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3 database NoSQL: ecco quali sono le loro prestazioni

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3 database NoSQL: ecco quali sono le loro prestazioni

Couchbase Server v6.6.0, MongoDB v4.2.11 e DataStax Enterprise v6.8.3 (Cassandra) queste le soluzioni oggetto dell’analisi comparativa di Altoros

21 Giu 2021

di Redazione

Un recente studio di Altoros fornisce un’analisi comparativa delle prestazioni di tre database NoSQL: Couchbase Server v6.6.0, MongoDB v4.2.11 e DataStax Enterprise v6.8.3 (Cassandra).

Le prestazioni relative dei database sono state valutate in termini di latenza e throughput che erano in grado di raggiungere. Inoltre, la valutazione è stata condotta utilizzando tre diverse configurazioni di cluster – 4, 10 e 20 nodi – così come quattro diversi carichi di lavoro.

NoSQL comprende un’ampia varietà di tecnologie database, sviluppate in risposta all’aumento dei volumi globali di dati e alla frequenza con cui vi si accede. Al contrario, i tradizionali database relazionali non sono stati progettati per far fronte alle sfide di scalabilità e agilità che le applicazioni moderne devono affrontare, né sono stati costruiti per sfruttare la potenza di archiviazione ed elaborazione poco costosa oggi disponibile. I sistemi NoSQL di nuova generazione aiutano a raggiungere i più elevati livelli di performance e uptime per i carichi di lavoro.

Questo report misura le prestazioni relative in termini di latenza e throughput che ogni database può raggiungere. Yahoo! Cloud Serving Benchmark (YCSB), specifica open-source e suite di programmi pensata per valutare le capacità di recupero e maintenance dei programmi informatici, è stato usato come strumento predefinito per avere coerenza nella valutazione.

Il primo carico di lavoro viene eseguito in una modalità di aggiornamento pesante, simile a un’applicazione di trading azionario, invocando il 50% delle letture e degli aggiornamenti.

Il secondo carico di lavoro esegue una scansione a corto raggio che invoca il 95% delle letture e il 5% degli aggiornamenti, dove vengono interrogati brevi intervalli di record invece di record individuali. Come tale, il secondo carico di lavoro simula le attività tipiche di un’applicazione e-commerce.

Il terzo carico di lavoro rappresenta una query con una singola opzione di filtering a cui vengono applicati un offset e un limite.

Infine, il quarto carico di lavoro è una query unificata con applicazione di raggruppamento e ordinamento.

Per il report, Altoros ha definito le prestazioni dei database in base alla velocità con cui quest’ultimo elaborava le operazioni di base. L’operazione di base è un’azione svolta da un esecutore del carico di lavoro, che guida più thread del client. Ogni thread esegue una serie sequenziale di operazioni effettuando chiamate a un livello di interfaccia del database sia per caricare un database (la fase di carico) che per eseguire un carico di lavoro (la fase di transazione). I thread regolano la velocità con cui generano le richieste in modo che Altoros possa controllare direttamente il carico offerto al database. Inoltre, i thread misurano la latenza e il throughput raggiunto delle loro operazioni e riportano queste misure al modulo di raccolta delle statistiche.

“Sulla base dei nostri test, Couchbase scala meglio di MongoDB su cluster più grandi e utilizza una struttura peer-to-peer, consentendo l’accesso diretto ai nodi. Diversamente, MongoDB ha relazioni master-slave, dove certe operazioni devono chiamare Mongoose, un Object Document Mapper, e un server di configurazione per accedere a un nodo” ha commentato Artsiom Yudovin, Lead Data Engineer di Altoros.

R

Redazione

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