{"id":2063,"date":"2015-06-05T17:06:03","date_gmt":"2015-06-05T17:06:02","guid":{"rendered":"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/?p=2063"},"modified":"2023-06-27T22:47:44","modified_gmt":"2023-06-28T05:47:44","slug":"mongodb-is-special-benchmarks-prove-it","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/es\/mongodb-is-special-benchmarks-prove-it\/","title":{"rendered":"\u00bfQu\u00e9 tiene MongoDB en contra de la transparencia?"},"content":{"rendered":"

MongoDB public\u00f3 otro benchmark realizado por United Software Associates.<\/p>\n

Los puntos de referencia son una herramienta \u00fatil para evaluar rendimiento de la base de datos<\/a>. Pero para ser \u00fatiles, deben ser transparentes y repetibles. Si no cumplen estas normas, los resultados son cuestionables.<\/p>\n

En pruebas comparativas recientes, Couchbase y MongoDB adoptaron dos enfoques diferentes. Couchbase document\u00f3 claramente la configuraci\u00f3n completa y<\/em> inclu\u00eda los resultados de cada prueba. MongoDB no lo hac\u00eda.<\/p>\n

Los cuadros siguientes ilustran los distintos enfoques adoptados por Avalon Consulting, LLC y United Software Associates:<\/strong><\/p>\n

\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
<\/td>\nUnited Software Associates<\/td>\nAvalon Consulting, LLC<\/td>\n<\/tr>\n
YCSB<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n
Entradas \/ Operaciones<\/td>\n400M \/ 100M<\/td>\n300M \/ 100M<\/td>\n<\/tr>\n
Valor Tama\u00f1o<\/td>\nFalta<\/strong><\/td>\n1K<\/td>\n<\/tr>\n
Tama\u00f1o del conjunto de datos<\/td>\nFalta<\/strong><\/td>\n286 GB<\/td>\n<\/tr>\n
Solicitar distribuci\u00f3n<\/td>\nZipfian<\/td>\nUniforme<\/td>\n<\/tr>\n
Base de datos<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n
Nodos<\/td>\nFalta<\/strong><\/td>\nMongoDB: 9
\nServidor Couchbase: 9<\/td>\n<\/tr>\n
R\u00e9plicas<\/td>\nFalta<\/strong><\/td>\n3 (1 primaria, 2 secundarias)<\/td>\n<\/tr>\n
Replicaci\u00f3n<\/td>\nFalta<\/strong><\/td>\nMongoDB: Async
\nServidor Couchbase: Async<\/td>\n<\/tr>\n
Persistencia<\/td>\nFalta<\/strong><\/td>\nMongoDB: Async
\nServidor Couchbase: Async<\/td>\n<\/tr>\n
Memoria configurada (por nodo)<\/td>\nFalta<\/strong><\/td>\nMongoDB: 30 GB
\nServidor Couchbase: 30 GB<\/td>\n<\/tr>\n
Tama\u00f1o total del conjunto de datos (con r\u00e9plicas)<\/td>\nFalta<\/strong><\/td>\n858 GB<\/td>\n<\/tr>\n
Datos primarios residentes en memoria<\/td>\nFalta<\/strong><\/td>\n32%<\/td>\n<\/tr>\n
Versi\u00f3n<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n
Base de datos<\/td>\nMongoDB: 3.0.3
\nServidor Couchbase: 3.0.2<\/td>\n		MongoDB: 3.0.0
\nServidor Couchbase: 3.0.2<\/td>\n<\/tr>\n
Cliente<\/td>\nMongoDB: 3.0.0
\nServidor Couchbase: 2.1.2<\/td>\n		MongoDB: 2.1.3
\nServidor Couchbase: 2.1.0<\/td>\n<\/tr>\n
Hardware<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n
Servidores<\/td>\nBase de datos: 3
\nYCSB: 1<\/td>\n		Base de datos: 9x AWS EC2 i2.2xlarge
\nYCSB: 2-23x AWS EC2 r2.8xlarge<\/td>\n<\/tr>\n
Procesadores<\/td>\nAmbos: 2x 3.0GHz<\/td>\nBase de datos: 8 vCPU (2,5GHz)
\nYCSB: 32vCPU (2,5GHz)<\/td>\n<\/tr>\n
Memoria<\/td>\nAmbos: 96 GB<\/td>\nBase de datos: 61 GB
\nYCSB: 244 GB<\/td>\n<\/tr>\n
Almacenamiento<\/td>\nAmbos: 2x 960GB SSD<\/td>\nBase de datos: 2 SSD de 800 GB
\nYCSB: 2 unidades SSD de 320 GB<\/td>\n<\/tr>\n
Red<\/td>\nAmbos: 10GbE<\/td>\nAmbos: Alto<\/td>\n<\/tr>\n
OS<\/td>\nAmbos: Ubuntu 14.10<\/td>\nBase de datos: CentOS 6
\nYCSB: Amazon Linux<\/td>\n<\/tr>\n
OS<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n
P\u00e1ginas Enormes Transparentes (THP)<\/td>\nDiscapacitados<\/td>\nDiscapacitados<\/td>\n<\/tr>\n
NUMA<\/td>\nDiscapacitados<\/td>\nDiscapacitados<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n

Espero que MongoDB y DataStax me ayuden a mejorar esta plantilla para futuros benchmarks.<\/em><\/p>\n

Resultados de referencia de United Software Associates<\/strong><\/h3>\n

No publicaron los resultados de todos<\/em> pruebas, publicaron los resultados de una.<\/p>\n

El benchmark indica que el n\u00famero ideal de hilos para cada base de datos era de 150 o 350 en funci\u00f3n de la carga de trabajo, pero no indica el n\u00famero de hilos para los resultados publicados.<\/p>\n

Carga de trabajo A Rendimiento<\/u><\/h4>\n
\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
Hilos<\/strong><\/td>\nMongoDB<\/strong><\/td>\nServidor Couchbase<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n
105<\/td>\nFalta<\/td>\nFalta<\/td>\n<\/tr>\n
140<\/td>\nFalta<\/td>\nFalta<\/td>\n<\/tr>\n
175<\/td>\nFalta<\/td>\nFalta<\/td>\n<\/tr>\n
210<\/td>\nFalta<\/td>\nFalta<\/td>\n<\/tr>\n
245<\/td>\nFalta<\/td>\nFalta<\/td>\n<\/tr>\n
280<\/td>\nFalta<\/td>\nFalta<\/td>\n<\/tr>\n
315<\/td>\nFalta<\/td>\nFalta<\/td>\n<\/tr>\n
350<\/td>\nFalta<\/td>\nFalta<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n

Resultados - Carga de trabajo A Latencia<\/u><\/h4>\n
\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
Hilos<\/strong><\/td>\nMongoDB<\/strong><\/td>\nServidor Couchbase<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n
105<\/td>\nLeer: Falta
\nEscribir: Falta<\/td>\n		Leer: Falta
\nEscribir: Falta<\/td>\n<\/tr>\n
140<\/td>\nLeer: Falta
\nEscribir: Falta<\/td>\n		Leer: Falta
\nEscribir: Falta<\/td>\n<\/tr>\n
175<\/td>\nLeer: Falta
\nEscribir: Falta<\/td>\n		Leer: Falta
\nEscribir: Falta<\/td>\n<\/tr>\n
210<\/td>\nLeer: Falta
\nEscribir: Falta<\/td>\n		Leer: Falta
\nEscribir: Falta<\/td>\n<\/tr>\n
245<\/td>\nLeer: Falta
\nEscribir: Falta<\/td>\n		Leer: Falta
\nEscribir: Falta<\/td>\n<\/tr>\n
280<\/td>\nLeer: Falta
\nEscribir: Falta<\/td>\n		Leer: Falta
\nEscribir: Falta<\/td>\n<\/tr>\n
315<\/td>\nLeer: Falta
\nEscribir: Falta<\/td>\n		Leer: Falta
\nEscribir: Falta<\/td>\n<\/tr>\n
350<\/td>\nLeer: Falta
\nEscribir: Falta<\/td>\n		Leer: Falta
\nEscribir: Falta<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n

Resultados de referencia de Avalon Consulting, LLC<\/h3>\n

Publicaron los resultados de todos<\/em> pruebas y<\/u> el n\u00famero de hilos para ellos.<\/p>\n

Carga de trabajo A Rendimiento<\/u><\/h4>\n
\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
Hilos<\/strong><\/td>\nMongoDB<\/strong><\/td>\nServidor Couchbase<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n
105<\/td>\n61K<\/td>\n110K<\/td>\n<\/tr>\n
140<\/td>\n65K<\/td>\n141K<\/td>\n<\/tr>\n
175<\/td>\n67K<\/td>\n154K<\/td>\n<\/tr>\n
210<\/td>\n70K<\/td>\n170K<\/td>\n<\/tr>\n
245<\/td>\n74K<\/td>\n193K<\/td>\n<\/tr>\n
280<\/td>\nLatencia m\u00e1xima superada<\/td>\n238K<\/td>\n<\/tr>\n
315<\/td>\nLatencia m\u00e1xima superada<\/td>\n245K<\/td>\n<\/tr>\n
350<\/td>\nLatencia m\u00e1xima superada<\/td>\n252K<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n

Resultados - Carga de trabajo A Latencia <\/u><\/h4>\n
\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
Hilos<\/strong><\/td>\nMongoDB<\/strong><\/td>\nServidor Couchbase<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n
105<\/td>\nLectura: 1,42 ms
\nEscribir: 2,05 ms<\/td>\n		Lectura: .78ms
\nEscritura: .76ms<\/td>\n<\/tr>\n
140<\/td>\nLectura: 2,01 ms
\nEscribir: 2,97 ms<\/td>\n		Lectura: .79ms
\nEscritura: .78ms<\/td>\n<\/tr>\n
175<\/td>\nLectura: 3,16 ms
\nEscribir: 3,54 ms<\/td>\n		Lectura: .89ms
\nEscritura: .88ms<\/td>\n<\/tr>\n
210<\/td>\nLectura: 3,5 ms
\nEscribir: 4,49 ms<\/td>\n		Lectura: .93ms
\nEscritura: .92ms<\/td>\n<\/tr>\n
245<\/td>\nLectura: 4,19 ms
\nEscribir: 5,38 ms<\/td>\n		Lectura: .92ms
\nEscritura: .91ms<\/td>\n<\/tr>\n
280<\/td>\nLatencia m\u00e1xima superada<\/td>\nLectura: .92ms
\nEscritura: .92ms<\/td>\n<\/tr>\n
315<\/td>\nLatencia m\u00e1xima superada<\/td>\nLectura: 1,06 ms
\nEscritura: .99ms<\/td>\n<\/tr>\n
350<\/td>\nLatencia m\u00e1xima superada<\/td>\nLectura: 1,22 ms
\nEscribir: 1,22 ms<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n

Configuraci\u00f3n de referencia<\/strong><\/h2>\n

Un punto de referencia, si le interesa, deber\u00eda responder a las siguientes preguntas:<\/p>\n