Datenspeicherlösung: MySQL/MongoDB Leistungsdrucktestbericht

Wenn Proxy-IPs auf Datenbanken treffen: Was ist die Wahl zwischen MySQL und MongoDB?

Die alten Eisen tun Proxy-IP-Dienst alle wissen, dass jeden Tag mit der massiven IP-Status zu aktualisieren, geografische Kennzeichnung, Verfügbarkeit Testdaten beschäftigen. Als ich vor kurzem einem Kunden bei einem System-Upgrade half, stellte ich fest, dass er MySQL zum Speichern von 30 Millionen IP-Datensätzen verwendete, was dazu führte, dass die Abfragelatenz oft auf mehr als 5 Sekunden anstieg. Heute werden wir diesen realen Fall aufgreifen und Ihnen den Leistungsunterschied zwischen verschiedenen Datenbanken im Proxy-IP-Szenario zeigen.

I. Drei wichtige Datenmerkmale von Proxy-IP-Diensten

Informieren Sie sich über die Geschäftsmerkmale, bevor Sie die richtige Speicherlösung auswählen. Proxy-IP-Daten haben folgende EigenschaftenDie Details des Teufels::

1. Die Datenmenge gleicht einem Schneeball (täglich kommen neue IPs hinzu + Statusaktualisierungen)
2. Die Abfragemuster sind unübersichtlich (sowohl nach Ländern als auch in Bezug auf die Reaktionsfähigkeit)
3. Schreibvorgänge sind anstrengender als ein Lieferjunge (IP-Status-Updates alle 5 Minuten)

II. die Liste der Geräte für die Druckprüfung in der realen Welt

Bei der Testumgebung handelt es sich um einen Zwei-Maschinen-Cluster mit folgender Konfiguration:

Ein besonderer Hinweis: Die Verwendung des Dynamic Residential Proxy von ipipgo für den Drucktestverkehr kannPerfekte Simulation der realen SzeneDies ist wichtig, um die Fähigkeit der Datenbank zur gleichzeitigen Verarbeitung von global verteilten Anfragen zu testen.

III. Bekanntgabe der Ergebnisse des Leistungsrings

Vergleich der Schlüsselindikatoren nach 48 Stunden kontinuierlicher Druckprüfung:

Leistung schreiben:

• MySQL: Verarbeitung von 1200 Statusaktualisierungen pro Sekunde
• MongoDB: Verschlingt 3.800 Schreibvorgänge pro Sekunde

Zusammengesetzte Abfragen:

Bei der Überprüfung von IPs auf "US + Antwort <100ms + HTTPS-Unterstützung":

• MySQL braucht 800 ms, um den Index zu durchsuchen
• Die Aggregationspipeline von MongoDB benötigt nur 210 ms

IV. Empfehlungen für hybride Speicherlösungen

Auf der Grundlage der gemessenen Ergebnisse ergibt sichProgramm "Goldenes Portfolio::

1. Speicherung von dynamischen Daten (Status, Prüfprotokolle) mit MongoDB
2. MySQL speichert statische Attribute (Gebietsschema, Operator, usw.)
3. Echtzeit-Synchronisation von IP-Bibliotheken über die APIs von ipipgo

V. Leitlinien und praktische Tipps zur Vermeidung von Fallstricken

Dies sind einige Schlaglöcher, die es bei der konkreten Umsetzung zu vermeiden gilt:

• Indizierungsfallen:Indizieren Sie nicht alle Felder. Die Indizes von MongoDB benötigen 1,5 Mal mehr Platz als die von MySQL.
• Einstellungen für den Verbindungspool:Es wird empfohlen, dass die anfängliche Anzahl der Verbindungen = Anzahl der CPU-Kerne × 2 ist; dieser Parameter wird angepasst, um die Leistung direkt zu verdoppeln
• Datenaufteilung:Wenn das IP-Volumen 50 Millionen übersteigt, muss eine horizontale Aufteilung vorgenommen werden. Die Verwendung der IP-Segment-Zuordnungsdaten von ipipgo als Aufteilungsschlüssel ist besonders geeignet

VI. häufig gestellte Fragen Q&A

F: Was soll ich tun, wenn die Anzahl der Datenbankverbindungen immer zu gering ist?
A: Zusätzlich zur Anpassung des Verbindungspools wird empfohlen, die intelligente Routing-Funktion von ipipgo zu nutzen, die die wiederholten Abfragen von 30% reduzieren kann.

F: Was kann ich tun, wenn sich historische Daten zu schnell aufblähen?
A: Nach unseren realen Testerfahrungen wird der Druck auf MongoDB direkt halbiert, indem die Testdatensätze von vor 3 Monaten in die Zeitreihendatenbank übertragen werden.

F: Wie ist die Mehrmandantenfähigkeit zu gestalten?
A: Fügen Sie ein Mieter-Tag-Feld in das IP-Datenmodell ein, um eine Datentrennung mit der Whitelist-Funktion von ipipgo durchzuführen.

Wenn ich das sehe, werden sich wohl einige alte Hasen fragen:Wo finde ich eine Lösung von der Stange?Direkt zur Enterprise Edition von ipipgo, die die hybride Speicherlösung, von der wir sprechen, bereits eingebaut hat, mit automatischer Skalierung. Insbesondere ihreModul zur Überwachung der IP-QualitätEs kann automatisch die Optimierungsstrategie der Datenbank auslösen, was viel weniger mühsam ist als die manuelle Pflege.

Abschließend sei daran erinnert, dass es bei der Auswahl der Datenbank kein Patentrezept gibt. Da einige Kunden statistische Berichte in Echtzeit benötigen, haben wir MongoDB eine weitere Caching-Schicht vorangestellt. Wie genau man die richtige Wahl trifft, hängt vom tatsächlichen Verkehrsmuster des Unternehmens ab. Wenn Sie sich nicht sicher sind, können Sie sich an das technische Team von ipipgo wenden, um eine kostenlose Architekturberatung in Anspruch zu nehmen; sie haben sich mit einer Vielzahl seltsamer Szenarien befasst, so dass Sie viel weniger Umwege in Kauf nehmen müssen.