Data Storage Solution : Rapport sur le test de pression des performances de MySQL/MongoDB

Quand les IP proxy touchent les bases de données : que choisir entre MySQL et MongoDB ?

做代理IP服务的老铁都知道，每天要处理海量IP的状态更新、地域标记、可用性检测数据。最近帮客户做系统升级时，发现他们用MySQL存了3000万条IP记录，结果查询经常飙到5秒以上。今天就拿这个真实案例，带大家看看不同数据库在代理IP场景下的表现差异。

I. Trois caractéristiques principales des données des services de proxy IP

Déterminez les caractéristiques de l'entreprise avant de choisir la bonne solution de stockage. Les données IP proxy présentent les caractéristiques suivantesLes détails du diable: :

1. La quantité de données est telle une boule de neige (nouveaux IP ajoutés quotidiennement + mises à jour de l'état).
2. Les schémas d'interrogation sont alambiqués (à la fois par pays et en termes de réactivité).
3. Les opérations d'écriture sont plus chargées qu'un livreur (mises à jour de l'état de la propriété intellectuelle toutes les 5 minutes).

II. liste des équipements pour les essais de pression en conditions réelles

L'environnement de test est un cluster de deux machines avec la configuration suivante :

En particulier, l'utilisation du proxy résidentiel dynamique d'ipipgo pour le trafic de test de pression peutSimulation parfaite de la scène réelleCela est essentiel pour tester la capacité de traitement simultané de la base de données, car les demandes sont réparties à l'échelle mondiale.

III. annonce des résultats de l'anneau de performance

Comparaison des indicateurs clés après 48 heures de tests de pression continus :

Écrire la performance :

• MySQL : Traitement de 1200 mises à jour de statut par seconde
• MongoDB : 3 800 écritures par seconde

Requêtes composées :

Lors de la vérification des IP "US + réponse <100ms + support HTTPS" :

• MySQL prend 800 ms pour parcourir l'index
• Le pipeline d'agrégation de MongoDB n'utilise que 210 ms

IV. recommandations pour les solutions de stockage hybride

Sur la base des résultats mesurés, elle donneprogramme de portefeuille d'or: :

1. Stockage de données dynamiques (statut, enregistrements d'inspection) avec MongoDB
2. MySQL stocke les attributs statiques (Locale, Opérateur, etc.)
3. Synchronisation en temps réel des bibliothèques IP via les API d'ipipgo

V. Lignes directrices et conseils pratiques pour éviter les pièges

Voici quelques écueils à éviter lors de la mise en œuvre du béton :

• Pièges d'indexation :N'indexez pas tous les champs, les index de MongoDB occupent 1,5 fois plus d'espace que ceux de MySQL.
• Paramètres du pool de connexion :Il est recommandé que le nombre initial de connexions = nombre de cœurs de CPU × 2, ce paramètre est ajusté pour doubler directement la performance.
• Découpage des données :Lorsque le volume d'adresses IP dépasse 50 millions, il faut procéder à un fractionnement horizontal. L'utilisation des données d'attribution des segments IP d'ipipgo comme clé de répartition est particulièrement appropriée

VI. questions fréquemment posées Q&R

Q : Que dois-je faire si le nombre de connexions à la base de données est toujours insuffisant ?
R : Outre l'ajustement du pool de connexions, il est recommandé d'utiliser la fonction de routage intelligent d'ipipgo, qui peut réduire les requêtes répétées de 30%.

Q : Que puis-je faire pour éviter que les données historiques ne gonflent trop rapidement ?
R : D'après notre expérience réelle, la pression sur MongoDB est directement réduite de moitié en transférant les enregistrements de test d'il y a trois mois vers la base de données de séries temporelles.

Q : Comment concevoir la prise en charge de la multi-location ?
R : Ajoutez un champ de marquage du locataire dans le modèle de données IP afin de séparer les données avec la fonction de liste blanche d'ipipgo.

En voyant cela, je suppose que certains anciens vont poser la question :Où puis-je trouver une solution standard ?Nous avons opté pour l'édition Enterprise d'ipipgo, qui intègre déjà la solution de stockage hybride dont nous parlons, avec mise à l'échelle automatique. En particulier, leurModule de contrôle de la qualité IPIl peut déclencher automatiquement la stratégie d'optimisation de la base de données, ce qui est beaucoup moins gênant que la maintenance manuelle.

Enfin, il n'y a pas de solution miracle dans le choix d'une base de données. Comme certains clients ont besoin de rapports statistiques en temps réel, nous avons ajouté une autre couche de mise en cache devant MongoDB. Pour ce qui est de l'adéquation, elle dépend du modèle de trafic réel de l'entreprise. Si vous n'êtes pas sûr, vous pouvez demander à l'équipe technique d'ipipgo de vous conseiller gratuitement en matière d'architecture ; elle s'est occupée d'une variété de scénarios étranges, ce qui vous permettra de faire beaucoup moins de détours.