Question

我有一个用Scala编写的小脚本，用于加载具有100,000,000个样本记录的MongoDB实例。我们的想法是让数据库全部加载，然后进行一些性能测试（并在必要时调整/重新加载）。

问题在于每100,000条记录的加载时间相当线性增加。在我的加载过程开始时，只需4秒即可加载这些记录。现在，在接近6,000,000条记录中，加载相同数量（100,000）需要300到400秒！那要慢两个数量级！查询仍然很快，但按照这个速度，我将永远无法加载我想要的数据量。

如果我用我的所有记录（全部为100,000,000！）编写一个文件，然后使用mongoimport导入整个文件，这会更快吗？或者我的期望是否太高，我使用的数据库超出了它应该处理的范围？

有什么想法？谢谢！

这是我的剧本：

import java.util.Date

import com.mongodb.casbah.Imports._
import com.mongodb.casbah.commons.MongoDBObject

object MongoPopulateTest {
  val ONE_HUNDRED_THOUSAND = 100000
  val ONE_MILLION          = ONE_HUNDRED_THOUSAND * 10

  val random     = new scala.util.Random(12345)
  val connection = MongoConnection()
  val db         = connection("mongoVolumeTest")
  val collection = db("testData")

  val INDEX_KEYS = List("A", "G", "E", "F")

  def main(args: Array[String]) {
    populateCoacs(ONE_MILLION * 100)
  }

  def populateCoacs(count: Int) {
    println("Creating indexes: " + INDEX_KEYS.mkString(", "))
    INDEX_KEYS.map(key => collection.ensureIndex(MongoDBObject(key -> 1)))

    println("Adding " + count + " records to DB.")

    val start     = (new Date()).getTime()
    var lastBatch = start

    for(i <- 0 until count) {
      collection.save(makeCoac())
      if(i % 100000 == 0 && i != 0) {
        println(i + ": " + (((new Date()).getTime() - lastBatch) / 1000.0) + " seconds (" +  (new Date()).toString() + ")")
        lastBatch = (new Date()).getTime()
      }
    }

    val elapsedSeconds = ((new Date).getTime() - start) / 1000

    println("Done. " + count + " COAC rows inserted in " + elapsedSeconds + " seconds.")
  }

  def makeCoac(): MongoDBObject = {
    MongoDBObject(
      "A" -> random.nextPrintableChar().toString(),
      "B" -> scala.math.abs(random.nextInt()),
      "C" -> makeRandomPrintableString(50),
      "D" -> (if(random.nextBoolean()) { "Cd" } else { "Cc" }),
      "E" -> makeRandomPrintableString(15),
      "F" -> makeRandomPrintableString(15),
      "G" -> scala.math.abs(random.nextInt()),
      "H" -> random.nextBoolean(),
      "I" -> (if(random.nextBoolean()) { 41 } else { 31 }),
      "J" -> (if(random.nextBoolean()) { "A" } else { "B" }),
      "K" -> random.nextFloat(),
      "L" -> makeRandomPrintableString(15),
      "M" -> makeRandomPrintableString(15),
      "N" -> scala.math.abs(random.nextInt()),
      "O" -> random.nextFloat(),
      "P" -> (if(random.nextBoolean()) { "USD" } else { "GBP" }),
      "Q" -> (if(random.nextBoolean()) { "PROCESSED" } else { "UNPROCESSED" }),
      "R" -> scala.math.abs(random.nextInt())
    )
  }

  def makeRandomPrintableString(length: Int): String = {
    var result = ""
    for(i <- 0 until length) {
      result += random.nextPrintableChar().toString()
    }
    result
  }
}

这是我脚本的输出：

Creating indexes: A, G, E, F
Adding 100000000 records to DB.
100000: 4.456 seconds (Thu Jul 21 15:18:57 EDT 2011)
200000: 4.155 seconds (Thu Jul 21 15:19:01 EDT 2011)
300000: 4.284 seconds (Thu Jul 21 15:19:05 EDT 2011)
400000: 4.32 seconds (Thu Jul 21 15:19:10 EDT 2011)
500000: 4.597 seconds (Thu Jul 21 15:19:14 EDT 2011)
600000: 4.412 seconds (Thu Jul 21 15:19:19 EDT 2011)
700000: 4.435 seconds (Thu Jul 21 15:19:23 EDT 2011)
800000: 5.919 seconds (Thu Jul 21 15:19:29 EDT 2011)
900000: 4.517 seconds (Thu Jul 21 15:19:33 EDT 2011)
1000000: 4.483 seconds (Thu Jul 21 15:19:38 EDT 2011)
1100000: 4.78 seconds (Thu Jul 21 15:19:43 EDT 2011)
1200000: 9.643 seconds (Thu Jul 21 15:19:52 EDT 2011)
1300000: 25.479 seconds (Thu Jul 21 15:20:18 EDT 2011)
1400000: 30.028 seconds (Thu Jul 21 15:20:48 EDT 2011)
1500000: 24.531 seconds (Thu Jul 21 15:21:12 EDT 2011)
1600000: 18.562 seconds (Thu Jul 21 15:21:31 EDT 2011)
1700000: 28.48 seconds (Thu Jul 21 15:21:59 EDT 2011)
1800000: 29.127 seconds (Thu Jul 21 15:22:29 EDT 2011)
1900000: 25.814 seconds (Thu Jul 21 15:22:54 EDT 2011)
2000000: 16.658 seconds (Thu Jul 21 15:23:11 EDT 2011)
2100000: 24.564 seconds (Thu Jul 21 15:23:36 EDT 2011)
2200000: 32.542 seconds (Thu Jul 21 15:24:08 EDT 2011)
2300000: 30.378 seconds (Thu Jul 21 15:24:39 EDT 2011)
2400000: 21.188 seconds (Thu Jul 21 15:25:00 EDT 2011)
2500000: 23.923 seconds (Thu Jul 21 15:25:24 EDT 2011)
2600000: 46.077 seconds (Thu Jul 21 15:26:10 EDT 2011)
2700000: 104.434 seconds (Thu Jul 21 15:27:54 EDT 2011)
2800000: 23.344 seconds (Thu Jul 21 15:28:17 EDT 2011)
2900000: 17.206 seconds (Thu Jul 21 15:28:35 EDT 2011)
3000000: 19.15 seconds (Thu Jul 21 15:28:54 EDT 2011)
3100000: 14.488 seconds (Thu Jul 21 15:29:08 EDT 2011)
3200000: 20.916 seconds (Thu Jul 21 15:29:29 EDT 2011)
3300000: 69.93 seconds (Thu Jul 21 15:30:39 EDT 2011)
3400000: 81.178 seconds (Thu Jul 21 15:32:00 EDT 2011)
3500000: 93.058 seconds (Thu Jul 21 15:33:33 EDT 2011)
3600000: 168.613 seconds (Thu Jul 21 15:36:22 EDT 2011)
3700000: 189.917 seconds (Thu Jul 21 15:39:32 EDT 2011)
3800000: 200.971 seconds (Thu Jul 21 15:42:53 EDT 2011)
3900000: 207.728 seconds (Thu Jul 21 15:46:21 EDT 2011)
4000000: 213.778 seconds (Thu Jul 21 15:49:54 EDT 2011)
4100000: 219.32 seconds (Thu Jul 21 15:53:34 EDT 2011)
4200000: 241.545 seconds (Thu Jul 21 15:57:35 EDT 2011)
4300000: 193.555 seconds (Thu Jul 21 16:00:49 EDT 2011)
4400000: 190.949 seconds (Thu Jul 21 16:04:00 EDT 2011)
4500000: 184.433 seconds (Thu Jul 21 16:07:04 EDT 2011)
4600000: 231.709 seconds (Thu Jul 21 16:10:56 EDT 2011)
4700000: 243.0 seconds (Thu Jul 21 16:14:59 EDT 2011)
4800000: 310.156 seconds (Thu Jul 21 16:20:09 EDT 2011)
4900000: 318.421 seconds (Thu Jul 21 16:25:28 EDT 2011)
5000000: 378.112 seconds (Thu Jul 21 16:31:46 EDT 2011)
5100000: 265.648 seconds (Thu Jul 21 16:36:11 EDT 2011)
5200000: 295.086 seconds (Thu Jul 21 16:41:06 EDT 2011)
5300000: 297.678 seconds (Thu Jul 21 16:46:04 EDT 2011)
5400000: 329.256 seconds (Thu Jul 21 16:51:33 EDT 2011)
5500000: 336.571 seconds (Thu Jul 21 16:57:10 EDT 2011)
5600000: 398.64 seconds (Thu Jul 21 17:03:49 EDT 2011)
5700000: 351.158 seconds (Thu Jul 21 17:09:40 EDT 2011)
5800000: 410.561 seconds (Thu Jul 21 17:16:30 EDT 2011)
5900000: 689.369 seconds (Thu Jul 21 17:28:00 EDT 2011)

Answer 1

一些提示：

在插入之前不要索引您的集合，因为插入会修改索引，这是一个开销。插入所有内容，然后创建索引。
而不是“保存”，使用mongoDB“batchinsert”，可以在1次操作中插入多条记录。因此，每批插入约5000个文档。你会看到显着的性能提升。

请参阅插入here的方法＃2，它需要插入一组文档而不是单个文档。另请参阅this thread
中的讨论
如果你想要更多的基准 -
这只是猜测，尝试使用预定义大尺寸的上限集合来存储您的所有数据。没有索引的上限集合具有非常好的插入性能。

Answer 2

我有同样的事情。据我所知，它归结为索引值的随机性。每当插入新文档时，显然还需要更新所有基础索引。因为您将随机值（而不是顺序值）插入到这些索引中，所以您不断访问整个索引以查找新值的放置位置。

当所有索引都快乐地放在内存中时，这一切都很好，但是一旦它们变得太大，你需要开始点击磁盘来执行索引插入，然后磁盘开始抖动并写入性能死亡。

在您加载数据时，请尝试将db.collection.totalIndexSize()与可用内存进行比较，您可能会发现这种情况。

最好的办法是在加载数据后创建索引。但是，当它是包含随机值（GUID，哈希等）的必需_id索引时，这仍然无法解决问题，那么您最好的方法可能是考虑分片或获取更多RAM。

Answer 3

我在我的项目中做的是添加一些多线程（项目在C＃中，但我希望代码是不言自明的）。在使用必要数量的线程后，结果表明将线程数设置为核心数会导致性能稍好（10-20％），但我认为这种提升是硬件特定的。这是代码：

    public virtual void SaveBatch(IEnumerable<object> entities)
    {
        if (entities == null)
            throw new ArgumentNullException("entities");

        _repository.SaveBatch(entities);
    }


    public void ParallelSaveBatch(IEnumerable<IEnumerable<object>> batchPortions)
    {
        if (batchPortions == null)
            throw new ArgumentNullException("batchPortions");
        var po = new ParallelOptions
                 {
                     MaxDegreeOfParallelism = Environment.ProcessorCount
                 };
        Parallel.ForEach(batchPortions, po, SaveBatch);
    }

Answer 4

另一种选择是尝试TokuMX。他们使用分形指数，这意味着it does not slow down over time as the database gets bigger。

TokuMX将作为自定义存储驱动程序包含在即将推出的MongoDB版本中。

当前版本的MongoDB在Linux下运行。我使用Vagrant很快就在Windows上运行。

如何使用Scala将1亿条记录加载到MongoDB中进行性能测试？

4 个答案: