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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