXX --mysql-db=sbtest --table_size=10000000 --tables=10 --events=0 --time=300 --threads={2~512} --percentile=95  oltp_read_write/oltp_read_only/oltp_write_only cleanup

說明:10張表,每張表1000萬資料,資料集約25G,2~512個執行緒進行壓測。

補充說明:
  • 阿里雲使用:主地址(高可用地址,用RW表示)和 叢集地址(自動讀寫分離地址,用Proxy表示)

  • 騰訊雲使用:讀寫內網地址(高可用地址,用RW表示)和 只讀內網地址(高可用地址,用RO表示)

  • 華為雲使用:讀寫內網地址(高可用地址,用RW表示)和 資料庫代理地址(自動讀寫分離地址,用Proxy表示),還有直連後端Server節點(單點)地址(用SRW和SRO表示)。

  • 使用Proxy時需要注意:

    • Proxy有一定的鏈路開銷,在沒有使用到讀寫分離的情況下,效能會降低。

    • 騰訊雲暫不支援自動讀寫分離Proxy;阿里雲的Porxy在自動讀寫分離上支援的最好;華為雲的Proxy需要開啟引數--skip-trx(非事務模式)才能使用從節點,支援的不友好(本文測試沒有開啟該引數)。

    • 華為雲Proxy受CPU和寬頻限制:

      CPU個數小於"16":50MB
      CPU個數小於"32":100MB,
      CPU個數小於"64":200MB,
      CPU個數小於"128":400MB
      CPU個數小於"256":1000MB,
      最大2000MB

       

4.測試詳情

4.1 TDSQL-C 升級之後是否有提升?

讀寫場景:

 

從表中資料的對比看到:2次壓測資料效能差距不大,TDSQL-C效能沒有提升,原因見「測試結果」中的說明。

4.2 TDSQL-C效能有沒有超越業內其他雲原生資料庫產品? 

 

讀寫場景:

 

讀寫場景結論

  • 不算Proxy的情況下,效能上「阿里雲-RW」比「華為雲-RW」高12%,比「騰訊雲-RW」高37%。

  • 算上Proxy的情況下,效能上「阿里雲-Proxy」比「阿里雲-RW」高47%;「華為雲-Proxy」比「華為雲-RW」低24%,「阿里雲-Proxy」比「華為雲-Proxy」高61%。

  • 華為雲Proxy效能低的原因是其Proxy不支援事務拆分,雖然通過Proxy地址,但也只在主節點上執行(未開啟--skip-trx引數:是否跳過SQL語句開頭的begin和結尾的commit)。

從QPS和TPS的平均值之和,效能從高到低依次排序為:「阿里雲-Proxy」> 「阿里雲-RW」> 「華為雲-RW」 > 「騰訊雲-RW」 > 「華為雲-Proxy」

 

只讀場景:

只讀場景結論:

  • 不算Proxy的情況下,效能上「阿里雲-RW」比「華為雲-RW」高11%,比「騰訊雲-RW」高56%。

  • 算上Proxy的情況下,效能上「阿里雲-Proxy」比「阿里雲-RW」高14%;「華為雲-Proxy」比「華為雲-RW」低27%;「阿里雲-Proxy」比「華為雲-Proxy」高100%。

  • 華為雲Proxy效能低的原因是其Proxy不支援事務拆分,雖然通過Proxy地址,但也只在主節點上執行(未開啟--skip-trx引數:是否跳過SQL語句開頭的begin和結尾的commit)。

從QPS和TPS的平均值之和,效能從高到低依次排序為:「阿里雲-Proxy」> 「阿里雲-RW」> 「華為雲-RW」 > 「華為雲-Proxy」>「騰訊雲-RW」

 

只寫場景:

只寫場景結論:

  • 不算Proxy的情況下,效能上「阿里雲-RW」比「華為雲-RW」高21%,比「騰訊雲-RW」高60%。

  • 算上Proxy的情況下,效能上「阿里雲-RW」比「阿里雲-Proxy」高7%;「華為雲-RW」比「華為雲-Proxy」高18%;「阿里雲-Proxy」比「華為雲-Proxy」高35%。

  • Proxy效能低的原因是代理在增加了鏈路的前提下,寫都在主節點。

從QPS和TPS的平均值之和,效能從高到低依次排序為:「阿里雲-RW」> 「阿里雲-Proxy」> 「華為雲-RW」 > 「華為雲-Proxy」 > 「騰訊雲-RW」


通過以上三個場景的壓測對比,可以看到TDSQL-C效能沒有超越業內其他雲原生資料庫產品,原因見本文「測試結果」中的說明。

5.總結

得到的資料是在TDSQL-C還沒有升級的情況下壓測的,通過各場景得出的QPS、TPS 的平均值之和來對比,結果如下:

  • 讀寫場景下:「阿里雲-Proxy」> 「阿里雲-RW」> 「華為雲-RW」 > 「華為雲-Proxy」>「騰訊雲-RW」

  • 只讀場景下:「阿里雲-Proxy」> 「阿里雲-RW」> 「華為雲-RW」 > 「華為雲-Proxy」>「騰訊雲-RW」

  • 只寫場景下:「阿里雲-RW」> 「阿里雲-Proxy」> 「華為雲-RW」 > 「華為雲-Proxy」 > 「騰訊雲-RW」

通過壓測資料,看到當前效能最好的依舊是PolarDB。特別在自動讀寫分離(Proxy)的功能上,阿里雲優勢大於華為雲(不支援事務拆分)和騰訊雲(不支援讀寫分離地址)。也非常期待TDSQL-C 在“重磅升級” 之後帶來的效能提升。

 

後續等TDSQL-C升級覆蓋到更多地域之後,再進行測試驗證。希望通過本文,對大家在選擇雲廠商的雲原生資料庫產品時有幫助。

 

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