在九月初的时候,RMongoDB正式发布了修订版本,这也就意味着,从事数值计算的语言也可以于Nosql产品相接轨了,但是鉴于我身边并没有公司真的在使用R和MongoDB的结合,所以在效率问题上,我们也不敢掉以轻心,所以就做了一个这样的测试。
测试环境是8核,64位机。 用于测试的库是一个未经Sharding,大概30G左右的Collection。用于存储用户的喜好信息,标签信息等数据。
- library(rmongodb)
- mongo <- mongo.create()
- if(mongo.is.connected(mongo))
- {
- ns <- 'rivendell.user'
- print('查询一个没有索引的字段,查询一条')
- print(system.time(p <- mongo.find.one(mongo,ns,list(Friend=600))))
- print('查询一个没有索引的字段,多条,without buffer')
- print(system.time(p <- mongo.find(mongo,ns,list(Friend=600))))
- print('看看是否有缓存策略')
- print(system.time(p <- mongo.find(mongo,ns,list(Friend=600))))
- print('查询一个没有索引的字段,多条,has buffer')
- buf <- mongo.bson.buffer.create()
- mongo.bson.buffer.append(buf,'Friend',600L)
- query <- mongo.bson.from.buffer(buf)
- print(system.time(p <- mongo.find(mongo,ns,query)))
- print('看看是否有缓存策略')
- buf <- mongo.bson.buffer.create()
- mongo.bson.buffer.append(buf,'Friend',600L)
- query <- mongo.bson.from.buffer(buf)
- print(system.time(p <- mongo.find(mongo,ns,query)))
- print('大于的查询,查询一条记录')
- print(system.time(p <- mongo.find.one(mongo,ns,list(Friend=list('$gt'=600L)))))
- print('大于的记录,查询多条记录')
- print(system.time(cursor <- mongo.find(mongo,ns,list(Friend=list('$gt'=600L)))))
- mongo.cursor.destroy(cursor)
- print('查询一条有索引的记录')
- print(system.time(p <- mongo.find.one(mongo,ns,list('_id'=3831809L))))
- print('查询索引的记录')
- print(system.time(p <- mongo.find(mongo,ns,list('_id'=3831809L))))
- print('插入一条记录')
- buf <- mongo.bson.buffer.create()
- mongo.bson.buffer.append(buf,'name',"huangxin")
- mongo.bson.buffer.append(buf,'age',22L)
- p <- mongo.bson.from.buffer(buf)
- print(system.time(mongo.insert(mongo,ns,p)))
- print('找到刚刚插入的记录')
- print(system.time(p <- mongo.find.one(mongo,ns,list('name'='huangxin'))))
- if(!is.null(p))
- {
- print('success')
- }
- print('批量插入')
- buf <- mongo.bson.buffer.create()
- mongo.bson.buffer.append(buf,'name','huangxin')
- mongo.bson.buffer.append(buf,'age',22L)
- p1 <- mongo.bson.from.buffer(buf)
- buf <- mongo.bson.buffer.create()
- mongo.bson.buffer.append(buf,'name','huangxin')
- mongo.bson.buffer.append(buf,'age',22L)
- p2 <- mongo.bson.from.buffer(buf)
- buf <- mongo.bson.buffer.create()
- mongo.bson.buffer.append(buf,'name','huangxin')
- mongo.bson.buffer.append(buf,'age',22L)
- p3 <- mongo.bson.from.buffer(buf)
- print(system.time(mongo.insert.batch(mongo,ns,list(p1,p2,p3))))
- print('找到刚刚批量插入的记录')
- print(system.time(cursor <- mongo.find(mongo,ns,list('name'='huangxin'))))
- i <- 0
- while(mongo.cursor.next(cursor))
- {
- i <- i + 1
- }
- print(i)
- print('批量更新')
- print(system.time(mongo.update(mongo,ns,list(name='huangxin'),list('name'= 'kym'))))
- print('查看更新是否成功')
- print(system.time(p <- mongo.find.one(mongo,ns,list('name'='kym'))))
- if(!is.null(p))
- {
- print('success')
- }
- print('批量删除')
- print(system.time(mongo.remove(mongo,ns,list(name='kym'))))
- }
- print(system.time(p <- mongo.find.one(mongo,ns,list('name'='kym'))))
- if(!is.null(p))
- {
- print('success')
- }
- [1] "查询一个没有索引的字段,查询一条"
- user system elapsed
- 0.000 0.000 0.115
- [1] "查询一个没有索引的字段,多条,without buffer"
- user system elapsed
- 0.000 0.000 32.513
- [1] "看看是否有缓存策略"
- user system elapsed
- 0.000 0.000 32.528
- [1] "查询一个没有索引的字段,多条,has buffer"
- user system elapsed
- 0.000 0.000 32.685
- [1] "看看是否有缓存策略"
- user system elapsed
- 0.000 0.000 33.172
- [1] "大于的查询,查询一条记录"
- user system elapsed
- 0.000 0.000 0.001
- [1] "大于的记录,查询多条记录"
- user system elapsed
- 0.000 0.000 0.014
- [1] "查询一条有索引的记录"
- user system elapsed
- 0 0 0
- [1] "查询索引的记录"
- user system elapsed
- 0 0 0
- [1] "插入一条记录"
- user system elapsed
- 0 0 0
- [1] "找到刚刚插入的记录"
- user system elapsed
- 0.00 0.00 35.42
- [1] "success"
- [1] "批量插入"
- user system elapsed
- 0 0 0
- [1] "找到刚刚批量插入的记录"
- user system elapsed
- 0.004 0.000 35.934
- [1] 7
- [1] "批量更新"
- user system elapsed
- 0.000 0.004 0.000
- [1] "查看更新是否成功"
- user system elapsed
- 0.000 0.000 67.773
- [1] "success"
- [1] "批量删除"
- user system elapsed
- 0 0 0
- user system elapsed
- 0.000 0.000 91.396
之前我一直不太理解的就是为什么大于和等于,差距会差这么多。后来当我在用Python去做同样的测试的时候发现,Python两者的效率其实是相同的,所以这就证明了这个不是MongoDB的问题,而我不相信在数据库层面,一个语言的Driver会有这么大的差别。
后来我发现了Python和R的关于MongoDB Driver的一个区别。首先,Python find的时候,不是将查询到的数据集整体拉回,而是返回一个cursor,也就是说,他在执行find命令的时候并不消耗时间,而如果加上while cursor.next()的时候,才会真正地去执行这个查询。
但是R不一样,R会首先考虑数据集的大小(或者其他情况),然后视情况而定地返回cursor还是将整个数据集整体拉回。如果我们将之前的while mongo.cursor.next(cursor)也算在计算时间的时候,那么我们就会发现,其实大于和等于的操作,效率相差并不明显了.......
在实际操作中,批量插入是一个非常常见的应用场景,但是对于R或者Matlab语言来说,循环的效率一直是硬伤,所以接下来,我会尝试着用apply系列来解决R语言的循环问题,如果实际操作发现可行,那么接下来使用mutilab等R的并行计算库来充分发挥多核的效率也值得尝试了!
原文链接:http://www.cnblogs.com/kym/archive/2011/09/26/2191501.html
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