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摘要:明天咱们就用数据谈话,带你深刻理解 GaussDB(for Cassandra)挑战超低价、同时保障高性能哪些事儿!
本文分享自华为云社区《数据为证,华为云 GaussDB(for Cassandra) 性能晋升背地的那些事儿》,原文作者:高斯 Cassandra 官网。
在咱们的日常理念中,谋求性价比是最为常见的,然而你晓得购买低配置还能享受高性能、低延时、超低价的数据库有哪些吗?明天咱们就用数据谈话,带你深刻理解 GaussDB(for Cassandra)挑战超低价、同时保障高性能哪些事儿!
家喻户晓,有数据的中央就须要用数据库,GaussDB(for Cassandra)最善于在物流、内容散发、视频直播等海量数据的场景中,这样能力施展它的专长。
本次围绕 GaussDB(for Cassandra)新推出的 2U8G 小规格做一组测试并与开源 Cassandra 进行比照,快来和我一探到底吧。
一、测试工具
二、数据模型
三、测试环境
四、测试步骤
4.1 创立表模型
创立 keyspace:
create keyspace ycsb WITH REPLICATION = {'class' : 'SimpleStrategy', 'replication_factor': 3};
进入 keyspace:use ycsb;
创立 usertable:
create table usertable (
y_id varchar primary key,
field0 varchar,
field1 varchar,
field2 varchar,
field3 varchar,
field4 varchar,
field5 varchar,
field6 varchar,
field7 varchar,
field8 varchar,
field9 varchar);
4.2 数据筹备阶段
nohup ./bin/ycsb load cassandra-cql -P workloads/workload-insert-mostly -threads $THREAD_COUNT -s > $LOG_FILE 2>&1 &
4.3 YCSB 四种业务模型压测
五、测试后果
压测阶段分两组,一组 CPU 满负载 80%,一组 CPU 失常负载 50%
5.1 测试后果指标阐明
OPS:每秒操作数
insert_Lat(us):每次 insert 操作均匀时延(微秒)insert95Lat(us):95% 的 insert 操作在多少微秒内
insert99Lat(us):99% 的 insert 操作在多少微秒内
update_Lat(us):每次 update 操作均匀时延(微秒)update95Lat(us):95% update 操作的时延在多少微秒以内
update99Lat(us):99% update 操作的时延在多少微秒以内
read_Lat(us):每次 read 操作的均匀时延(微秒)read95Lat(us):95% read 操作的时延在多少微秒以内
read99Lat(us):99% read 操作的时延在多少微秒以内
5.2 CPU 80% 负载
5.3 CPU 50% 负载
5.3.1 与开源比照
六、2U8G 老本
在华为云上购买一个 2U8G 3 节点存储为 160GB 的实例为例,具体选项如下:
如上按需费用为 5.84/ 小时,包年费用是 22,534 元
总结
- 在 YCSB 四种通用业务模型中,GaussDB(for Cassandra) 新推出的 2U8G 规格在 CPU 满负载 80% 的状况下 OPS 在 15000+,CPU 失常负载 50% 的状况下能达到 8000+
- 高性能
GaussDB(for Cassandra) 新推出的 2U8G 规格在 CPU 失常负载状况下,能达到与开源 Cassandra 4U16G 一样的解决能力,在读多业务场景下每秒操作数更是高于开源 Cassandra 50% - 低时延
写均匀时延在 1.7ms 内,读均匀时延在 3ms 内
看到这里你是不是感觉 GaussDB(for Cassandra) 新推出的 2U8G 规格也不错,连忙来体验吧
- 购买倡议:
GaussDB(for Cassandra)性能为开源 2 倍以上,存储空间仅需开源自建 1 /3,帮忙客户节省成本,举例如下:开源自建 8u32g 3 节点 数据量:90G(三正本),购买 GaussDB(for Cassandra)可抉择创立 4u16g 3 节点 数据量:30G(DFV 存储三正本)
本文作者:华为云 GaussDB(for Cassandra)团队
产品首页:https://www.huaweicloud.com/p…
华为云 GaussDB(for Cassandra)团队(深圳、西安、杭州)zhaojuan.zhao@huawei.com
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