概述
kunlun-0.9.1的性能测试主要使用Sysbench进行，分为oltp测试和olap测试两大部分。
- 对于oltp测试，主要包含4种操作:read&write、write only、update_non_index、update_index，测试目的主要是检查新推出的强一致性模式(rbr)，对比MySQL的官方强一致性方案(mgr)性能有多大提升。由于网络不是瓶颈，主要在内网的机器中进行。
- 对于olap测试，则主要包含: point select、simple range select、sum range select, order by range select、distinct range select，主要在AWS EC2的机器上运行，因为某些select操作对网络要求很高，少量操作就能用满千兆网，需要万兆网才能测出最好性能。另一目的则是衡量AWS上不同配置的性能价格比。
oltp测试
基本配置情况
本测试分为2个部分:
- rbr: 使用RBR复制模式构建的集群，此为企业版独有。
- mgr: 使用MGR复制模式构建的集群，此为开源版和企业版都有。
客户端: 测试客户端使用一台AMD Ryzen 9 5950X + 64GB内存的机器，其上部署sysbench以及HAProxy, sysbench将请求发往HAProxy, HAProxy将请求发往三个计算节点。
数据:总共为18个表，每个表1000万记录，总数据量为36G，分到3个Shard里面，数据在shard间均匀分布，每个shard含有6个表，12G。
集群配置：集群使用三台机器，且做对等部署, 每台机器上部署一个元数据节点，一个计算节点, 一个shard的primary和另外两个shards的replicas，三台机器配置为:
- § AMD Ryzen 9 5950X + 64G + 1TB SSD
- § AMD Ryzen 9 5950X + 128GB + 1TB SSD
- § AMD Ryzen 9 5950X + 128GB + 1TB SSD
缓存命中率: 每个数据节点innodb_buffer_pool_size为12G，meta node的innodb_buffer_pool_size为512MB，缓存命中100%，计算节点使用默认的内存配置。
测试情况:
- 测试线程为：300 400 500 600 700 800 900 1000。
- 总共测试四种操作:read&write、write only、update_non_index、update_index。
- 每个线程下每个操作运行时间为5分钟。
测试结果
总体结果：
- rbr为0.9.1版本新推出的，针对mgr复制模式的改进模式，从测试结果看，性能提升显著。
- 对于read&write：中低(<=600)线程下，mgr和rbr表现差不多，线程数>=700时， rbr对比mgr产生较大性能差，最高到接近3倍。
- 对于write only：低(<=400)线程下, rbr约为mgr的1.5倍，中高线程下，rbr为mgr的2倍以上。
- 对于update_non_index和update_index：rbr平均超过mgr的2倍。
read&write
Sysbench命令:
./sysbench --max-time=300 --test=tests/db/oltp.lua --pgsql-host=$host --pgsql-port=$port --pgsql-db=$dbname--oltp_tables_count=$tblcnt --oltp-table-size=$tblsize --oltp-write-only=off --oltp-read-only=off--init-rng=on --num-threads=$thrcnt --max-requests=0 --oltp-dist-type=uniform --pgsql-user=$user--pgsql-password=$pass --oltp_auto_inc=off --db-driver=pgsql --oltp_use_xa_pct=0 --oltp_use_xa_2pc_pct=80--report-interval=10 run
rbr的结果：
mgr的结果：
write only
Sysbench命令:
./sysbench --max-time=300--test=tests/db/oltp.lua --pgsql-host=$host --pgsql-port=$port --pgsql-db=$dbname --oltp_tables_count=$tblcnt--oltp-table-size=$tblsize --oltp-write-only=on --oltp-read-only=off --init-rng=on--num-threads=$thrcnt --max-requests=0--oltp-dist-type=uniform --pgsql-user=$user --pgsql-password=$pass--oltp_auto_inc=off --db-driver=pgsql --oltp_use_xa_pct=0--oltp_use_xa_2pc_pct=80 --report-interval=10 run
rbr的结果：
mgr的结果：
update_non_index
Sysbench命令：
./sysbench --max-time=300--test=tests/db/update_non_index.lua --pgsql-host=$host --pgsql-port=$port --pgsql-db=$dbname --oltp_tables_count=$tblcnt--oltp-table-size=$tblsize --oltp-write-only=on --oltp-read-only=off--init-rng=on --num-threads=$thrcnt --max-requests=0 --oltp-dist-type=uniform --pgsql-user=$user--pgsql-password=$pass --oltp_auto_inc=off --db-driver=pgsql--oltp_use_xa_pct=95 --oltp_use_xa_2pc_pct=80 --report-interval=10 run
rbr的结果：
mgr的结果：
update_index
Sysbench命令:
./sysbench --max-time=300--test=tests/db/update_index.lua --pgsql-host=$host --pgsql-port=$port--pgsql-db=$dbname --oltp_tables_count=$tblcnt --oltp-table-size=$tblsize--oltp-write-only=on --oltp-read-only=off --init-rng=on--num-threads=$thrcnt --max-requests=0--oltp-dist-type=uniform --pgsql-user=$user --pgsql-password=$pass --oltp_auto_inc=off--db-driver=pgsql --oltp_use_xa_pct=95 --oltp_use_xa_2pc_pct=80--report-interval=10 run
rbr的结果：
mgr的结果：
olap测试
olap测试根据资源利用的情况，调整了机型的配置，以衡量不同配置下集群的整体表现，这里主要使用三种配置（仅列出不同)：
- 配置1：计算节点使用3台C5.4xlarge, 存储节点使用3台i3.4xlarge，此配置仅测了point select的操作，因为很快发现存储节点CPU成为瓶颈。
- 配置2：计算节点使用3台C5.4xlarge, 存储节点使用3台c5d.9xlarge
- 配置3：计算节点使用3台C5.9xlarge, 存储节点使用3台c5d.9xlarge
基本配置情况
本测试使用RBR复制模式构建的集群，此为企业版独有。
测试客户端采用3台C5.4xlarge来运行sysbench, 通过aws load balancer做分流，将请求发向3个计算节点。
集群配置:
- rbr: 元数据集群使用3台m5.xlarge, 包含3个shards, 每个shard都是三副本，每台存储机器上具有一个shard的primary和另外两个shards的replicas.
数据：总共为18个表，每个表1000万记录，总数据量为36G，数据在shard间均匀分布，每个shard含有6个表，12G。
缓存命中率：每个数据节点innodb_buffer_pool_size为20G，meta node的innodb_buffer_pool_size为1G，缓存命中100%。
测试情况:
- 每台sysbench客户端测试线程为：50 100 200 300 400 500。
- 总共测试5种操作: point selects、simple range selects、sum range selects、order by range selects、distinct range selects。
- 每个线程下每个操作运行时间为5分钟。
集群成本：
- 配置1 = 3 (m5.xlarge + i3.4xlarge + c5.4xlarge) = 3 * (1.356 + 9.365 + 3.943) = 3 * 14.664 = 44 CNY / hour。
- 配置2 = 3 (m5.xlarge + c5d.9xlarge + c5.4xlarge) = 3 * (1.356 + 10.721 + 3.943) = 3 * 16.02 = 48 CNY / hour。
- 配置3 = 3 (m5.xlarge + c5d.9xlarge + c5.9xlarge) = 3 * (1.356 + 10.721 + 8.872) = 3 * 20.949 = 63 CNY / hour。
测试结果
总体结果分析：
- 通过使用aws cloudwatch分析EC2的资源利用情况，能够更好的发现性能瓶颈，以便调整配置获得更好的性能价格比。
- 测试的目的之一是为了衡量云上不同配置下的性能价格比，每个具体操作后面都给出了性价比的折线图，更直观的显示对比结果。从结果上看，配置3能够更好发挥集群各部分的整体性能，具有更高的性能价格比（qps/price per hour)。
- 由于存储节点基于mysql开发, 具有完整的SQL解析执行功能，存储节点比其他竞品的存储节点具有更强大的功能，但也要求更高的CPU，在复杂查询下性能也更出色。
- 除point select外的其他聚集类查询对网络要求较高，在AWS上更容易展现出高性能，机房内的1Gb/s的网络中，网络先到瓶颈，无法测出高性能。
point selects
Sysben命令:
./sysbench --max-time=300 --test=tests/db/oltp.lua --pgsql-host=$host --pgsql-port=$port --pgsql-db=$dbname--oltp_tables_count=$tblcnt --oltp-table-size=$tblsize --oltp-write-only=off--oltp-read-only=on --init-rng=on --num-threads=$thrcnt --max-requests=0 --oltp-dist-type=uniform--pgsql-user=$user --pgsql-password=$pass --oltp_auto_inc=off --db-driver=pgsql --oltp_use_xa_pct=0--oltp_use_xa_2pc_pct=80 --oltp_point_selects=10 --oltp_simple_ranges=0--oltp_sum_ranges=0 --oltp_order_ranges=0 --oltp_distinct_ranges=0 --report-interval=30run
rbr模式的结果：
simple range selects
Sysbench命令：
./sysbench --max-time=300 --test=tests/db/oltp.lua --pgsql-host=$host --pgsql-port=$port --pgsql-db=$dbname --oltp_tables_count=$tblcnt--oltp-table-size=$tblsize --oltp-write-only=off --oltp-read-only=on--init-rng=on --num-threads=$thrcnt --max-requests=0 --oltp-dist-type=uniform --pgsql-user=$user--pgsql-password=$pass --oltp_auto_inc=off --db-driver=pgsql --oltp_use_xa_pct=0--oltp_use_xa_2pc_pct=80 --oltp_point_selects=0 --oltp_simple_ranges=1--oltp_sum_ranges=0 --oltp_order_ranges=0 --oltp_distinct_ranges=0--report-interval=30 run
rbr模式的结果：
sum range selects
Sysbench命令:
./sysbench --max-time=300 --test=tests/db/oltp.lua --pgsql-host=$host --pgsql-port=$port --pgsql-db=$dbname--oltp_tables_count=$tblcnt --oltp-table-size=$tblsize --oltp-write-only=off--oltp-read-only=on --init-rng=on --num-threads=$thrcnt --max-requests=0 --oltp-dist-type=uniform --pgsql-user=$user--pgsql-password=$pass --oltp_auto_inc=off --db-driver=pgsql--oltp_use_xa_pct=0 --oltp_use_xa_2pc_pct=80 --oltp_point_selects=0--oltp_simple_ranges=0 --oltp_sum_ranges=1 --oltp_order_ranges=0--oltp_distinct_ranges=0 --report-interval=30 run
rbr模式的结果：
order by range selects
Sysbench命令：
./sysbench --max-time=300 --test=tests/db/oltp.lua --pgsql-host=$host --pgsql-port=$port --pgsql-db=$dbname--oltp_tables_count=$tblcnt --oltp-table-size=$tblsize --oltp-write-only=off--oltp-read-only=on --init-rng=on --num-threads=$thrcnt --max-requests=0 --oltp-dist-type=uniform--pgsql-user=$user --pgsql-password=$pass --oltp_auto_inc=off --db-driver=pgsql --oltp_use_xa_pct=0--oltp_use_xa_2pc_pct=80 --oltp_point_selects=0 --oltp_simple_ranges=0--oltp_sum_ranges=0 --oltp_order_ranges=1 --oltp_distinct_ranges=0--report-interval=30 run
rbr模式的结果：
distinct range selects
Sysbench命令：
./sysbench --max-time=300 --test=tests/db/oltp.lua --pgsql-host=$host --pgsql-port=$port --pgsql-db=$dbname --oltp_tables_count=$tblcnt--oltp-table-size=$tblsize --oltp-write-only=off --oltp-read-only=on--init-rng=on --num-threads=$thrcnt --max-requests=0 --oltp-dist-type=uniform --pgsql-user=$user--pgsql-password=$pass --oltp_auto_inc=off --db-driver=pgsql --oltp_use_xa_pct=0--oltp_use_xa_2pc_pct=80 --oltp_point_selects=0 --oltp_simple_ranges=0--oltp_sum_ranges=0 --oltp_order_ranges=0 --oltp_distinct_ranges=1--report-interval=30 run
rbr模式的结果：
END
昆仑数据库是一个HTAP NewSQL分布式数据库管理系统，可以满足用户对海量关系数据的存储管理和利用的全方位需求。
应用开发者和DBA的使用昆仑数据库的体验与单机MySQL和单机PostgreSQL几乎完全相同，因为首先昆仑数据库支持PostgreSQL和MySQL双协议，支持标准SQL:2011的 DML 语法和功能以及PostgreSQL和MySQL对标准 SQL的扩展。同时，昆仑数据库集群支持水平弹性扩容，数据自动拆分，分布式事务处理和分布式查询处理，健壮的容错容灾能力，完善直观的监测分析告警能力，集群数据备份和恢复等 常用的DBA 数据管理和操作。所有这些功能无需任何应用系统侧的编码工作，也无需DBA人工介入，不停服不影响业务正常运行。
昆仑数据库具备全面的OLAP 数据分析能力，通过了TPC-H和TPC-DS标准测试集，可以实时分析最新的业务数据，帮助用户发掘出数据的价值。昆仑数据库支持公有云和私有云环境的部署，可以与docker，k8s等云基础设施无缝协作，可以轻松搭建云数据库服务。
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KunlunDB项目已开源
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