* MongoDB vs Redis vs Tokyo Tyrant
准备对MongoDB, Redis以及Tokyo Tyrant的读写做一个简单的测试，为了进行相对公平的测试，需要了解他们背后的实现机制，下面是一些比较：
存储实现的比较：
* 内存文件映像(Memory-File Mapping) Redis, MongoDB
* 文件 + Cache Tokyo Tyrant
* 内存: Redis, Tokyo Tyrant
Key/Value索引形式：
* B+ Tree : MongoDB, Tokyo Tyrant
* Hash Table: Redis, Tokyo Tyrant
* Fixed Length: Tokyo Tyrant
从上面的比较可以看出，Redis和MongoDB是基于系统内存映像文件，数据能命中在内存的时候读写操作性能应该是非常强的，当然，反过来，如果数据十分分散不能在内存命中，那么内存页的切换开销将是非常可怕的，MongoDB和Redis数据文件不同的是将数据存放在多个文件中，每当上一个存满的时候就会创建新的数据空间文件。鉴于MongoDB 是主要比较对象，而其采用B+Tree进行存储，故TT也使用B+Tree引擎进行比较。
那么该测试什么自然就可以得知：尽管使用内存映像文件读写操作会很快（快到什么程度），但是当写满内存以后呢？
文件大小限制：
32bit: MongoDB <= 2G
TT no limits if u ./configure --enable-off
64bit: MongoDB和TT均无限制。
注：Redis 总是受限于内存的大小。
为了进行相对公平的测试：
首先通过虚拟机对内存的使用进行同等限制，因为MongoDB和Redi实际上读写都是在内存操作的（利用MemoryMap文件），故当数据库的大小超过内存大小时候的性能尤为重要。故用虚拟机来设置一个较小的内存大小，来快速观察数据库大小超过内存的时候的性能。
这里设置虚拟机内存256M，实际可使用内存200M左右,CPU 2核，Unbuntu Server 9.10
测试记录：
Key: 512的随机字符串
Value: 大约5k的随机字符串
每项记录数据大小：大约5.5k
计划插入数据100000条：5.5k*1000=5.5M*100=550M 数据量大约 550M。
注：key开始是用1k的随机字符串来测试，但是在测试mongoDB 报告key too large to index, 因此减小key的大小到512字节。
当没有任何数据的时候：
MongoDB的大小:
64M: (db.0, db.1, ..)data FIle
16M: (database.ns) name space index file.
TC的大小:
133K btree.tcb
256 fixed.tcf
517K hash.tch
Redis的大小：
VirtualMemFile: 41M redis-3546.vm
DB: 0M
注：redis的文件初始大小基本等于你设置的内存以及内存页的大小，可以自己调整。redis通过定时存盘的策略进行保存，定时策略可以自行设置。
通常情况下，redis的数据库必须<=内存，如果要让redis的数据库大于内存，那么必须在配置中打开vm_enabled选项(貌似没用，当插入数据超过内存后，会被Unbuntu的后台保护进程给杀掉，如果设置了最大使用的内存，则数据已有记录数达到内存限值后不能继续插入新值)。
key/value 功能：
Redis: 读写key／value，value可以有各种结构，但Value无索引。
MongoDB: 以collection组织，key如果不特别指定将由系统作为ObjectId产生（指定使用“_id”字段），value是结构化的，value里的字段可以被索引。
TokyoTyrant: 读写key/value，table 数据引擎支持结构化的value和字段索引，其它数据引擎不支持，b+tree可以用key索引。
基准测试机器：
虚拟机是跑在 2 CPU 2.26G Intel Core 2 Duo，内存为2G
虚拟机：
CPU 2核
内存 256M
操作系统：Unbuntu Server 9.10 32bit
使用软件版本：
* MongoDB: mongodb-linux-i686-2010-02-26
* TokyoTyrant: TT1.1.40; TC1.4.42
* Redis: 2010-03-01(GIT SRC)
启动：
redis-server ./redis.conf(设置了最大内存210兆：maxmemory 210000000, vm-enable=yes，vm-max-memory 20000000，vm-pages 1342177)
./ttserver -port 1974 /data/db/tt.tcb
bin/mongod -port 1974 --dbpath /data/db/mongo
MongoDB
如上所述测试添加10万条数据：
内存，刚开始的时候虚拟内存占用48564，物理内存占用 3432，在插入2000条数据后，虚拟内存到达143M，物理内存33M，内存增长很迅速。最后虚拟内存稳定在1048M，物理内存则在160M－211M徘徊。
CPU占用率最低的时候为6%，最高的时候达到30%，平时在8%-10%之间。
从测试看，每次分配DB空间的时候所有插入操作被冻结，最坏的一次插入2000条耗时1分多（这个时候正好有分配空间文件发生），平时，插入2000条数据大约耗时17-18秒。
最后MongoDB的数据文件总大小达到：977M
接着测试MongoDB读取10万条记录（非命中形式:该key是随机产生的，因此大都不会存在数据库中）
内存：虚拟内存稳定在1048M，物理内存占用在90M－94M。
CPU：最低占用8％，最高到45％；平时在10％－12％左右。
读取2000条记录大约耗时3－4秒，第一次用了6秒。
Redis
同样测试添加10万条数据：
内存，开始的时候忘记看了，大致较开始的虚拟内存占用112M，物理内存82M，在4万条记录的时候VM占用196M，物理内存占用163M，最后的时候VM占用237M，物理内存204M。
CPU：最低占用3％，最高的时候15％，平时在7％－11％之间。
当Redis向磁盘写入数据的时候，有变慢（2000条记录耗时21秒），平时存2000条记录大约耗时18－19秒左右。
不过没有设定maxmemory的时候，在大约写入 6万多个数据后服务器被挂掉。当设置最大使用内存（200M）后，达到内存限制，写入不了（已写入48136个数据），但是不会挂了。
Redis文件在写入48136个数据时候的大小（包括VM文件）：277M，其中VM 41M，数据库236M。
接着测试Redis读取10万条记录（非命中形式:该key大都不会存在数据库中）
内存：虚拟内存237M，物理内存占用204M
CPU：在26％－43％
读取2000条记录大约耗时在3－4秒。
Tokyo Tyrant
如上所述测试添加10万条数据：采用默认配置参数运行TT B+Tree
内存：初始的时候VM: 76928 物理内存: 1232，在插入的过程内存的增加很少，在插入到4万条记录的时候虚拟内存仅为99540，物理内存23M，到最后虚拟内存117M，物理内存37M。
CPU占用率始终稳定在2％
在插入到5万条记录前，平均插入2000条耗时约19－20秒，到8万条记录前时候，插入2000条耗时20－22秒，再接下来的2万条，平均插入2000条耗时在慢慢增加并有震荡，28秒，最后到42秒（B+Tree的索引节点在内存中满了？可能需要调整参数？）。
TT的数据库只有一个文件大小为：589M
接着测试TT读取10万条记录（非命中形式:该key大都不会存在数据库中）
内存稳定在：VM110M；物理内存36M。
CPU：最低2％，最高6％，平时在4％
读取2000条记录大约耗时在7－8秒，偶尔6秒或9秒。
小结：
MongoDB和Redis写入数据不是直接写入磁盘，所以当重启系统时候没有存盘的数据将全部丢失。TT实际上也有内存缓冲，不过和前者相比要小的多。
以上测试并不完善，只是一个开始，比如没有测试小数据（以数字作为key，100字节Value），没有测试较大的数据（20K左右）；没有测试在命中情况下的性能；没有测试并发读写的性能，据闻MongoDB的并发读写效率不是特别出色，MongoDB的特色在于支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，并实现了存储节点的自动sharding管理等配套功能；以及由于MongoDB是分布在多个文件中，当数据量远大内存，分布在足够多的文件的时候的性能；对开启同步日志后的Replication测试....对于TT来说，需要对TT的其它数据引擎进行测试，以及TT的各种数据引擎如何优化？TC/TT在mixi的实际应用当中，存储了2000万条以上的数据，同时支撑了上万个并发连接，是一个久经考验的项目。TC在保证了极高的并发读写性能的同时，具有可靠的数据持久化机制，同时还支持类似关系数据库表结构的hashtable以及简单的条件，分页和排序操作，是一个很棒的NoSQL数据库。TC的主要缺点是在数据量达到上亿级别以后，并发写数据性能会大幅度下降（读不受影响），NoSQL: If Only It Was That Easy提到，他们发现在TC里面插入1.6亿条2-20KB数据的时候，写入性能开始急剧下降。Redis本质上是一个Key-Value类型的内存数据库，很像memcached，整个数据库统统加载在内存当中进行操作，定期通过异步操作把数据库数据flush到硬盘上进行保存。因为是纯内存操作，Redis的性能非常出色，Redis最大的魅力是支持保存List链表和Set集合的数据结构，而且还支持对List进行各种操作，例如从List两端push和pop数据，取 List区间，排序等等，对Set支持各种集合的并集交集操作，此外单个value的最大限制是1GB，不像memcached只能保存1MB的数据，Redis可以用来实现很多有用的功能，比方说用他的List来做FIFO双向链表，实现一个轻量级的高性能消息队列服务，用他的Set可以做高性能的tag系统等等。另外Redis也可以对存入的Key-Value设置expire时间，因此也可以被当作一个功能加强版的memcached来用。
Refs:
* http://porteightyeight.com/2009/11/09/redis-benchmarking-on-amazon-ec2-flexiscale-and-slicehost/
* http://www.eb163.com/club/viewthread.php?tid=2470
* http://timyang.net/data/mcdb-tt-redis/
* http://www.javaeye.com/topic/524977
* http://bjclark.me/2009/08/04/nosql-if-only-it-was-that-easy/