Veuillez ignorer le Benchmark ci-dessus, nous avons eu un bogue à l'intérieur.
Nous avons des enregistrements Insert 1M avec les colonnes suivantes :id (int), status (int), message (140 char, random). Tous les tests ont été effectués avec le pilote C++ sur un ordinateur de bureau i5 avec un disque Sata de 500 Go.
Analyse comparative avec MongoDB :
1M Records Insert sans index
time: 23s, insert/s: 43478
Insertion d'enregistrements 1M avec index sur l'identifiant
time: 50s, insert/s: 20000
ensuite, nous ajoutons 1 million d'enregistrements à la même table avec Index et 1 million d'enregistrements
time: 78s, insert/s: 12820
qui se traduisent tous par des fichiers proches de 4 Go sur fs.
Analyse comparative avec MySQL :
1M Records Insert sans index
time: 49s, insert/s: 20408
Insertion d'enregistrements 1M avec index
time: 56s, insert/s: 17857
ensuite, nous ajoutons 1 million d'enregistrements à la même table avec Index et 1 million d'enregistrements
time: 56s, insert/s: 17857
exactement les mêmes performances, pas de perte sur mysql lors de la croissance
Nous voyons que Mongo a mangé environ 384 Mo de Ram pendant ce test et a chargé 3 cœurs du processeur, MySQL s'est contenté de 14 Mo et n'a chargé qu'un seul cœur.
Edorian était sur la bonne voie avec sa proposition, je ferai encore plus de Benchmark et je suis sûr que nous pouvons atteindre sur un serveur 2x Quad Core 50K Inserts/sec.
Je pense que MySQL sera la bonne voie à suivre.
