大規模資料匯入實驗
在上乙個實驗 中，我們測試了匯入資料的效能，簡單總結一下測試方法：
1. schema: 每行資料三個字段，日期、id和當日流量，都是長整型
2. index: inventory.create_index([('date',ascending), ('id',ascending)], unique=false, dropdups=false)
3. 用mongoimport匯入csv資料
隨後我們在大規模的資料上進行了測試，匯入360天的資料，每天100萬行記錄。同樣的資料匯入兩次，由於索引不是unique的，最終的資料庫裡每天每個id有會兩條資料，總共720m行記錄。以下是測試結果：
測試時間
資料行數
磁碟占用
匯入360天資料，每天100萬行記錄
平均50秒/天
360m
74gb
在前面匯入的基礎上再一次匯入同樣的資料
平均60秒/天
720m
141gb
查詢效能實驗
在前面兩次匯入資料的基礎上，我們測試了資料查詢效能。在我們的應用裡，主要場景是隨機查詢某個id最近兩個月的資料，所以測試方法如下：
1. 清空系統快取
echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches (需要root許可權)
2. 隨機選取1000個id，查詢最近60天的流量
inventory.find(,'id':id})
3. 計算平均查詢時間
結果如下：
1. 查詢最近60天的資料，每個查詢返回120條記錄，平均時間是0.28秒
2. 查詢總共360天的資料，每個查詢返回720條記錄，平均時間是4.26秒
這樣的效能對我們目前的應用來說足夠了:)
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