测试报告 RadonDB分布式数据库：从公有云验证到企业数据中心应用

更高的性能与更低的平均延迟,意味着RadonDB数据库可以支撑更核心更关键的应用场景,不仅是分布式原理提供了更好的可用性,同时性能和延迟都能满足更为苛刻的应用需求。而且更为重要的是,这验证了分布式技术同样也适用于数据库领域,能够为应用需求提供“弹性”,即可伸缩的性能,以及容量。

不可预测性是现代IT面临的一大难题,将分布式与数据库相结合,这就意味着RadonDB也如分布式计算或分布式存储技术那样,能够根据企业现有应用需求进行部署,随着应用的性能需求变化而通过增删数据库节点来进行灵活调整(性能或容量)。

面向OLTP应用:如何进行性能扩展

上一测试是为了验证RadonDB数据库在实验室极端环境下的性能,同时也检验环境是否安装配置正确,其性能数据并不能代表生产环境中的性能。排除极少的极端情况,实际环境中数据库的读写负载模型更加复杂多变,并与特定应用直接相关。而在这一测试中,E企研究院希望通过模拟贴近真实的应用负载,以此来考量QingCloud RadonDB数据库在性能扩展方面的表现。

OLTP是数据库最常见也是最核心的应用场景之一,通常是企业关键应用的代名词,其通常意味着可靠性、可用性以及高性能等等特点,而在海量数据时代,其还增加了一个需求,即(性能和容量)的可扩展性,从数据库层面来看,即对数据库的管理与优化,这通常是一个长期过程,且与应用负载的变化息息相关。

数据库优化方式与存储系统的特点变化有着紧密的联系。而随着云计算时代的深入,尤其是分布式技术的不断普及深化,正改变越多越多的企业IT架构,典型如分布式对计算和存储行业的技术革新。而公有云供应商将分布式技术应用于数据库领域,也将影响和改变数据库的管理和优化方式。

数据库优化,在一定程度上,即是根据应用特点对数据处理方式与存储位置做出相应改变,因为很难对(SAN)存储做出改变。但是云计算时代的数据库,在引入分布式技术以后,则为数据库性能优化提供了另外一种选择,借用存储行业的两个术语:Scale-out横向扩展与Scale-up纵向扩展。典型如RadonDB数据库通过分布式原理能够实现节点数的增加,性能与容量增长;而计算、存储与网络等硬件技术的发展,又为单个数据库节点的性能提升带来了条件。但对用户而言有一个重要前提:RadonDB等新兴的数据库都是基于标准的x86硬件,这意味着能够更快享受到x86及其周边硬件更新带来的性能红利。如支持U.2接口的NVMe SSD和25GbE网络几乎是现在主流x86服务器的标配,但在传统SAN存储领域,要完全发挥更“企业范儿”的U.2 NVMe SSD的性能特点,还需时间,更不要说支持RDMA的25GbE网络了。

（编辑：西安站长网）

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