大家好， 想给大家分享下我最近为 nutsdb 做的数据测试。
测试项目
github 地址： github.com/xujiajun/nu…
起因
事情起因是这个 issue ，简单说就是内存高了，不够用了。
可能很多人不知道 NutsDB。简单介绍下，NutsDB 是我几个月以前开源的一个 Go 语言编写的内嵌型 KV 数据库，支持多种数据结构。开源取的的反馈：一开源就上了 Go 趋势榜。一周斩获 500+star，也得到很多同行的关注，给我提建议。还有几个用在了生产环境。
验证测试一亿条数据
回到正题： 为了验证这个 issue 于是我先测了一个亿的数据量
版本：nutsdb V0.4.0
服务器配置：Ubuntu 16.04 64 位 8 核 64G
数据量：占有 11G 左右 （目前版本没有做压缩）
为了加快测试，没有设置实时 sync，写入速度：25.7w/s
复制代码key\value 类似:
key := []byte("namename" + strconv.Itoa(i))
val := []byte("valvalvavalvalvalvavalvalvalvavalvalvalvaval" + strconv.Itoa(i))
复制代码测试结果：
Mem : 64430 MB , Free: 63776 MB , Used:176 MB , Usage:0.273957%
start db index cost time: 72.076µs
batch put data cost: 6m29.067011134s
Mem : 64430 MB , Free: 24760 MB , Used:39147 MB , Usage:60.759105%
复制代码发现 消耗内存是数据量的 3.46 倍左右，说实话虽然比他说的少几倍，但我还是有点接受不了。怎么办？
解决
于是开发了新的模式 EntryIdxMode:HintBPTSparseIdxMode, 专门为节约内存设计。原理采用 b+树多级索引的方式。
master 分支 已经支持了，有兴趣的欢迎尝试。
那我们单机先来测试 10 亿条数据。
新模式测试 10 亿条数据
版本 ：nutsdb master 分支
主机配置：Ubuntu 16.04 64 位 2 核 2G
key\value 类似上面的
为了加快测试，没有设置实时 sync
复制代码测试结果：
Mem : 1999 MB , Free: 1786 MB , Used:53 MB , Usage:2.688618%
Mem : 1999 MB , Free: 1695 MB , Used:135 MB , Usage:6.784733%
复制代码内存占用只有 82MB，完成 10 亿条数据插入，但是写速度降到 4.35w/s。产生索引数据文件 153G
再来看下读的表现，读取 10 条数据，这个是没有加缓存的结果如下：
load cost: 2.607796193s
key , find val namename0 valvalvavalvalvalvavalvalvalvavalvalvalvaval0
key , find val namename1 valvalvavalvalvalvavalvalvalvavalvalvalvaval1
key , find val namename2 valvalvavalvalvalvavalvalvalvavalvalvalvaval2
key , find val namename3 valvalvavalvalvalvavalvalvalvavalvalvalvaval3
key , find val namename4 valvalvavalvalvalvavalvalvalvavalvalvalvaval4
key , find val namename5 valvalvavalvalvalvavalvalvalvavalvalvalvaval5
key , find val namename6 valvalvavalvalvalvavalvalvalvavalvalvalvaval6
key , find val namename7 valvalvavalvalvalvavalvalvalvavalvalvalvaval7
key , find val namename8 valvalvavalvalvalvavalvalvalvavalvalvalvaval8
key , find val namename9 valvalvavalvalvalvavalvalvalvavalvalvalvaval9
read cost 87.208728ms
复制代码好了分享到这里。欢迎留言交流。
交流群，如果过期，请去看这个issue，加我微信拉你：
有疑问加站长微信联系（非本文作者）
