KWDB 容器化部署与性能测试

作者：KaiwuDB

2025-07-07
重庆
本文字数：4916 字
阅读完需：约 16 分钟

作者：lgbisha

原文链接：https://blog.csdn.net/lgbisha/article/details/147165056

什么是 KWDB

KWDB 是由开放原子开源基金会孵化并运营的开源项目，定位为一款面向 AIoT 场景的分布式多模数据库产品。它支持在同一实例中同时构建时序库和关系库，实现多模数据的融合管理与统一处理。该系统具备以下核心能力：

高并发数据处理能力：支持千万级设备接入、百万级数据秒级写入、亿级数据秒级读取，满足大规模物联网环境下的高效数据处理需求；
强大的时序数据处理能力：专为海量时序数据设计，具备高吞吐、低延迟的写入与查询性能；
多模融合架构：统一支持时序数据与结构化数据的存储与分析，便于构建复杂业务模型；
稳定安全、易于运维：具备高可用架构设计、完善的安全机制以及便捷的运维工具，适用于大规模工业级部署场景。

KWDB 适用于工业互联网、智慧城市、能源、电力、交通等多种 AIoT 应用场景，是一款具有自主创新能力的国产数据库解决方案。

面向不同角色的支持能力

对于开发者：

KWDB 提供完善的开发支持，具备如下特性：

标准化的通用连接接口
高速写入与极速查询能力
SQL 支持，方便上手
支持数据压缩策略与生命周期管理
灵活的集群部署
可无缝集成多种第三方工具（如 BI 工具、数据分析平台）

这些能力帮助开发者快速构建应用，降低学习成本与开发复杂度，大幅提升开发效率。

对于运维人员：

KWDB 同样为数据库管理员和运维人员提供了强有力的支撑，包括：

一键式的快速安装与部署
支持平滑的升级与迁移操作
提供丰富的系统监控能力
降低整体运维与管理成本

开始部署 KWDB

这次安装我们准备使用 docker 容器进行安装

docker 环境的安装

进行 docker 容器的安装，安装最新版本的 docker
这里因为 docker 现在已经无法直接通过网络安装，所以我们通过离线安装的方式安装 docker 环境

-从官网下载离线包

https://download.docker.com/linux/ubuntu/dists/jammy/pool/stable/amd64/

复制代码

如图所示，把离线包传到服务器上，进行安装

dpkg -i *.deb

复制代码

查看安装的 docker 版本

root@VM-12-13-ubuntu:/home/docker# docker -vDocker version 27.1.2, build d01f264

复制代码

至此 docker 容器环境安装完毕

docker-compose 安装

docker 容器安装完毕后，开始安装 docker-compose
https://github.com/docker/compose/tags离线下载docker-compose的包
因为我是 x86-64 的环境，所以从中找到 docker-compose-linux-x86_64 进行下载
下载完毕后上传到服务器，然后执行 sudo cp -f docker-compose-linux-x86_64 /usr/local/bin/docker-compose
然后授予可执行权限，sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose
查看 docker-compose 版本

root@VM-12-13-ubuntu:/# sudo docker-compose -vDocker Compose version v2.29.2

复制代码

使用容器快速部署 KWDB

首先去镜像仓库，查看 KWDB 镜像，果然是有的，这样就可以快速进行 KWDB 的安装与启动

先去拉去镜像，docker pull kwdb/kwdb，拉取最新的 KWDB 镜像

然后创建创建 docker-compose.yml 配置文件

version: '3.3'services: kaiwudb-container:   image: "kwdb/kwdb:latest"   container_name: kaiwudb-experience   hostname: kaiwudb-experience   ports:     - 8080:8080     - 26257:26257   ulimits:     memlock: -1   volumes:     - /dev:/dev   networks:     - default   restart: on-failure   ipc: shareable   privileged: true   environment:     - LD_LIBRARY_PATH=/kaiwudb/lib   tty: true   working_dir: /kaiwudb/bin   command:     - /bin/bash     - -c     - |       /kaiwudb/bin/kwbase start-single-node --insecure --listen-addr=0.0.0.0:26257 --advertise-addr=127.0.0.1:26257 --http-addr=0.0.0.0:8080 --store=/kaiwudb/deploy/kaiwudb

复制代码

基础结构

version: '3.3'services:  kaiwudb-container:

复制代码

version: '3.3'：指定使用 Docker Compose 文件的语法版本。

services:：定义一个或多个容器服务，这里只有一个服务叫做 kaiwudb-container。

容器配置

image: "kwdb/kwdb:latest"container_name: kaiwudb-experiencehostname: kaiwudb-experience

复制代码

image：使用的镜像，来自于 kwdb/kwdb:latest。

container_name：指定容器名为 kaiwudb-experience。

hostname：容器的主机名，也叫 kaiwudb-experience，有助于容器内部网络识别。

端口映射

ports:  - 8080:8080  - 26257:26257

复制代码

将宿主机的端口 8080 和 26257 映射到容器内部的相同端口：

8080 是 KaiwuDB 的 Web 管理界面（http 访问）
26257 是数据库服务监听端口

系统相关设置

ulimits:  memlock: -1volumes:  - /dev:/devipc: shareableprivileged: true

复制代码

ulimits.memlock: -1：禁用内存锁限制，适用于数据库避免 swap。

volumes: /dev:/dev：挂载宿主机的 /dev 到容器内

ipc: shareable：允许其他容器与它共享 IPC 命名空间。

privileged: true：给予容器几乎与宿主机等同的权限

其他设置

networks:  - defaultrestart: on-failuretty: trueworking_dir: /kaiwudb/bin

复制代码

networks: default：使用默认网络。

restart: on-failure：如果容器因错误退出，会自动重启。

tty: true：分配一个伪终端，便于交互和日志记录。

working_dir：设置默认的工作目录。

环境变量和启动命令

environment:  - LD_LIBRARY_PATH=/kaiwudb/libcommand:  - /bin/bash  - -c  - |    /kaiwudb/bin/kwbase start-single-node --insecure --listen-addr=0.0.0.0:26257 --advertise-addr=127.0.0.1:26257 --http-addr=0.0.0.0:8080 --store=/kaiwudb/deploy/kaiwudb

复制代码

LD_LIBRARY_PATH=/kaiwudb/lib：供 KaiwuDB 启动时查找依赖库。

command: 使用 bash -c 执行多行命令。

实际执行的命令是：

/kaiwudb/bin/kwbase start-single-node \  --insecure \  --listen-addr=0.0.0.0:26257 \  --advertise-addr=127.0.0.1:26257 \  --http-addr=0.0.0.0:8080 \  --store=/kaiwudb/deploy/kaiwudb

复制代码

含义如下：

start-single-node：以单节点模式启动数据库。

insecure：以非加密模式运行，适合本地体验
listen-addr=0.0.0.0:26257：监听所有网卡上的 26257 端口。
advertise-addr=127.0.0.1:26257：对外广播的地址为 127.0.0.1（主要用于集群内部通信）。
http-addr=0.0.0.0:8080：Web UI 监听端口。
store=/kaiwudb/deploy/kaiwudb：数据库数据存储路径。

启动 KWDB 容器

执行 docker-compose up -d

root@VM-12-13-ubuntu:/data/docker/kwdb# docker-compose up -dCreating network "kwdb_default" with the default driverCreating kaiwudb-experience ... doneroot@VM-12-13-ubuntu:/data/docker/kwdb#

复制代码

可以看到 KWDB 已经成功启动了

使用 KDC 联接 KWDB

什么是 KDC，KaiwuDB Developer Center（KaiwuDB 开发者中心），是 KaiwuDB 官方的可视化连接管理工具首先需要下载 KDC，可以在官方 gitee 仓库中找到下载地址，https://gitee.com/kwdb/kwdb/releases

下载完毕后解压

双击打开可视化工具，配置新连接

配上刚才安装的 KWDB 地址，点击测试连接可以看到

这样我们 KDC 联接 KWDB 就大功告成

体验 KWDB 功能

在 KDC 中新建数据库 performance_test,

然后建表

-- 建表CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (    id SERIAL PRIMARY KEY,    username VARCHAR(50) NOT NULL,    email VARCHAR(100) NOT NULL,    age INT,    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP); -- 创建索引CREATE INDEX idx_username ON users(username);CREATE INDEX idx_age ON users(age);CREATE INDEX idx_created_at ON users(created_at);

复制代码

插入一些数据，用于测试

KWDB 性能测试

1. 精确查找（测试索引查找）

SELECT * FROM users WHERE username = 'user_50000';

2. 范围查找（测试范围扫描）

SELECT * FROM users WHERE age BETWEEN 20 AND 30;

3. 聚合查询（测试 GROUP BY + COUNT）

SELECT age, COUNT() FROM users GROUP BY age ORDER BY COUNT() DESC LIMIT 10;

4. 排序 + 分页查询

SELECT * FROM users ORDER BY created_at DESC LIMIT 20 OFFSET 1000;

5. 更新操作（批量更新）

UPDATE users SET age = age + 1 WHERE age < 30;

这里可以看到批量更新速度比较慢，然后执行

EXPLAIN analyze UPDATE users SET age = age + 1 WHERE age < 30;

复制代码

{
 "sql": "EXPLAIN ANALYZE (DISTSQL) UPDATE users SET age = age + 1 WHERE age \u003c 30",
 "nodeNames": [
   "1"
 ],
 "processors": [
   {
     "nodeIdx": 0,
     "inputs": [],
     "core": {
       "title": "TableReader/0",
       "details": [
         "users@idx_age",
         "Spans: /!NULL-/30",
         "Out: @1",
         "rows read: 17620",
         "stall time: 40.341ms",
         "bytes read: 620 KiB"
       ]
     },
     "outputs": [],
     "stage": 1
   },
   {
     "nodeIdx": 0,
     "inputs": [],
     "core": {
       "title": "JoinReader/1",
       "details": [
         "users@primary",
         "Render: @1, @2, @3, @4, @5, @4+1:::INT8",
         "rows read: 17620",
         "stall time: 43.781ms",
         "index rows read: 17620",
         "index stall time: 327.187ms"
       ]
     },
     "outputs": [],
     "stage": 2
   },
   {
     "nodeIdx": 0,
     "inputs": [],
     "core": {
       "title": "local count 0/2",
       "details": []
     },
     "outputs": [],
     "stage": 3
   },
   {
     "nodeIdx": 0,
     "inputs": [],
     "core": {
       "title": "Response",
       "details": [
         "rows read: 1",
         "stall time: 1.586834s"
       ]
     },
     "outputs": [],
     "stage": 0
   }
 ],
 "edges": [
   {
     "sourceProc": 0,
     "sourceOutput": 0,
     "destProc": 1,
     "destInput": 0
   },
   {
     "sourceProc": 1,
     "sourceOutput": 0,
     "destProc": 2,
     "destInput": 0
   },
   {
     "sourceProc": 2,
     "sourceOutput": 0,
     "destProc": 3,
     "destInput": 0
   }
 ],
 "encodePlan": "eJyUkm9r2zAQxt_vU9zu1Ua1xLLTJAgGzqhh2YybJS77a4ZqHcFgW54ks5SQ7z5sbywtTWjf2Nw99-ien9Ae7a8SBUZfVvFimcAiWcRfv0Xw6mq5STef4tdws7papBG0loyFTZSC3BK87b8XwOHz-2gd9dWP1vOCHAIPGdZaUSIrsii-I8eMYWN0TtZq07X2_cBS7VB4DIu6aV3Xzhjm2hCKPbrClYQCU3lb0pqkIjPuDlbkZFH2x_aJwkLtfsotIcNNI2srYPwyuYnjN-M-x3XrBIQcGRr924IhqQTw2dTvROtkWYIrKhIw8UbBhFcWGd7eOfo3OvU9-Fi8w-zAULfuf07ruqWCH9jTWT7oov6Lwh9DaUxRSXOHDNdUKzJdcgahzyAMGIQTBuFl97_gQohlks6fgBWMZvMBq6gV7eCR-UE4dgX-bMTns8qe5Pafw13qXJaQ67Z24I39e-inFgTPWbAm2-ja0v1LPUZ9cC18dDmfzoPJaUDvkDEktaXhuVrdmpxWRud9mKG87n19Q5F1g8qHYlkPUodxbOZnzf55s3_WHDwwZ4cXfwIAAP__2oQ2mQ=="
}

复制代码

使用了 users@idx_age 这个索引，可以看到索引是命中了

慢的根源在于更新量太大 + 每行都要做一次回表 + 写入
并非 SQL 本身逻辑复杂，而是更新代价大

所以 1.6 秒其实是“正常”的，尤其是在大批量写入的场景下。在业务场景下，就不应该一次性批量更新，需要改为限速分批更新

6. 删除操作（批量删除）

DELETE FROM users WHERE age > 90;

本次测试在约 10 万条数据量下，对 KWDB 执行了典型的读写操作，表现出惊人的高效与稳定性：

测试数据规模

表名：users
数据量：100,000 条
字段：id（主键）、name（字符串）、age（整数）、email（唯一索引）

查询性能表现

总结一句话：KWDB 确实挺不错的

KWDB 在本次实测中展现了以下几个优势：

✅ 索引优化极致：无论是点查还是范围查，响应时间均在毫秒级
✅ 吞吐能力强：10 万条数据照样秒查，轻松应对大表压力
✅ 复杂查询不慌：聚合、排序、分页都能快速处理
✅ 更新写入可控：批量更新虽慢，但通过分页策略可优化

结尾：对第一次上手 KWDB 的感受

第一次尝试 KWDB，部署+体验一次性通过，轻松上手。可以说是一个“不会让人折腾太久”的国产数据库了，而且数据库性能极强。后续继续研究它的时序数据能力，咱们下次再聊！

发布于: 刚刚阅读数: 3

原文链接:【http://xie.infoq.cn/article/017717e82a0f0e0d45b256c48】。文章转载请联系作者。

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KWDB 容器化部署与性能测试

什么是 KWDB

面向不同角色的支持能力

对于运维人员：

开始部署 KWDB

docker 环境的安装

docker-compose 安装

使用容器快速部署 KWDB

基础结构

容器配置

端口映射

系统相关设置

其他设置

环境变量和启动命令

启动 KWDB 容器

使用 KDC 联接 KWDB

体验 KWDB 功能

KWDB 性能测试

1. 精确查找（测试索引查找）

2. 范围查找（测试范围扫描）

3. 聚合查询（测试 GROUP BY + COUNT）

4. 排序 + 分页查询

5. 更新操作（批量更新）

6. 删除操作（批量删除）

测试数据规模

查询性能表现

总结一句话：KWDB 确实挺不错的

结尾：对第一次上手 KWDB 的感受

KaiwuDB

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