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再測雲原生資料庫效能：PolarDB依舊最強，TDSQL-C、GaussDB變化不大

2022-06-30 12:03:14


1.摘要

近期，騰訊雲資料庫在文章「騰訊雲TDSQL-C重磅升級，效能全面領跑雲原生資料庫市場」中提到，某些場景下效能有非常大的提升，且超過國內某橙色雲廠商。恰好，在5月份，我們對各個廠商的雲原生資料庫進行過一次壓測，所以，看到文章，我們第一時間做了驗證。具體的，驗證內容包括：

  • 當前的TDSQL-C效能與五月份相比，是否有明顯增強

  • 不同廠商的雲原生資料庫效能是否有明顯變化

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2.測試結果

  • TDSQL-C在「讀寫混合」場景下，5月、6月效能並沒有明顯變化


  • 各雲廠商在「讀寫混合」、「唯讀」、「只寫」場景下的壓測結果：阿里雲的PolarDB效能最好，其次是華為雲的GaussDB、騰訊雲的TDSQL-C：

     

測試下來，暫時沒有感受到TDSQL-C 「重磅升級」 。針對這個問題也通過工單方式諮詢了騰訊雲的服務人員，得到的答覆是：TDSQL-C 的全面升級還沒有覆蓋所有的地域，目前只在指定地域上線，且還需要開通白名單。

事實證明，白興奮一場，只能等後續新版本更大範圍開放後再測試了。另外，也希望廠商在宣傳的時候，說得更清楚一些，否則會讓客戶困惑。

 

3.測試說明

這裡對我們的測試方式做一個詳細說明。本次測試選擇了各個廠商的4c16g的規格進行橫向對比，使用了工具sysbench 1.0.20版本進行測試。具體的，在「讀寫」、「唯讀」、「只寫」3個場景下進行2~512個執行緒的壓測， 獲取每秒執行事務數TPS（Transactions Per Second）、每秒執行請求數QPS（Queries Per Second）來作為效能對比指標。

測試的資料庫規格：

各個雲廠商的雲原生資料庫都使用預設設定引數（開箱即用）。

使用者端規格：

測試命令：

-- 準備資料
sysbench --db-driver=mysql --mysql-host=XXX --mysql-port=XXX --mysql-user=XXX --mysql-password=XXX --mysql-db=sbtest --table_size=10000000 --tables=10 --events=0 --time=300 --threads={2~512}  oltp_read_write prepare

-- 執行workload
# OLTP讀寫混合
sysbench --db-driver=mysql --mysql-host=XXX --mysql-port=XXX --mysql-user=XXX --mysql-password=XXX --mysql-db=sbtest --table_size=10000000 --tables=10 --events=0 --time=300 --threads={2~512} --percentile=95 --report-interval=1 oltp_read_write run

# OLTP唯讀場景
sysbench --db-driver=mysql --mysql-host=XXX --mysql-port=XXX --mysql-user=XXX --mysql-password=XXX --mysql-db=sbtest --table_size=10000000 --tables=10 --events=0 --time=300 --threads={2~512} --percentile=95 --report-interval=1 oltp_read_only run

# OLTP只寫場景
sysbench --db-driver=mysql --mysql-host=XXX --mysql-port=XXX --mysql-user=XXX --mysql-password=XXX --mysql-db=sbtest --table_size=10000000 --tables=10 --events=0 --time=300 --threads={2~512} --percentile=95 --report-interval=1 oltp_write_only run

-- 清理資料
sysbench --db-driver=mysql --mysql-host=XXX --mysql-port=XXX --mysql-user=XXX --mysql-password=XXX --mysql-db=sbtest --table_size=10000000 --tables=10 --events=0 --time=300 --threads={2~512} --percentile=95  oltp_read_write/oltp_read_only/oltp_write_only cleanup

說明：10張表，每張表1000萬資料，資料集約25G，2~512個執行緒進行壓測。

補充說明：

  • 阿里雲使用：主地址（高可用地址，用RW表示）和 叢集地址（自動讀寫分離地址，用Proxy表示）

  • 騰訊雲使用：讀寫內網地址（高可用地址，用RW表示）和 唯讀內網地址（高可用地址，用RO表示）

  • 華為雲使用：讀寫內網地址（高可用地址，用RW表示）和 資料庫代理地址（自動讀寫分離地址，用Proxy表示），還有直連後端Server節點（單點）地址（用SRW和SRO表示）。

  • 使用Proxy時需要注意：

    • Proxy有一定的鏈路開銷，在沒有使用到讀寫分離的情況下，效能會降低。

    • 騰訊雲暫不支援自動讀寫分離Proxy；阿里雲的Porxy在自動讀寫分離上支援的最好；華為雲的Proxy需要開啟引數--skip-trx（非事務模式）才能使用從節點，支援的不友好（本文測試沒有開啟該引數）。

    • 華為雲Proxy受CPU和寬頻限制：

      CPU個數小於"16":50MB
CPU個數小於"32":100MB,
CPU個數小於"64":200MB,
CPU個數小於"128":400MB
CPU個數小於"256":1000MB,
最大2000MB

       

4.測試詳情

4.1 TDSQL-C 升級之後是否有提升？

讀寫場景：

 

從表中資料的對比看到：2次壓測資料效能差距不大，TDSQL-C效能沒有提升，原因見「測試結果」中的說明。

4.2 TDSQL-C效能有沒有超越業內其他雲原生資料庫產品？ 

 

讀寫場景：

 

讀寫場景結論

  • 不算Proxy的情況下，效能上「阿里雲-RW」比「華為雲-RW」高12%，比「騰訊雲-RW」高37%。

  • 算上Proxy的情況下，效能上「阿里雲-Proxy」比「阿里雲-RW」高47%；「華為雲-Proxy」比「華為雲-RW」低24%，「阿里雲-Proxy」比「華為雲-Proxy」高61%。

  • 華為雲Proxy效能低的原因是其Proxy不支援事務拆分，雖然通過Proxy地址，但也只在主節點上執行（未開啟--skip-trx引數：是否跳過SQL語句開頭的begin和結尾的commit）。

從QPS和TPS的平均值之和，效能從高到低依次排序為：「阿里雲-Proxy」> 「阿里雲-RW」> 「華為雲-RW」 > 「騰訊雲-RW」 > 「華為雲-Proxy」

 

唯讀場景：

唯讀場景結論：

  • 不算Proxy的情況下，效能上「阿里雲-RW」比「華為雲-RW」高11%，比「騰訊雲-RW」高56%。

  • 算上Proxy的情況下，效能上「阿里雲-Proxy」比「阿里雲-RW」高14%；「華為雲-Proxy」比「華為雲-RW」低27%；「阿里雲-Proxy」比「華為雲-Proxy」高100%。

  • 華為雲Proxy效能低的原因是其Proxy不支援事務拆分，雖然通過Proxy地址，但也只在主節點上執行（未開啟--skip-trx引數：是否跳過SQL語句開頭的begin和結尾的commit）。

從QPS和TPS的平均值之和，效能從高到低依次排序為：「阿里雲-Proxy」> 「阿里雲-RW」> 「華為雲-RW」 > 「華為雲-Proxy」>「騰訊雲-RW」

 

只寫場景：

只寫場景結論：

  • 不算Proxy的情況下，效能上「阿里雲-RW」比「華為雲-RW」高21%，比「騰訊雲-RW」高60%。

  • 算上Proxy的情況下，效能上「阿里雲-RW」比「阿里雲-Proxy」高7%；「華為雲-RW」比「華為雲-Proxy」高18%；「阿里雲-Proxy」比「華為雲-Proxy」高35%。

  • Proxy效能低的原因是代理在增加了鏈路的前提下，寫都在主節點。

從QPS和TPS的平均值之和，效能從高到低依次排序為：「阿里雲-RW」> 「阿里雲-Proxy」> 「華為雲-RW」 > 「華為雲-Proxy」 > 「騰訊雲-RW」


通過以上三個場景的壓測對比，可以看到TDSQL-C效能沒有超越業內其他雲原生資料庫產品，原因見本文「測試結果」中的說明。

5.總結

得到的資料是在TDSQL-C還沒有升級的情況下壓測的，通過各場景得出的QPS、TPS 的平均值之和來對比，結果如下：

  • 讀寫場景下：「阿里雲-Proxy」> 「阿里雲-RW」> 「華為雲-RW」 > 「華為雲-Proxy」>「騰訊雲-RW」

  • 唯讀場景下：「阿里雲-Proxy」> 「阿里雲-RW」> 「華為雲-RW」 > 「華為雲-Proxy」>「騰訊雲-RW」

  • 只寫場景下：「阿里雲-RW」> 「阿里雲-Proxy」> 「華為雲-RW」 > 「華為雲-Proxy」 > 「騰訊雲-RW」

通過壓測資料，看到當前效能最好的依舊是PolarDB。特別在自動讀寫分離（Proxy）的功能上，阿里雲優勢大於華為雲（不支援事務拆分）和騰訊雲（不支援讀寫分離地址）。也非常期待TDSQL-C 在「重磅升級」 之後帶來的效能提升。

 

後續等TDSQL-C升級覆蓋到更多地域之後，再進行測試驗證。希望通過本文，對大家在選擇雲廠商的雲原生資料庫產品時有幫助。