{"id":2318,"date":"2016-06-30T15:42:39","date_gmt":"2016-06-30T15:42:39","guid":{"rendered":"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/?p=2318"},"modified":"2025-10-09T07:11:12","modified_gmt":"2025-10-09T14:11:12","slug":"digging-deeper-into-ycsb-benchmark-with-couchbase-server-4-5","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/es\/digging-deeper-into-ycsb-benchmark-with-couchbase-server-4-5\/","title":{"rendered":"Profundizando en YCSB Benchmark con Couchbase Server 4.5"},"content":{"rendered":"

Cada punto de referencia plantea algunas preguntas y responde otras. As\u00ed que con cada punto de referencia, es necesario tamizar a trav\u00e9s de los datos para obtener la primicia completa. He estado haciendo benchmarking durante un tiempo, empezando en la era TPC con las guerras de benchmark y no aqu\u00ed en Couchbase, donde impulsamos el rendimiento en profundidad en el producto a trav\u00e9s de benchmarks internos y externos con muchos de nuestros clientes y socios.<\/p>\n

Espero que algunos de vosotros ya hay\u00e1is visto los resultados del benchmark de Avalon comparando MongoDB 3.2 y Couchbase Server 4.5. Pod\u00e9is encontrar la divulgaci\u00f3n completa aqu\u00ed<\/a>. Voy a profundizar en algunos detalles del benchmark e intentar explicar por qu\u00e9 Couchbase Server es m\u00e1s r\u00e1pido tanto en la ejecuci\u00f3n de consultas (YCSB Workload E) como en el acceso a valores clave (YCSB Workload A). Bien, vamos a desmenuzar los resultados:<\/p>\n

Carga de trabajo E: Consulta de conversaciones hilvanadas<\/h2>\n

Carga de trabajo E<\/a> en YCSB simula una conversaci\u00f3n hilada y el objetivo es recuperar lo m\u00e1s r\u00e1pido posible una consulta de rango que busca ~50 conversaciones (\u00edtems). Tambi\u00e9n hay una ligera carga de trabajo de inserci\u00f3n que acompa\u00f1a a la consulta (%5 de las operaciones son INSERT). As\u00ed que \u00bfC\u00f3mo es que Couchbase Server es capaz de ejecutar >3.7 veces m\u00e1s consultas\/seg vs MongoDB?<\/strong><\/p>\n

\u00a0<\/p>\n

#1 Ejecuci\u00f3n de consultas con \u00edndices globales en Couchbase Server<\/strong><\/h3>\n

La distribuci\u00f3n (sharding) tanto de Couchbase como de MongoDB permite que los datos se distribuyan uniformemente entre los nodos. Cada nodo toma una porci\u00f3n igual del total de elementos. Esta prueba tiene 150 millones de elementos distribuidos en 9 nodos. La consulta de escaneo de rango de la carga de trabajo E opera sobre un \u00edndice. Los \u00edndices de MongoDB particionan para alinearse con los datos de cada nodo. Es decir, cada nodo obtiene una partici\u00f3n de \u00edndice que indexa localmente los datos. En esta prueba, Couchbase Server usa \u00edndices globales en su lugar. Los \u00edndices globales particionan independientemente el \u00edndice.<\/p>\n

\u00bfPor qu\u00e9 es esto importante? Esto significa que la ejecuci\u00f3n de consultas MongoDB requiere una dispersi\u00f3n a trav\u00e9s de los 9 nodos de servidor que tiene: ver la imagen del \u00edndice local a continuaci\u00f3n. En cambio, el motor N1QL de Couchbase Server utiliza 1 de los \u00edndices para hacer un \u00fanico salto de red para realizar el escaneo de rango: ver la imagen del \u00edndice global a continuaci\u00f3n.<\/p>\n

\n\n\n\n
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Figura: Ejecuci\u00f3n de consultas con distribuci\u00f3n global y local de \u00edndices<\/em><\/p>\n

Aqu\u00ed hay un problema fundamental con la arquitectura de \u00edndice local: En el paso#1 la consulta de rango llega se distribuye a todos los nodos. En este modelo, ning\u00fan nodo del cl\u00faster puede responder a la pregunta, ya que el \u00edndice utilizado para la ejecuci\u00f3n de la consulta se distribuye alineado con la distribuci\u00f3n de datos. Cada nodo tiene que ejecutar el mismo escaneo de rango (por cierto, la consulta en YCSB Workload E ejecuta un escaneo de rango con \"order by\" y \"limit 50\") y coger los elementos que caen dentro del rango. Esto significa que tiene un n\u00famero de nodos*50 elementos que viajan al nodo coordinador. Esta prueba ejecuta miles de consultas y los residuos se replican hasta que la red se satura. Pero ese no es el problema m\u00e1s grave de los \u00edndices locales...<\/p>\n

Supongamos que a\u00f1adimos un nuevo nodo o ampliamos este cl\u00faster a 100 nodos, cada nuevo nodo tiene que realizar la consulta. No se puede escalar la consulta a\u00f1adiendo nodos. De hecho, las cosas empeoran a medida que la red se satura entre nodos. Adem\u00e1s, se desperdicia una gran cantidad de capacidad de CPU y todos los nodos est\u00e1n ocupados todo el tiempo.<\/p>\n

En el caso de una ejecuci\u00f3n de consulta en N1QL con \u00edndice global, el panorama es muy diferente. N1QL empuja hacia abajo \"ordenar por\" y \"l\u00edmite\" al \u00edndice y trae s\u00f3lo 50 elementos. No hay sobrecarga en la red... De hecho N1QL a\u00f1ade una recuperaci\u00f3n m\u00e1s eficiente usando un conjunto de resultados comprimido (RAW). Usted puede agregar un nodo o ampliar a 100 nodos, y ver\u00e1 beneficios reales en el rendimiento. De hecho puedes repetir la prueba YCSB Workload E con 20 o 30 nodos, yo esperar\u00eda ver una mayor diferencia entre los rendimientos de Couchbase Server y MongoDB.<\/p>\n

#2 \u00cdndices optimizados para memoria<\/strong><\/h3>\n

Los \u00edndices globales son geniales, pero su mantenimiento es complicado. El \u00edndice global que reside en uno de los nodos se mantiene al d\u00eda de las actualizaciones que se producen en todo el cl\u00faster, o al menos de todas las mutaciones relevantes para el \u00edndice. Necesitas una estructura de \u00edndices extremadamente eficiente que pueda mantenerse al d\u00eda con las actualizaciones de los datos mientras realiza escaneos de alta velocidad.<\/p>\n

Couchbase Server 4.5 introdujo una nueva arquitectura de almacenamiento para \u00edndices globales llamada \u00edndices optimizados para memoria (MOI). MOI optimiza el almacenamiento en memoria, ocupa menos espacio en memoria y utiliza una l\u00f3gica de mantenimiento de \u00edndices sin bloqueos para indexar actualizaciones pesadas de datos con un paralelismo masivo. MongoDB utiliza una versi\u00f3n de un \u00edndice B-Tree que es bastante cl\u00e1sico entre muchas bases de datos relacionales y NoSQL. Couchbase Server viene con HB+Tree y algunos \u00edndices HB+Trie tambi\u00e9n. Se utilizan con el modo de almacenamiento est\u00e1ndar de \u00edndices y en Map-Reduce Views. Lo que encontramos sin embargo es esta nueva estructura skiplist y el enfoque libre de bloqueo aumenta el mantenimiento del \u00edndice y el rendimiento de escaneo en gran medida en el caso de los \u00edndices globales.<\/p>\n

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<\/p>\n

Figura: Indexaci\u00f3n sin bloqueo Skiplist con \u00edndices globales optimizados en memoria<\/em><\/p>\n

Para darte una idea r\u00e1pida de la diferencia que estamos viendo, aqu\u00ed est\u00e1 la comparaci\u00f3n de Couchbase Server Indexing con los modos de almacenamiento de \u00edndices est\u00e1ndar y optimizado para memoria. Los \u00edndices optimizados para memoria son >20x m\u00e1s r\u00e1pidos en tiempos de respuesta de consulta.<\/p>\n

Aunque algunas de estas caracter\u00edsticas no se utilizan en el benchmark, vale la pena mencionar que Couchbase Server puede indexar estructuras de array con anidamiento multinivel. Por ejemplo, pel\u00edculas y horarios pueden ser normalizados en 2 tablas separadas en el mundo relacional, sin embargo, tanto MongoDB como Couchbase modelan los datos con un \u00fanico documento \"pel\u00edcula\" que contiene una matriz de horarios. Para actualizar los horarios de una \u00fanica pel\u00edcula, se realiza una \u00fanica actualizaci\u00f3n. Sin embargo, un \u00edndice de matriz recibir\u00eda muchas actualizaciones, ya que indexa cada hora de proyecci\u00f3n individual. La tasa de actualizaci\u00f3n para el \u00edndice se amplifica igual al tama\u00f1o de la matriz... As\u00ed que todo esto significa una cosa: Incluso los sistemas que pueden tener una baja tasa de actualizaci\u00f3n de elementos, pueden necesitar \u00edndices de matrices que necesitan mantenerse al d\u00eda con 10x, 20x o 100x la cantidad de actualizaciones, dependiendo del tama\u00f1o de las matrices incrustadas en los documentos. MOI ayuda en gran medida en estas condiciones, ya que puede mantenerse al d\u00eda con >100Ks de actualizaciones con suficientes recursos computacionales.<\/p>\n

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Profundizaci\u00f3n en los resultados de YCSB Workload E<\/h2>\n

One consolidated view that tells the whole story is the %95th latency and throughput overlaid graph. This is how I view all performance results personally. – If you are the benchmarking type, you know the saying: \u201cno tiene sentido considerar la latencia sin el rendimiento y viceversa<\/em>\".<\/p>\n

A continuaci\u00f3n se presenta un desglose detallado de los rendimientos y latencias de ejecuci\u00f3n de las consultas de la carga de trabajo E.<\/p>\n

-Las barras representan el rendimiento. azul<\/strong> es Couchbase y verde<\/strong> es MongoDB. Eje Y es el n\u00famero de rendimiento.<\/p>\n

-Las l\u00edneas representan la latencia - azul<\/strong> es Couchbase y naranja<\/strong> es MongoDB. El eje Y secundario de la derecha representa los n\u00fameros de latencia, con una l\u00ednea de latencia descendente que representa una latencia peor o mayor. En otras palabras, el eje secundario de latencia es descendente. eje\u00a0<\/a>(las l\u00edneas discontinuas representan una mayor latencia).<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n

<\/p>\n

Algunas observaciones;<\/p>\n

–Rendimiento: <\/strong>El rendimiento de Couchbase Server sigue aumentando con m\u00e1s carga. El rendimiento de MongoDB tambi\u00e9n aumenta, pero solo un poco antes de estabilizarse r\u00e1pidamente.<\/p>\n

–Latencia<\/strong> para Couchbase son superiores a las de MongoDB (42 y 84 clientes). Sin embargo, el rendimiento de Couchbase Server es mayor con cargas de 42 y 84 clientes. Apostar\u00eda que bajo el mismo rendimiento, las latencias en ambos motores pueden ser similares bajo esta carga ligera. Sin embargo, a medida que la carga aumenta, las latencias aumentan. Sin embargo, con el efecto de los \u00edndices globales y MOI, Couchbase empuja mejor rendimiento hasta que llegamos a >250 clientes. Couchbase Server tambi\u00e9n se nivela en este punto.<\/p>\n

Carga de trabajo A: Grabaci\u00f3n y lectura de sesiones de usuario<\/h2>\n

Carga de trabajo A<\/a> en YCSB simula una carga de trabajo que captura y lee acciones recientes del usuario con 50% lecturas y 50% actualizaciones. Se trata de una carga de trabajo clave\/valor b\u00e1sica. Observar\u00e1 que las operaciones\/segundo son mucho mayores aqu\u00ed. Esto se debe a que cada operaci\u00f3n se ocupa de un \u00fanico elemento. Por otro lado, la carga de trabajo E maneja 50 elementos por consulta.<\/p>\n

<\/p>\n

Puede que pongas los ojos en blanco y pienses que una simple lectura y escritura de m\u00e1s de 1K de datos no supone un gran reto. Sin embargo, hacer esto de manera eficiente es dif\u00edcil. Muchas bases de datos se ajustan a la lectura o a la escritura, pero no a ambas. Cuando se juntan ambas cosas, resulta dif\u00edcil mantener el ritmo. Pero \u00bfC\u00f3mo es Couchbase Server capaz de ejecutar 6 veces m\u00e1s operaciones en el mismo HW (9 nodos c3.8xlarge en Amazon Web Services) vs MongoDB?<\/strong><\/p>\n

#3 Acceso m\u00e1s r\u00e1pido a los datos de la cach\u00e9<\/strong><\/h3>\n

Una de las razones importantes por las que Couchbase puede hacer la lectura\/escritura m\u00e1s r\u00e1pido (por debajo del milisegundo) es por su utilizaci\u00f3n del cach\u00e9 integrado. Muchas bases de datos, incluyendo otras en las que trabaj\u00e9 en el pasado, te dir\u00edan que pusieras un nivel de cach\u00e9 delante de la base de datos para no sobrecargarla. Sin embargo, Couchbase Server nunca se despliega con un nivel de cach\u00e9 separado. Tiene memcached<\/em><\/strong> para acceder r\u00e1pidamente a los datos. Tambi\u00e9n podemos almacenar en cach\u00e9 las partes del documento que necesitemos, a veces s\u00f3lo sus metadatos, a veces con sus datos.<\/p>\n

#4 Comunicaci\u00f3n cliente-servidor eficiente y sin proxy<\/strong><\/h3>\n

Couchbase Server viene con un cliente inteligente que es capaz de almacenar en cach\u00e9 la topolog\u00eda del cluster y su mapa de distribuciones. Esto significa que los clientes ya conocen el nodo exacto del Servidor Couchbase con el que hablar cuando obtienen el valor de la clave. No hay saltos en la comunicaci\u00f3n. Sin intermediarios, sin desv\u00edos... Esto hace que la comunicaci\u00f3n sea eficiente.<\/p>\n

Hay caracter\u00edsticas adicionales que tienen un efecto indirecto en la comunicaci\u00f3n de Couchbase Server: Lecturas parciales y actualizaciones de documentos. Si aqu\u00ed se modifica la carga de trabajo para leer y actualizar un subconjunto del documento, se podr\u00edan ver mejoras en los resultados al utilizar la nueva funci\u00f3n API<\/a>.<\/p>\n

Profundizaci\u00f3n en los resultados de la carga de trabajo A de YCSB<\/h3>\n

Here is the the %95th latency and throughput overlaid graph.<\/p>\n

A continuaci\u00f3n se muestra un desglose detallado de los rendimientos y latencias de ejecuci\u00f3n de lectura\/escritura de la carga de trabajo A.<\/p>\n

-Las barras representan el rendimiento. azul<\/strong> es Couchbase y verde<\/strong> es MongoDB. Eje Y es el n\u00famero de rendimiento.<\/p>\n

-Las l\u00edneas representan la latencia - azul<\/strong> es Couchbase y naranja<\/strong> es MongoDB. El eje Y secundario de la derecha representa los n\u00fameros de latencia, con una l\u00ednea de latencia descendente que representa una latencia peor o mayor. En otras palabras, el eje secundario para la latencia es un eje descendente.<\/p>\n

<\/p>\n

Algunas observaciones;<\/p>\n

–Rendimiento: <\/strong>El rendimiento de Couchbase Server sigue aumentando con m\u00e1s carga. El rendimiento de MongoDB tambi\u00e9n aumenta con una pendiente m\u00e1s lenta hasta 140 clientes. Sin embargo, a partir de >210 hilos se estabiliza.<\/p>\n

–Latencia<\/strong> para Couchbase empiezan siendo inferiores a las de MongoDB y siguen as\u00ed. Al final, Couchbase todav\u00eda est\u00e1 en el rango de latencia por debajo del milisegundo mientras que MongoDB llega a >5ms de latencia para una latencia de 95%.<\/p>\n

Soy consciente de que todo benchmark puede suscitar escepticismo, pero os animo a todos a que prob\u00e9is Couchbase Server y nos cont\u00e9is qu\u00e9 veis en vuestras ejecuciones personalizadas de YCSB. Si no veis los resultados que esperabais, hac\u00e9dnoslo saber.<\/p>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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