OpenMLDB vs Redis 内存占用量测试报告

2024-04-03
新加坡
本文字数：2236 字
阅读完需：约 7 分钟

1. 背景

OpenMLDB 是一款开源的高性能全内存 SQL 数据库，在时序数据存储、实时特征计算等方面都有很多创新和优化。Redis 是业界最流行的内存存储数据库，广泛应用于缓存等高性能在线场景。虽然二者应用场景不尽相同，但作为都是使用内存作为存储介质的数据库，希望通过对相同数据行数下的内存占用量进行测试对比，让客户直观了解二者在内存资源上的消耗占比。

2. 测试环境

本次测试基于物理机部署（40C250G * 3），硬件信息如下。CPU：Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2630 v4 @ 2.20GHzProcessor：40 CoresMemory：250 GStorage：HDD 7.3T * 4

软件版本具体如下。

3. 测试方法

使用 Java 开发测试工具，使用 OpenMLDB Java SDK 和 Jedis，分别向 OpenMLDB 和 Redis 插入相同的数据，对比两者的内存占用情况。因为两者支持的数据类型和数据存储方式的不同，实际数据插入方式有一定的差异。因为特征数据都是有时序的，为了尽可能贴近用户的实际使用情况，我们设计了两种测试方式。

3.1 方法一：随机生成数据数据集

设计每一个测试数据集都有 m 个 key 作为主键，每个 key 可能有 n 个不同的 value（模拟时序性）。简单起见，这里 value 就只用 1 个字段表示，可以通过配置参数分别控制 key 和 value 字段长度。对应到 OpenMLDB，创建一个包含（ key，value）两列数据的测试表，以每一个 key:value 作为一条数据，插入测试表中。对应到 Redis，以每个 key 作为键，以这个 key 对应的多个 value 组合为 zset，存储到 Redis 中。

3.1.1 举例

计划测试 100 万（记为 1M）个 key，每个 key 对应有 100 条时序数据。则实际存储时，OpenMLDB 中存储的实际数据量为 1M * 100 = 100M，即 1 亿条数据。而 Redis 中，则是存储 1M 个键，每个 key 对应的 value 为包含 100 个成员的 zset。

3.1.2 可配置参数

3.1.3 操作步骤（复现路径）

部署 OpenMLDB 和 Redis；部署可以使用容器化部署或者使用软件包在物理机上直接部署，经过对比，两者无明显差异。下边以容器化部署为例进行举例描述。i. OpenMLDB：
镜像：docker pull 4pdosc/openmldb:0.8.5;
文档：https://openmldb.ai/docs/zh/main/quickstart/openmldb_quickstart.html；ii. Redis：
镜像：docker pull redis：7.2.4；
文档：https://hub.docker.com/_/redis
拉取测试代码;
修改配置
配置文件：src/main/resources/memory.properties [link]
配置说明：必须确认 REDIS_HOST_PORT 和 ZK_CLUSTER 配置与实际测试环境一致，其它配置为测试数据量相关配置，请按需配置。注意：如果数据量过大，测试耗时会比较长。
运行测试：【github benchmark Readme 中相关路径】
查看输出结果；

3.2 方法二：使用开源数据集 TalkingData

为了使结果更具说服力，覆盖更多的数据类型，也便于复现和对比结果，我们也设计使用开源数据集进行测试。数据集为 OpenMLDB 典型案例 TalkingData（广告欺诈检测数据集）。这里使用 TalkingData 的 train 数据集，其获取方式如下：

采样数据：OpenMLDB 中的典型案例使用的采样数据
全量数据：kaggle

方法一略有不同，TalkingData 数据集包含多列数据，包含字符串、数字和时间类型。为了让存储和使用更符合实际应用场景，这里设计使用 TalkingData 的 ip 列作为 key 进行存储。对应到 OpenMLDB 中，即创建一个和 TalkingData 数据集对应的数据表，为 ip 列创建索引（OpenMLDB 默认为第一列创建索引）。对应到 Redis，以 ip 为键，以其他列数据的 JSON 字符串组成 zset 进行存放（TalkingData 作为时序数据，存在多行数据具有相同 ip 的情况）。

3.2.1 举例

3.2.2 可配置参数

3.2.3 操作步骤（复现路径）

部署 OpenMLDB 和 Redis；同 3.1.3，这里不再重复。
拉取测试代码;
修改配置

配置文件：src/main/resources/memory.properties [link]
配置说明：

确认 REDIS_HOST_PORT 和 ZK_CLUSTER 配置与实际测试环境一致;
修改 TALKING_DATASET_PATH(默认使用 resources/data/talking_data_sample.csv);
获取测试数据文件并放到 resources/data 目录下，和 TALKING_DATASET_PATH 配置路径一致；
运行测试：【github benchmark Readme 中相关路径】
查看输出结果；

4. 测试结果

4.1 随机数据集测试结果

4.1.1 结论

在前述实验条件下，存储同样数量的数据，OpenMLDB（内存表模式）的内存使用量相对于 Redis 少 30% 以上。

4.2 TalkingData 数据集测试结果

4.2.1 结果

4.2.2 结论

得益于 OpenMLDB 对数据的压缩效果，在 TalkingData train 数据集上，截取小批量数据时，OpenMLDB 相对于 Redis 的内存使用量，大幅降低 74.77%。随着测试用数据量的增加，因为 TalkingData train 数据集本身的特点，向 Redis 中存储时，存在大量的重复 key 的情况，OpenMLDB 相对于 Redis 的存储优势有所减小。直到将 TalkingData train 数据集全部存入数据库，OpenMLDB 相对于 Redis，内存减少 45.66%。

5. 结论

在开源数据集 TalkingData 上，存储相同量级的数据，OpenMLDB 相对于 Redis，内存使用量减少 45.66%。即便是在纯字符串数据集上，OpenMLDB 相对于 Redis 也能减少 30% 以上的内存占用。由于 OpenMLDB 采用了紧凑的行编码格式，各种数据类型在存储相同数据量时都得到了优化。这种优化不仅在全内存数据库中减少了内存占用，降低了服务成本，而且通过与主流内存数据库 Redis 进行存储测试比较，进一步展示了 OpenMLDB 项目在内存占用和服务总体成本（TCO）中拥有更优势的表现。

创作场景