压测说明

1. MySQL数据量为1000万条记录，共1张表，11个字段，一个字段为主键，其余十个字段类型为text，每个字段100个字符。
2. MongoDB数据量为1000万个文档，共一个集合，11个字段，一个字段唯一，其余十个字段存储文本，每个字段100个字符。
3. MySQL和MongoDB都是阿里云数据库，规格都为4核8G。MySQL buffer cache为6GB，MongoDB cache为4GB。
4. 每次测试，threadcount都是100.
5. 测试场景为YCSB工具自带的workloada，workloadb，workloadc，workloadd，workloade

准备压测数据

MySQL准备1000万条记录

CREATE TABLE usertable (
  YCSB_KEY VARCHAR(255) PRIMARY KEY,
  FIELD0 TEXT, FIELD1 TEXT,
  FIELD2 TEXT, FIELD3 TEXT,
  FIELD4 TEXT, FIELD5 TEXT,
  FIELD6 TEXT, FIELD7 TEXT,
  FIELD8 TEXT, FIELD9 TEXT
);

./bin/ycsb load jdbc -s -P workloads/workloada -P ./jdbc-binding/conf/db.properties -cp ./mysql-connector-java-8.0.20.jar -p recordcount=10000000 -p threads=10 -p operationcount=10000000

MongoDB准备1000万个文档

./bin/ycsb load mongodb -s -P workloads/workloada -p mongodb.url=mongodb://ycsb:123456@dds-2zeb56f815eb94842.mongodb.rds.aliyuncs.com:3717/ycsb

性能测试

workloada

read=0.5，update=0.5，insert=0，scan=0

workloadb

read=0.95，update=0.05，insert=0，scan=0

workloadc

read=1，update=0，insert=0，scan=0

workloadd

read=0.95，update=0，insert=0.05，scan=0

workloade

read=0，update=0，insert=0.05，scan=0.95

压测总结

    由于测试资源有限，并没有将MySQL和MongoDB资源扩到足够大，以测试MySQL和MongoDB的极限。
    但是从目前测试的结果可以看出：

• 在走索引情况下，虽然MongoDB资源使用率高，但是QPS要比MySQL高的多，达到了“物尽其用”的效果，充分利用硬件资源而换取更快的查询速度。
• 在未走索引情况下，千万这个级别的表，MySQL几乎是跑不动的状态，甚至出现了宕机的情况（主备切换了），而MongoDB却给了惊喜，QPS在500+，还能勉强跑得动。