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          <sup id="pjuwb"><pre id="pjuwb"></pre></sup>
            <dd id="pjuwb"></dd>
            <abbr id="pjuwb"></abbr>

            woaidongmao

            文章均收錄自他人博客,但不喜標題前加-[轉貼],因其丑陋,見諒!~
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            數據加載中……

            對Berkeley DB的性能進行的部分測試

             

             環境說明:

                所有的數據插入的都是Key=int,Value=int,在循環中遞增的.

                本機NTFS的默認簇大小為4K.

                本機配置僅僅影響絕對值.相對值是可比較的:

                    OS=WinXP SP2;RAM=1G;CPU=AMD Athlon 64 X2 Dual 5000+;Disk=160G 

                測試的實際數據量為:300*10000*2*sizeof(int)/1024/1024~=22.89MByte

                下面所有的測試結果的單位都是秒.

                編譯器:C++ builder 6.0(使用bcb編譯BDB源碼,形成LIB庫后,直接鏈接到測試程序中.沒有測試DLL的形式.)

                BDB版本:4.6.21.NC

             

              測試頁尺寸對讀寫性能的影響:

                記錄數量 =300 緩存尺寸=0M

            讀寫\頁尺寸

            1K

            2K

            4K

            8K

            16K

            32K

            B+

            94.94

            84.83

            82.73

            97.16

            142.67

            232.11

            HASH

            346.16

            320.41

            288.36

            295.19

            599.66

            867.03

            B+

            4.22

            4.06

            3.86

            3.91

            3.80

            3.78

            HASH

            8.25

            7.94

            5.42

            5.41

            4.99

            4.88

            結論:頁尺寸與文件系統的簇大小相同時,寫入性能最佳,讀取性能中等.

            0M緩存的時候,B+的性能要比HASH好得多.

             

             

              測試cache緩存大小對讀寫性能的影響:

                記錄數量=300  頁尺寸=4K   真實數據量=22.89MByte 數據庫文件大小=80M

            讀寫\緩存

            0M

            10M

            20M

            40M

            80M

            160M

            320M

            B+

            85.06

            88.66

            133.31

            164.81

            15.31 

            15.34

            15.27

            HASH

            292.91

            224.47

            180.76

            95.28

            20.11

            20.06

            20.05

            B+

            3.98

            4.17

            4.86

            9.56

            3.83 

            3.81

            3.80

            HASH

            5.53

            5.83

            5.83

            8.16

            5.20

            5.08

            5.16

             

                記錄數量=600  頁尺寸=4K   真實數據量=45.78MByte 數據庫文件大小=160M

            讀寫\緩存

            0M

            40M

            80M

            160M

            320M

            B+

            259.39

            1198.27

            1017.94

            34.59 

            34.30 

            HASH

            1889.32

            1279.95

            563.12

            40.67

            40.89

            B+

            7.89

            14.02

            22.84

            7.97 

            8.03 

            HASH

            11.17

            16.81

            11.66

            10.39

            10.88

             

            結論:

                對于緩存大于數據庫文件尺寸的時候,沒有太多可說的,操作都在內存中,速度非常快

                對于大數據量的讀取,兩組對比都比較清晰的說明了一點:緩存的大小對讀取記錄的性能影響不是很大.

                對于大數據量的寫入,緩存對性能的影響就非常可觀了,基本可以肯定的是,HASH庫緩存越大寫入速度越快而奇怪的是,B+庫在緩存不足的時候,性能反而比0緩存時還要差很多!!

                總的來說,在我的這些測試中,B+HASH數據庫的性能差異很大.

                對于緩存大于物理內存的情況未做測試,估計對性能不會有好的影響,畢竟在這種情況下,效率的瓶頸都是在磁盤的IO.

            測試的核心代碼如下:

             

            Cpp代碼 clip_image001 clip_image003clip_image004

            1. #include <db_cxx.h>  
            2. #define DATABASE    "access.db"  
            3. //tcount=記錄數為多少萬次,DbType=數據庫類型,psize=頁尺寸K,csize=緩存尺寸M  
            4. void run(int tcount,DBTYPE DbType,size_t psize,size_t csize)  
            5. {  
            6.     remove(DATABASE);  
            7.     Db db(0, 0);  
            8.  
            9.     db.set_errpfx("AccessExample");  
            10.     db.set_pagesize(1024*psize);  
            11.     db.set_cachesize(0, 1024*1024*csize, 0);  
            12.     db.open(NULL, DATABASE, NULL, DbType, DB_CREATE|DB_THREAD, 0664);  
            13.  
            14.     int testcount=10000*tcount;  
            15.     size_t tick1=GetTickCount();  
            16.     for (int i=0;i<testcount;i++)  
            17.     {  
            18.         Dbt key(&i,sizeof(int));  
            19.         Dbt data(&i,sizeof(int));  
            20.         db.put(0, &key, &data, DB_NOOVERWRITE);  
            21.     }  
            22.       
            23.     printf("插入結束 %d 萬記錄,全部用時:%.2f\r\n",tcount,(GetTickCount()-tick1)/(float)1000);  
            24.     tick1=GetTickCount();  
            25.     try 
            26.     {  
            27.         Dbc *dbcp;  
            28.         db.cursor(NULL, &dbcp, 0);  
            29.         Dbt key;  
            30.         Dbt data;  
            31.         while (dbcp->get(&key, &data, DB_NEXT) == 0)  
            32.         {  
            33.             key.get_data();  
            34.             data.get_data();  
            35.         }  
            36.         dbcp->close();  
            37.         printf("遍歷結束 %d 萬記錄,全部用時:%.2f\r\n",tcount,(GetTickCount()-tick1)/(float)1000);  
            38.         db.sync(0);  
            39.     }  
            40.     catch (DbException &dbe) {}  
            41.     db.close(0);  
            #include <db_cxx.h>
            #define DATABASE "access.db"
            //tcount=記錄數為多少萬次,DbType=數據庫類型,psize=頁尺寸K,csize=緩存尺寸M
            void run(int tcount,DBTYPE DbType,size_t psize,size_t csize)
            {
             remove(DATABASE);
             Db db(0, 0);
             
             db.set_errpfx("AccessExample");
             db.set_pagesize(1024*psize);
             db.set_cachesize(0, 1024*1024*csize, 0);
             db.open(NULL, DATABASE, NULL, DbType, DB_CREATE|DB_THREAD, 0664);
             
                int testcount=10000*tcount;
                size_t tick1=GetTickCount();
             for (int i=0;i<testcount;i++)
                {
              Dbt key(&i,sizeof(int));
              Dbt data(&i,sizeof(int));
              db.put(0, &key, &data, DB_NOOVERWRITE);
                }
                
                printf("插入結束 %d 萬記錄,全部用時:%.2f\r\n",tcount,(GetTickCount()-tick1)/(float)1000);
                tick1=GetTickCount();
             try
                {
              Dbc *dbcp;
              db.cursor(NULL, &dbcp, 0);
              Dbt key;
              Dbt data;
              while (dbcp->get(&key, &data, DB_NEXT) == 0)
                    {
               key.get_data();
               data.get_data();
              }
              dbcp->close();
                    printf("遍歷結束 %d 萬記錄,全部用時:%.2f\r\n",tcount,(GetTickCount()-tick1)/(float)1000);
                    db.sync(0);
             }
             catch (DbException &dbe) {}
             db.close(0);
            }

             

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            評論

            4 h_rain 2009-02-22  

            結論:頁尺寸與文件系統的簇大小相同時,寫入性能最佳,讀取性能中等.

            緩存用盡后,性能的瓶頸就在于磁盤IO.
            BDB
            內部對IO進行了優化,每次操作都是對"頁尺寸"字節進行處理,就是說,讀寫10字節或100字節的時候,其實都是在"頁尺寸"這么大的內存上進行讀寫,之后一次性將一個頁寫入磁盤.你給定的頁尺寸是8k,ntfs默認的""大小是4k,所以這樣的操作要跨簇進行,效率就低了.

            建議根據文件系統的""大小設置BDB"頁尺寸".
            這樣的話,耗時基本是定長的了.

            3 peter_wu 2009-02-20  

            觀察任務管理器,發現速度快的時候,cache還沒有用完,沒有IO操作。當內存不再增長,cache用完的時候,IO開始大量讀取和寫入,速度開始下降。原來如此啊。

            2 peter_wu 2009-02-20  

            插入一個周期,10w 用時 0.00
            插入一個周期,10w 用時 0.92
            插入一個周期,10w 用時 1.09
            插入一個周期,10w 用時 1.11
            插入一個周期,10w 用時 1.14
            插入一個周期,10w 用時 1.16
            插入一個周期,10w 用時 1.19
            插入一個周期,10w 用時 1.14
            插入一個周期,10w 用時 1.19
            插入一個周期,10w 用時 1.20
            插入一個周期,10w 用時 1.20
            插入一個周期,10w 用時 1.28
            插入一個周期,10w 用時 1.22
            插入一個周期,10w 用時 1.17
            插入一個周期,10w 用時 1.20
            插入一個周期,10w 用時 1.19
            插入一個周期,10w 用時 1.20
            插入一個周期,10w 用時 1.26
            插入一個周期,10w 用時 1.24
            插入一個周期,10w 用時 1.16
            插入一個周期,10w 用時 1.17
            插入一個周期,10w 用時 1.38
            插入一個周期,10w 用時 1.19
            插入一個周期,10w 用時 1.20
            插入一個周期,10w 用時 1.16
            插入一個周期,10w 用時 1.19
            插入一個周期,10w 用時 1.17
            插入一個周期,10w 用時 1.22
            插入一個周期,10w 用時 1.17
            插入一個周期,10w 用時 1.20
            插入一個周期,10w 用時 1.22
            插入一個周期,10w 用時 1.28
            插入一個周期,10w 用時 1.19
            插入一個周期,10w 用時 1.33
            插入一個周期,10w 用時 1.19
            插入一個周期,10w 用時 1.23
            插入一個周期,10w 用時 1.22
            插入一個周期,10w 用時 1.20
            插入一個周期,10w 用時 1.22
            插入一個周期,10w 用時 1.23
            插入一個周期,10w 用時 1.42
            插入一個周期,10w 用時 1.22
            插入一個周期,10w 用時 1.19
            插入一個周期,10w 用時 1.27
            插入一個周期,10w 用時 5.84
            插入一個周期,10w 用時 9.52
            插入一個周期,10w 用時 14.03
            插入一個周期,10w 用時 15.39
            插入一個周期,10w 用時 16.44
            插入一個周期,10w 用時 20.39
            插入結束 500 萬記錄,全部用時:156.05
            遍歷結束 500 萬記錄,全部用時:14.11
            請按任意鍵繼續. . .

            1 peter_wu 2009-02-20  

            我改了下代碼,發現一個問題,隨著時間推移,插入效率下降嚴重,請問是為什么。

            Java代碼 clip_image001 clip_image003clip_image004

            1. #include <db_cxx.h>    
            2. #include <Windows.h>  
            3. #define DATABASE    "access.db"    
            4. void run(int tcount,DBTYPE DbType,size_t psize,size_t csize)  ;  
            5. void main(int argc,char * argv[])  
            6. {  
            7.     run(500,DB_BTREE,8,100);  
            8. }  
            9.  
            10.  
            11. //tcount=記錄數為多少萬次,DbType=數據庫類型,psize=頁尺寸K,csize=緩存尺寸M    
            12. void run(int tcount,DBTYPE DbType,size_t psize,size_t csize)    
            13. {    
            14.     remove(DATABASE);    
            15.     Db db(0, 0);    
            16.  
            17.     db.set_errpfx("AccessExample");    
            18.     db.set_pagesize(1024*psize);    
            19.     db.set_cachesize(0, 1024*1024*csize, 0);    
            20.     db.open(NULL, DATABASE, NULL, DbType, DB_CREATE|DB_THREAD, 0664);    
            21.  
            22.     int testcount=10000*tcount;    
            23.     size_t tick1=GetTickCount();    
            24.  
            25.     DWORD inlinetick=tick1;  
            26.     for (int i=0;i<testcount;i++)    
            27.     {    
            28.         Dbt key(&i,sizeof(int));    
            29.         Dbt data(&i,sizeof(int));    
            30.         db.put(0, &key, &data, DB_NOOVERWRITE);    
            31.         if (i%100000==0)  
            32.         {  
            33.             printf("插入一個周期,10w 用時 %.2f \n",(GetTickCount()-inlinetick)/(float)1000);  
            34.             inlinetick=GetTickCount();  
            35.         }  
            36.     }    
            37.  
            38.     printf("插入結束 %d 萬記錄,全部用時:%.2f\r\n",tcount,(GetTickCount()-tick1)/(float)1000);    
            39.     tick1=GetTickCount();    
            40.     try    
            41.     {    
            42.         Dbc *dbcp;    
            43.         db.cursor(NULL, &dbcp, 0);    
            44.         Dbt key;    
            45.         Dbt data;    
            46.         while (dbcp->get(&key, &data, DB_NEXT) == 0)    
            47.         {    
            48.             key.get_data();    
            49.             data.get_data();    
            50.         }    
            51.         dbcp->close();    
            52.         printf("遍歷結束 %d 萬記錄,全部用時:%.2f\r\n",tcount,(GetTickCount()-tick1)/(float)1000);    
            53.         db.sync(0);    
            54.     }    
            55.     catch (DbException &dbe) {}    
            56.     db.close(0);    
            57. }   

             

            posted on 2011-08-28 16:22 肥仔 閱讀(3821) 評論(0)  編輯 收藏 引用 所屬分類: 數據庫

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