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潜在的な顧客の負荷の説明をするようなパフォーマンスガイドを作ることは難しいです。最良の指標は、既存の顧客の同じような負荷の事例を考察するか、 ClustrixDBの試用版を使って負荷を試してみることです。In this guide, we attempt to capture numbers that can act as ballpark numbers to guide sizing for evaluation of ClustrixDB. 利用可能なプラットフォームを選択した時の実践的なガイドとして異なるプラットフォームでの数値も提供したいと思います。

OLTP パフォーマンス

These numbers provide guidance on expected performance for different cluster sizes and expected scale you can expect to see as you add nodes.

マシン スペック

プラットフォーム説明技術的なスペック
Karma上のソフトウェア*8コアのハードウェア上にインストールされたソフトウェア8コアのXeon, 48GB RAM, 0.9TB SSD, 1 GigE network
Zen上のソフトウェア*16コアのハードウェア上にインストールされたソフトウェア16コアのXeon, 64GB RAM, 2.1 TB SSD, 1 GigE network
ラックスペース のパフォーマンス 28コアのラックスペースのサーバにインストールされたソフトウェア8 vCPUs, 30GB RAM, 300GB SSD, 2.5 Gb/s network bandwidth

* Karma と Zen は、内部的な専用(仮想化されていない)ハードウェアにつけた内部コードの名前です。

パフォーマンス グラフ: スケール

サーバを追加することでどのようにClustrixDBがスケールできるかを示すために、異なるぷらっとフォーム上で90%のreadと10%のwriteのsysbenchを実行しました。データのサイズが小さいため、全てのデータベースについてSysbenchは全てのデータセットをメモリ上に持っています。

解析的なパフォーマンス 

ClustrixDBは分散され、ほとんどのクエリタイプにおいてMySQLより良いパフォーマンスを得ます。しかしながら、小さなデータサイズあるいはクエリの特性によりノードが追加されてパフォーマンスが良くないクエリが少しあります。私たちは顧客の負荷を正確に示しているデータセット上で計測し、いくつかの数字の例を示します:

クエリの詳細

クエリ名クエリの詳細
count_customerテーブル数
count_distinct_customer_states顧客の状態によるdistinctのcount
sum_transaction_amountテーブル内の全てのトランザクションの合計
order_total_by_state状態ごとの注文の合計を取得
top10_ordering_customers顧客と、費用の合計を取得する(二つのテーブルのjoin, sort and limit)
top10_product_categories_by_price総プロダクトの金額が高いカテゴリを取得する(3つのテーブルのjion, group by, order by and limit)
count_pending_shipments_from_warehouse_in_time_period特定の問屋から未発送のカウント(期間のfilterとjoin)
expired_products大きなテーブルをrangeフィルタとgroup byで検索
inventory_report_on_recently_Shipped_itemsleft join, gropu by, order by and limit を含む、4つのテーブルをjoinした複雑なクエリ

パフォーマンス グラフ : 解析

類似したパフォーマンスのクエリ

いくつかのクエリでは、分散構造は有利にならず、Clustrixのパフォーマンスは単一ノードのデータベースに似たものになるでしょう。

  • Aggregates with high number of rows and no reduction by aggregate
  • Distinct queries where each node has almost no distinct values
  • ノードを増やしてもクエリが速くならないほど、データセットが小さい

プラットフォームのパフォーマンス

異なるプラットフォームでのパフォーマンスを比較するために、sysbenchを~200 バイトの行で計測しました。これはハードウェアによって正規化されず、プラットフォームの品質を比較する意図はありませんが、利用可能なものについての比較に基づいた実践的なアドバイスを幾分か与えます。

マシン スペック

プラットフォーム説明技術的なスペック
Karma上のソフトウェア*8コアのハードウェア上にインストールされたソフトウェア8コアのXeon, 48GB RAM, 0.9TB SSD, 1 GigE network
Zen上のソフトウェア*16コアのハードウェア上にインストールされたソフトウェア16コアのXeon, 64GB RAM, 2.1 TB SSD, 1 GigE network
ラックスペース のパフォーマンス 28コアのラックスペースのサーバにインストールされたソフトウェア8 vCPUs, 30GB RAM, 300GB SSD, 2.5 Gb/s network bandwidth
AWS m3.2xlarge8コアのAWSサーバ上にインストールされたソフトウェア8 vCPUs (26 ECU), 30GB RAM
CLX 4110ClustrixDB 8コアの機器8コアの Xeon, 48GB RAM, 0.9TB SSD, 1GB NVRAM, Infiniband network
CLX 4220ClustrixDB 8コアの機器16-core Xeon, 60GB RAM, 2.1TB SSD, 1GB NVRAM, Infiniband network
* Karma と Zen は、内部的な専用(仮想化されていない)ハードウェアにつけた内部コードの名前です。

パフォーマンス グラフ

この表は異なるプラットフォーム上で予想することができるパフォーマンスのおおよその指標を提供します。

 

 

 

 

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