最近，ArangoDB官方发布了一份关于ArangoDB与其它主流NoSQL系统的对比测试报告，测试所选取的场景可能是ArangoDB所擅长的场景，但好在这些场景还算是比较普遍的场景，从客观的角度来看依然是有参考价值的。

ArangoDB

相信关于”One size does not always fit all“的思想已经深入人心，然而，ArangoDB却定位于在一个数据库系统中，通过一种查询语言，能够同时支持如下能力：

• 文档存储

• 图存储

• KeyValue存储

这就是所谓的Multiple Data Models数据库，正如ArangoDB官方所提供的描述：

One Core. One Query Language. Multiple Data Models.

Gartner于2016年10月份发布的报告《Magic Quadrant for Operational Database Management Systems》中，关于2017年的战略规划设想部分，曾重点提及Multiple Data Models Databases：

By 2017, all leading operational DBMSs will offer multiple data models, relational and nonrelational, in a single DBMS platform.

By 2017, the “NoSQL” label will cease to distinguish DBMSs, leading data and analytics leaders to select multimodel and/or specific document-style, key-value, graph and table-style engines.

报告总览

该报告涉及了随机读写，聚合统计，最短路径查询，扩线查询等几种场景，并且与主流的文档数据库(MongoDB)、图数据库(Neo4j)、关系型数据库(PostgreSQL)以及其它Multiple Data Models Database(OrientDB)做了对比，从结果上来看：

在大多数场景中，基于RocksDB作为存储引擎的ArangoDB，均取得了非常不错的表现，尤其是在图数据库专有的”扩线查询”和”最短路径”查询中，居然远优于Neo4j，这一点倒是比较惊讶。在聚合统计上，基于Tabular存储的PostgreSQL，具有非常明显的优势。而另外一个Multiple Data Models Database(OrientDB)在图计算能力上的表现却差强人意。

软件版本

• Neo4j 3.3.1

• MongoDB 3.6.1

• PostgreSQL 10.1 (tabular & jsonb)

• OrientDB 2.2.29

• ArangoDB 3.3.3

测试环境

• Server: i3.4xlarge on AWS with 16 virtual cores, 122 GB of RAM, 1900 GB NVMe-SSD

• Client: c3.xlarge on AWS with four virtual CPUs, 7.5 GB of RAM and a 40 GB SSD

测试数据

测试数据源自Pokec上的社交关系数据，由Standford University SNAP提供。这些数据中，共包含：

• 1,632,803 people（Vertices信息）

• 30,622,564 edges（Edge用来描述两个Vertices之间的关系）

关于描述people的信息包括{gender, age, hobbies, interest, education, …}。

未压缩的原始数据大小信息：

• Vertices： 600 MB

• Edges： 1.832 GB

任意两个Vertices之间的最短路径的最大长度为11，而这些这些Vertices之间是高度相关联的，因此，如果想查询任意两个Vertices之间的最短路径是相对比较难的。

测试场景

• Single-read读取单个Document

• Single-write写入单个Document

• Single-write sync写入单个Document，等待fsync成功

• Aggregation针对一个Collection之上的ad-hoc聚合查询，计算年龄的分布信息

• Neighbors second查找”A的朋友的朋友的”二层扩线查询，并且返回1000个不同的Vertices的ID列表。

• Neighbors second with data 查找”A的朋友的朋友的”二层扩线查询，并且返回100个不同的Vertices的详细信息(携带描述字段信息)。

• Shortest path查找任意两个Vertices之间的最短路径。

• Memory关注测试期间的平均内存使用信息。

详细结果

Aggregation(聚合统计)

结果点评：

1. 基于tabular存储的PostgreSQL具有明显的性能优势。

Neighbors second(扩线查询)

结果点评：

1. 仅仅返回1000个Vertices ID列表，而不涉及具体的字段信息时，基于RocksDB的ArangoDB表现最佳。

2. 同为Multiple Data Models的OrientDB在扩线查询上表现最差，甚至差于MongoDB。

结果点评：

1. 当返回100个Vertices以及相关联的字段信息时，基于Tabular存储的PostgreSQL表现最佳。原因应该在于，返回Vertices数量的减少使得读取的数据量减少了。

2. ArangoDB的表现次优，该结果与不带数据时的结果差不多。

3. MongoDB查询携带有字段信息的结果也远优于不带字段信息的结果，原因同样应该是返回的Vertices数量减少的缘故，作为文档类型的MongoDB未对扩线查询做针对性优化也在情理之中。

Shortest path(最短路径查询)

结果点评：

1. 因为”最短路径查询”属于图数据库的范畴，并没有测试MongoDB与PostgreSQL。

2. “最短路径查询”其实包含两部分，第一是通过扩线查询将所需的Vertices以及Edges加载到内存中，第二是最短路径算法，而第一点往往是影响性能的关键，因此，在扩线查询上表现最佳的ArangoDB在”最短路径查询”中结果也理所当然是最佳的。

Memory Usage(内存占用)

结果点评：

1. 在内存占用上，基于Tabular存储的PostgreSQL表现最佳，这与PostgreSQL底层优秀的压缩与编码机制有关。

2. Neo4j的内存占用最大，从这点上看的出来，Neo4j是依赖于Caching来提升性能的。

最后的总结

作为Multiple Data Models的ArangoDB在图存储能力上以及单点读写能力上，均有不错的表现，但”百万顶点，千万条边”的数据量级，似乎是偏小了一些，尤其是在测试实时写入时的”10万个Documents”实在是太小。如果将数据量放大以后，相信这些测试结果的排序将会带来一些变化。
关于测试报告详情，感兴趣的同学可以参考下面参考信息中的链接，原文中附有测试源代码的路径。

参考信息

1. https://www.arangodb.com/

2. NoSQL Performance Benchmark 2018 – MongoDB, PostgreSQL, OrientDB, Neo4j and ArangoDB