RedisはmongoDBよりどのくらい高速ですか？

Redisは「Blazing Fast」であり、mongoDBも高速であると広く言われています。しかし、私は2つの結果を比較する実際の数値を見つけるのに苦労しています。同様の構成、機能、および操作が与えられた場合（そして、異なる構成および操作で要因がどのように変化するかを示す場合など）、Redisは10倍高速、2倍高速、5倍高速ですか？

私はパフォーマンスについてのみ話します。mongoDBは別のツールであり、機能セットが豊富であることを理解しています。これは「MongoDB はRedis より優れている」という議論ではありません。RedisはmongoDBをどの程度上回っていますか？

この時点では、安価なベンチマークであっても、ベンチマークがないよりはましです。

次のベンチマークの大まかな結果： 2x書き込み、3x読み取り。

以下は、目的に合わせて調整できるpythonの簡単なベンチマークです。私は、それぞれが単純に値を設定/取得することをどれだけうまく実行できるかを調べていました。

#!/usr/bin/env python2.7
import sys, time
from pymongo import Connection
import redis

# connect to redis & mongodb
redis = redis.Redis()
mongo = Connection().test
collection = mongo['test']
collection.ensure_index('key', unique=True)

def mongo_set(data):
    for k, v in data.iteritems():
        collection.insert({'key': k, 'value': v})

def mongo_get(data):
    for k in data.iterkeys():
        val = collection.find_one({'key': k}, fields=('value',)).get('value')

def redis_set(data):
    for k, v in data.iteritems():
        redis.set(k, v)

def redis_get(data):
    for k in data.iterkeys():
        val = redis.get(k)

def do_tests(num, tests):
    # setup dict with key/values to retrieve
    data = {'key' + str(i): 'val' + str(i)*100 for i in range(num)}
    # run tests
    for test in tests:
        start = time.time()
        test(data)
        elapsed = time.time() - start
        print "Completed %s: %d ops in %.2f seconds : %.1f ops/sec" % (test.__name__, num, elapsed, num / elapsed)

if __name__ == '__main__':
    num = 1000 if len(sys.argv) == 1 else int(sys.argv[1])
    tests = [mongo_set, mongo_get, redis_set, redis_get] # order of tests is significant here!
    do_tests(num, tests)

mongodb 1.8.1とredis 2.2.5および最新のpymongo / redis-pyの結果：

$ ./cache_benchmark.py 10000
Completed mongo_set: 10000 ops in 1.40 seconds : 7167.6 ops/sec
Completed mongo_get: 10000 ops in 2.38 seconds : 4206.2 ops/sec
Completed redis_set: 10000 ops in 0.78 seconds : 12752.6 ops/sec
Completed redis_get: 10000 ops in 0.89 seconds : 11277.0 ops/sec

もちろん、一粒の塩で結果を取ってください！別の言語でプログラミングしている場合、他のクライアント/別の実装を使用している場合など、結果はかなり異なります。言うまでもなくあなたの使い方は完全に異なります！あなたの最善の策は、正確にあなたがそれらを使用するつもりである方法でそれらを自分でベンチマークすることです。当然の結果として、おそらくそれぞれを利用するための最良の方法を理解するでしょう。常にあなた自身のためのベンチマーク！

RedisとMongoDBの挿入パフォーマンス分析については、この投稿を確認してください。

最大5000エントリのmongodb $ pushは、Redis RPUSHと比較しても高速であり、その後非常に遅くなります。おそらく、mongodb配列型には線形の挿入時間があり、そのため、次第に遅くなります。mongodbは、一定時間の挿入リスト型を公開することで少しパフォーマンスを向上させる可能性がありますが、線形時間配列型（一定時間のルックアップを保証できる）でも、小さなデータセットに適用できます。

良いシンプルなベンチマーク

現在のバージョンのredis（2.6.16）とmongo（2.4.8）を使用して結果を再計算してみましたが、結果は次のとおりです

Completed mongo_set: 100000 ops in 5.23 seconds : 19134.6 ops/sec
Completed mongo_get: 100000 ops in 36.98 seconds : 2703.9 ops/sec
Completed redis_set: 100000 ops in 6.50 seconds : 15389.4 ops/sec
Completed redis_get: 100000 ops in 5.59 seconds : 17896.3 ops/sec

また、このブログ投稿では、両者を比較していますが、node.jsを使用しています。これは、時間とともにデータベース内のエントリ数が増加する効果を示しています。

2つはまったく同じ空間にないため、数値を見つけるのは困難です。一般的な答えは、データセットが単一のマシンの作業メモリ内に収まる場合、Redisは10〜30％速くなるということです。そのデータ量を超えると、Redisは失敗します。Mongoは、負荷のタイプに応じた量で減速します。挿入のみのタイプの負荷の場合、最近、1人のユーザーが6〜7桁（10,000〜100,000倍）のスローダウンを報告しましたが、そのレポートでは、構成の問題があり、これは非常に非典型的な作業負荷であることが認められました。通常の読み取りの重い負荷は、データの一部をディスクから読み取る必要がある場合に、約10倍遅くなることがあります。

結論： Redisはより高速になりますが、全体ではありません。

これはセッションのパフォーマンスに関する優れた記事です約1年前のTornadoフレームワークでのです。RedisとMongoDBが含まれているいくつかの異なる実装間の比較があります。記事のグラフは、この特定のユースケースでRedisがMongoDBの約10％遅れていることを示しています。

Redisには、使用しているマシンのパフォーマンスを分析するベンチマークが組み込まれています。RedisのBenchmark wikiには、そこから大量の生データがあります。しかし、Mongoを少し見回す必要があるかもしれません。ここのように、ここ、そしてランダムなポーランドの数字（それはあなたにいくつかのMongoDBを自分でベンチマーク実行するための開始点を提供します）。

この問題の最善の解決策は、予想される状況で自分でテストを実行することだと思います。

私の場合、パフォーマンスの比較で決定的な要素となっているのは、使用されるMongoDb WriteConcernです。今日のほとんどのmongoドライバーは、デフォルトのWriteConcernをACKNOWLEDGEDに設定します。これは、「RAMに書き込まれる」ことを意味します（Mongo2.6.3-WriteConcern）。

ただし、実際はアプリケーションのニーズと本番環境の設定によって異なります。この問題をWriteConcern.JOURNALED（oplogに書き込まれる）またはWriteConcern.FSYNCED（ディスクに書き込まれる）に変更するか、レプリカセット（バックアップ）に書き込むこともできます。必要な場合。

その後、パフォーマンスが低下することがあります。その他の重要な要素には、データアクセスパターンの最適化方法、インデックスミス％（mongostatを参照）、一般的なインデックスも含まれます。

表示されているベンチマークの2-3Xは誤解を招くと思います。これを実行するハードウェアにも依存している場合-私の経験では、マシンが「強力」なほど、ギャップが大きくなります（Redisの方が有利です）。おそらく、ベンチマークがメモリ境界の制限にかなり速く到達するという事実によります。

メモリ容量については-これは部分的に当てはまりますが、それを回避する方法もあるので、Redisデータをディスクに書き戻す（商用）製品と、メモリサイズを克服するクラスター（マルチシャード）ソリューションがあります制限。