数据存储方案：MySQL/MongoDB性能压测报告

当代理IP撞上数据库：MySQL和MongoDB该怎么选？

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，结果查询延迟经常飙到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。

一、代理IP业务的三大数据特征

先摸清业务特点才能选对存储方案。代理IP数据有这几个魔鬼细节：

1. 数据量像滚雪球（每天新增IP+状态更新）
2. 查询模式七拐八绕（既要按国家查，又要看响应速度）
3. 写操作比外卖小哥还忙（每5分钟更新一次IP状态）

二、实战压测装备清单

测试环境整了个双机集群，配置如下：

特别说明下，用ipipgo的动态住宅代理做压测流量，能完美模拟真实场景的全球分布请求，这点对测试数据库并发处理能力至关重要。

三、性能擂台赛结果公示

连续48小时压测后，关键指标对比：

写入性能：

• MySQL：每秒处理1200次状态更新
• MongoDB：每秒能吃下3800次写入

复合查询：

查”美国+响应<100ms+支持HTTPS"的IP时：

• MySQL走索引要800ms
• MongoDB的聚合管道只用了210ms

四、混合存储方案推荐

根据实测结果，给出黄金组合方案：

1. 用MongoDB存动态数据（状态、检测记录）
2. MySQL存静态属性（地域、运营商等）
3. 通过ipipgo的API实时同步IP库

五、避坑指南与实战技巧

在具体实施时，这几个坑千万要躲开：

• 索引陷阱：别给所有字段都建索引，MongoDB的索引占用空间是MySQL的1.5倍
• 连接池设置：建议初始连接数=CPU核数×2，这个参数调好了性能直接翻倍
• 数据分片：当IP量级超过5000万时，必须做水平拆分。用ipipgo的IP段归属地数据做分片键特别合适

六、常见问题Q&A

Q：数据库连接数总是不够用怎么办？
A：除了调大连接池，建议接入ipipgo的智能路由功能，能减少30%的重复查询。

Q：历史数据膨胀太快怎么处理？
A：按我们实测经验，把3个月前的检测记录转到时序数据库，MongoDB的压力直接减半。

Q：要支持多租户怎么设计？
A：在IP数据模型里增加租户标签字段，配合ipipgo的白名单功能做数据隔离。

看到这里，估计有老铁要问：上哪找现成的解决方案？直接上ipipgo的企业版，已经内置了我们说的混合存储方案，还带自动扩容功能。特别是他们的IP质量监控模块，能自动触发数据库的优化策略，比手工维护省心多了。

最后提醒下，数据库选型没有银弹。像有些客户需要实时统计报表，我们在MongoDB前面又加了层缓存。具体怎么搭配，得看业务的实际流量模式。有拿不准的，可以找ipipgo的技术团队做免费架构咨询，他们处理过各种奇葩场景，能少走很多弯路。