不同 DBMS 之间的可扩展性比较答案

【问题标题】：Scalability comparison between different DBMSs不同 DBMS 之间的可扩展性比较
【发布时间】：2011-03-05 01:50:08
【问题描述】：

将机器添加到运行任一机器的集群时，性能（读取查询/秒）会增加多少：

类似 Bigtable 的数据库
MySQL?

Google 关于 Bigtable 的研究论文表明，使用 Bigtable 可以实现“近线性”缩放。 This page here 以 MySQL 的营销术语为特色，表明 MySQL 能够线性扩展。

真相在哪里？

【问题讨论】：

标签： mysql scaling database bigtable

【解决方案1】：

如果您没有对数据库执行那么多写入，MySQL 可能是一个很好且简单的解决方案，特别是如果与memcached 结合以提高读取速度。

OTOH，如果您的数据不断变化，您可能应该看看其他地方：

这些系统的设计目的是随着添加到系统中的计算机数量线性扩展。完整列表可在here 获得。

【讨论】：

谢谢，但我并不是想知道使用哪一个，我需要详细统计系统在类似情况下的扩展方式。
这里有一些有趣的基准测试： - brianfrankcooper.net/pubs/ycsb-v4.pdf - blog.medallia.com/2010/05/choosing_a_keyvalue_storage_sy.html - voltdb.com/blog/key-value-benchmarking 第一个来自 Yahoo，比较了 HBase 和 Cassandra 的可扩展性。没有测试这些系统的标准方法；它们中的每一个都有使其更适合特定任务的特殊特性。

【解决方案2】：

在使用VoltDB 构建和基准测试了多个应用程序后，我始终在将每台新服务器添加到集群时测量 90% 到 95% 的额外事务吞吐量。因此，如果应用程序在单个服务器上执行每秒 100,000 个事务 (TPS)，我在 2 个服务器上测量 190,000 TPS，在 3 个服务器上测量 280,000 TPS，依此类推。在某些时候，我们预计服务器到服务器的网络会成为瓶颈，但我们最大的集群（30 台服务器）仍然在 90% 以上。

【讨论】：