1.1 资源配置

服务端配置

1.2 测试工具

测试工具为开源性能工具TS-benchMark。

02 测试设计

2.1  测试模型

本次测试采用风力发电数据模型，每个风场50个设备，每个设备50个传感器，1个风场1个线程，通过load数据的线程数来控制时间线的大小，通过收集时间的长短来控制数据量。

模型每条数据大小约为24字节，具体的类型如下：

Timestamp | farm | device |sensor | value

2.2  测试数据量

测试数据分为两个场景，大数据量和小数据量，具体数据量如下：

2.3  测试场景

2.3.1  数据写入场景

• batch_size(每个批次写入的数据量) 固定为50，线程数分别从1、2、4、8、16、32、64、128、256、512 递增；

• 线程数（客户端并发请求的连接数）固定为8， batch_size分别从50、100、150、200、250、300 递增。

2.3.2  数据查询场景

单线程进行不同语句的查询，并统计其时延信息。

第一类查询：所有TAG查询

select * 
from sensor 
where f='f1' and d='d2' and s='s1' and time>=1514768400000000000 and time<=1514772000000000000

第二类查询：TAG+ VALUE查询

select * 
from sensor 
where f='f1' and s='d2' and value>=3.0 and time>=1514768400000000000 and time<1514854800000000000

第三类查询：聚合查询

select mean(value) 
from sensor 
where f='f1' and s='s1' and time>=1514768400000000000 and time<=1514854800000000000 group by f,d,s,time(1h)

第四类查询：或条件查询

select * 
from sensor 
where f='f1' and (s='s1' or s='s2' or s='s3' or s='s4' or s='s5') and time>=1514768400000000000 and time<=1514769150000000000

第五类查询：单个TAG查询

select * 
from sensor 
where f='f1' and time>=1514768400000000000 and time<=1514769150000000000

3.1  写入吞性能比对

在小数据量场景下，GeminiDB Influx接口的写入性能是企业版InfluxDB的13倍左右，在大数据量的场景下可以达到1.8倍左右。

3.2 查询性能对比

1） 第一类查询（所有TAG查询）：无论是大数据量还是小数据量场景下，GeminiDB Influx接口的吞吐量是开源InfluxDB企业版的2倍左右。

2） 第二类查询（TAG + VALUE查询）：在小数据量场景下，开源InfluxDB企业版性能高于GeminiDB Influx接口，GeminiDB Influx接口在大数据量和小数据量场景下性能基本持平。

3）第三类查询（聚合查询）：GeminiDB Influx接口查询性能明显优于开源InfluxDB企业版，在小数据量场景下是开源版本的14倍，大数据量下也是开源版本的8倍左右。

5）第五类查询（单个TAG查询）：GeminiDB Influx接口查询性能在两种场景下比较稳定，在大数据量场景下低于开源版。

3.3  数据压缩率对比

在250万时间线场景下，GeminiDB Influx接口导入了151亿条数据，导入前数据大小为337.5G，导入后为49.8G，压缩率为6.8；开源企业版导入了47亿条数据，导入前105G，导入后21.3G，压缩率为4.9。GeminiDB Influx接口压缩率是开源企业版的1.4倍左右。

Influx引擎采用LSM tree架构，随着后台compaction的进行，压缩率会进一步提升，当前数据对比是数据刚导入时的结果。

在GeminiDB Influx接口2节点对比开源版3节点场景下，GeminiDB Influx接口给客户带来了更高的写入能力、更稳定的查询能力、更高的压缩率。GeminiDB Influx接口写入能力在小数据量场景下是开源企业版的13倍，在大数据量场景下是开源企业版的1.8倍；查询能力在两种场景下表现稳定，在大部分查询场景下优于开源企业版；在压缩率方面，同样数据模型下，高出开源版本40%。