“你们的数据库性能怎么样？”

“能不能满足我们的业务？”

“和其他数据库对比性能有优势么？”

......

客户在使用数据库时常有这样的担心和疑问。

本文从测试方案、测试工具、测试场景、测试结果等方面详细介绍了 GaussDB(for Influx)和开源 InfluxDB 集群在 X86 架构下的性能测试情况。测试结果显示，GaussDB(for Influx)较企业版 InfluxDB 集群能提供更高的写入性能、更低的访问延迟以及更高的数据压缩率。

1 测试方案

1.1 资源配置

服务端配置

1.2 测试工具

测试工具为开源性能工具 TS-benchMark。

2 测试设计

2.1 测试模型

本次测试采用风力发电数据模型，每个风场 50 个设备，每个设备 50 个传感器，1 个风场 1 个线程，通过 load 数据的线程数来控制时间线的大小，通过收集时间的长短来控制数据量。

模型每条数据大小约为 24 字节，具体的类型如下：

Timestamp | farm | device | sensor | value

2.2 测试数据量

测试数据分为两个场景，大数据量和小数据量，具体数据量如下：

注：企业版 InfluxDB 在插入到 47 亿数据时 OOM，以下性能对比都基于此数据量。

2.3 测试场景

2.3.1 数据写入场景

l batch_size(每个批次写入的数据量) 固定为 50，线程数分别从 1、2、4、8、16、32、64、128、256、512 递增；

l 线程数（客户端并发请求的连接数）固定为 8， batch_size 分别从 50、100、150、200、250、300 递增。

2.3.2 数据查询场景

单线程进行不同语句的查询，并统计其时延信息。

第一类查询：所有 TAG 查询

select *

from sensor

where f='f1' and d='d2' and s='s1' and time>=1514768400000000000 and time<=1514772000000000000

第二类查询：TAG + VALUE 查询

select *

from sensor

where f='f1' and s='d2' and value>=3.0 and time>=1514768400000000000 and time<1514854800000000000

第三类查询：聚合查询

select mean(value)

from sensor

where f='f1' and s='s1' and time>=1514768400000000000 and time<=1514854800000000000 group by f,d,s,time(1h)

第四类查询：或条件查询

select *

from sensor

where f='f1' and (s='s1' or s='s2' or s='s3' or s='s4' or s='s5') and time>=1514768400000000000 and time<=1514769150000000000

第五类查询：单个 TAG 查询

select *

from sensor

where f='f1' and time>=1514768400000000000 and time<=1514769150000000000

3 测试结果分析

3.1 写入吞性能比对

在小数据量场景下，GaussDB(for Influx)的写入性能是企业版 InfluxDB 的 13 倍左右，在大数据量的场景下可以达到 1.8 倍左右。

3.2 查询性能对比

1）第一类查询（所有 TAG 查询）：无论是大数据量还是小数据量场景下，GaussDB(for Influx)的吞吐量是开源 InfluxDB 企业版的 2 倍左右。

2）第二类查询（TAG + VALUE 查询）：在小数据量场景下，开源 InfluxDB 企业版性能高于 GaussDB(for Influx)，GaussDB(for Influx)在大数据量和小数据量场景下性能基本持平。

3）第三类查询（聚合查询）：GaussDB(for Influx)查询性能明显优于开源 InfluxDB 企业版，在小数据量场景下是开源版本的 14 倍，大数据量下也是开源版本的 8 倍左右。

4）第四类查询（或条件查询）：GaussDB(for Influx)查询性能在两种场景下比较稳定，开源企业版 InfluxDB 在两种场景下差异较大；GaussDB(for Influx)在小数据量场景下表现优于开源版，在大数据量场景下低于开源版。

5）第五类查询（单个 TAG 查询）：GaussDB(for Influx)查询性能在两种场景下比较稳定，在大数据量场景下低于开源版。

3.3 数据压缩率对比

在 250 万时间线场景下，GaussDB(for Influx)导入了 151 亿条数据，导入前数据大小为 337.5G，导入后为 49.8G，压缩率为 6.8；开源企业版导入了 47 亿条数据，导入前 105G，导入后 21.3G，压缩率为 4.9。GaussDB(for Influx)压缩率是开源企业版的 1.4 倍左右。

Influx 引擎采用 LSM tree 架构，随着后台 compaction 的进行，压缩率会进一步提升，当前数据对比是数据刚导入时的结果。

4 总结

在 GaussDB(for Influx)2 节点对比开源版 3 节点场景下，GaussDB(for Influx)给客户带来了更高的写入能力、更稳定的查询能力、更高的压缩率。GaussDB(for Influx)写入能力在小数据量场景下是开源企业版的 13 倍，在大数据量场景下是开源企业版的 1.8 倍；查询能力在两种场景下表现稳定，在大部分查询场景下优于开源企业版；在压缩率方面，同样数据模型下，高出开源版本 40%。

除了以上优势外，GaussDB(for Influx)还在集群化、冷热分级存储、高可用方面也做了深度优化，能更好地满足时序应用的各种场景。