Redis比mongoDB快多少？

人们普遍认为Redis的速度非常快，而mongoDB的速度也很快。但是，我很难找到比较两者结果的实际数字。给定类似的配置，功能和操作（并可能显示因不同的配置和操作而导致的因素变化）等，Redis是10倍速，2倍速，5倍速吗？

我只说性能。我知道mongoDB是另一种工具，具有更丰富的功能集。这不是“ MongoDB 比Redis 更好 ”的争论。我问的是，Redis在性能上胜过mongoDB？

在这一点上，即使是便宜的基准也比没有基准要好。

来自以下基准的粗略结果：2倍写入，3倍读取。

这是一个可以适应您的目的的简单python基准测试，我正在研究每个参数在简单地设置/检索值方面的表现如何：

#!/usr/bin/env python2.7
import sys, time
from pymongo import Connection
import redis

# connect to redis & mongodb
redis = redis.Redis()
mongo = Connection().test
collection = mongo['test']
collection.ensure_index('key', unique=True)

def mongo_set(data):
    for k, v in data.iteritems():
        collection.insert({'key': k, 'value': v})

def mongo_get(data):
    for k in data.iterkeys():
        val = collection.find_one({'key': k}, fields=('value',)).get('value')

def redis_set(data):
    for k, v in data.iteritems():
        redis.set(k, v)

def redis_get(data):
    for k in data.iterkeys():
        val = redis.get(k)

def do_tests(num, tests):
    # setup dict with key/values to retrieve
    data = {'key' + str(i): 'val' + str(i)*100 for i in range(num)}
    # run tests
    for test in tests:
        start = time.time()
        test(data)
        elapsed = time.time() - start
        print "Completed %s: %d ops in %.2f seconds : %.1f ops/sec" % (test.__name__, num, elapsed, num / elapsed)

if __name__ == '__main__':
    num = 1000 if len(sys.argv) == 1 else int(sys.argv[1])
    tests = [mongo_set, mongo_get, redis_set, redis_get] # order of tests is significant here!
    do_tests(num, tests)

mongodb 1.8.1和redis 2.2.5以及最新的pymongo / redis-py的结果：

$ ./cache_benchmark.py 10000
Completed mongo_set: 10000 ops in 1.40 seconds : 7167.6 ops/sec
Completed mongo_get: 10000 ops in 2.38 seconds : 4206.2 ops/sec
Completed redis_set: 10000 ops in 0.78 seconds : 12752.6 ops/sec
Completed redis_get: 10000 ops in 0.89 seconds : 11277.0 ops/sec

当然要加一点盐！如果您使用另一种语言进行编程，使用其他客户端/不同的实现方式等，则结果将大相径庭。更不用说您的用法将完全不同！最好的选择是按照自己打算使用它们的方式对它们进行基准测试。作为推论，您可能会想出利用每种方法的最佳方法。始终为自己设定基准！

请检查有关Redis和MongoDB插入性能分析的帖子：

即使与Redis RPUSH相比，多达5000个条目的mongodb $ push也更快，然后变得非常慢，可能mongodb数组类型具有线性插入时间，因此变得越来越慢。mongodb通过公开一个恒定时间插入列表类型可能会获得一些性能，但是即使使用线性时间数组类型（可以保证恒定时间查找），它也可以用于少量数据集。

简单好基准

我尝试使用当前版本的redis（2.6.16）和mongo（2.4.8）再次重新计算结果，这是结果

Completed mongo_set: 100000 ops in 5.23 seconds : 19134.6 ops/sec
Completed mongo_get: 100000 ops in 36.98 seconds : 2703.9 ops/sec
Completed redis_set: 100000 ops in 6.50 seconds : 15389.4 ops/sec
Completed redis_get: 100000 ops in 5.59 seconds : 17896.3 ops/sec

此外，此博客文章还使用node.js比较了两者。它显示了随着时间的推移数据库中条目数量增加的影响。

数字将很难找到，因为两者不在同一空间。一般的答案是，当数据集适合单台计算机的工作内存时，Redis的速度提高了10％到30％。一旦超出该数据量，Redis将失败。Mongo的速度会降低，具体取决于负载类型。对于仅插入类型的负载，一个用户最近报告说速度降低了6到7个数量级（10,000到100,000次），但是该报告还承认存在配置问题，这是非常不正常的工作负载。当必须从磁盘读取某些数据时，正常读取的重负载可能会减慢大约10倍的速度。

结论： Redis会更快，但不是很多。

这是一篇有关Tornado框架中大约1年历史的会话性能的出色文章。它比较了几种不同的实现，其中包括Redis和MongoDB。本文中的图表指出，在此特定用例中，Redis比MongoDB落后约10％。

Redis带有内置的基准测试，可以分析您所使用的计算机的性能。Redis 的Benchmark Wiki上有大量原始数据。但是您可能需要四处寻找Mongo。像here，here和一些随机的波兰数字（但它为您自己运行一些MongoDB基准测试提供了起点）。

我相信，解决此问题的最佳方法是在您期望的那种情况下自己执行测试。

就我而言，使用MongoDb WriteConcern是性能比较的决定性因素。如今，大多数mongo驱动程序会将默认的WriteConcern设置为ACKNOWLEDGED，这意味着“写入RAM”（Mongo2.6.3-WriteConcern），在这方面，它与大多数写入操作的redis相当。

但是实际情况取决于您的应用程序需求和生产环境设置，您可能需要将此问题更改为WriteConcern.JOURNALED（写入oplog）或WriteConcern.FSYNCED（写入磁盘），甚至写入副本集（备份）如果需要的话。

然后，您可能会开始看到一些性能下降。其他重要因素还包括数据访问模式的优化程度，索引未命中百分比（请参阅mongostat）和索引。

我认为所显示基准上的2-3X具有误导性，因为如果您还取决于运行它的硬件-根据我的经验，机器“越坚固”，差距越大（支持Redis）可能是因为基准测试很快达到了内存限制。

至于内存容量-这是部分正确的，因为还有其他解决方法，有（商业）产品可将Redis数据写回磁盘，也有克服内存大小的集群（多分片）解决方案局限性。