Riak Performance

http://blogs.digitar.com/jjww/2011/03/riak-vs-couchdb-for-storing-100000-coupons/

CouchDB와 비교한 Performance Report가 있는데
Riak 0.14 버전 기준 작년 3월(1년전)이니 많은 변화는 있었겠지만 얻을만한 데이타가 많다.

Indexed insertion is 91% slower than storing just the key data.

MapReduce with indexes is 20% faster than MR on the data keys alone.

MapReduce with indexes and key filters is 32% faster than MR on the data keys alone.

Adding Riak nodes substantially reduces query time. Adding 3 more nodes speeds up queries by 40%.

1. 2'nd index를 사용할시 2배 정도 느리다. (아마 W VALUE를 2정도로 해놓고 테스트 한게 아닌가 싶고)
2. MR 사용시 2'nd index를 사용하면 더 빨라진다.
3. Riak Node가 늘어날 수 록  Query Time이 빨라진다. (이건 좀 이상하네..)
4. 결정적으로 MR (Map & Reduce)의 경우 2'nd index를 적절히 사용하면 CouchDB 이상의 성능을 낼 수 있다.

Mongo에서도 더 높은 성능을 낼 수 있을까?

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첨부

내일 조금 더 찾아봐야 겠지만, 위의 테스트 결과도 그렇고, Riak MR은 "Filtered set of key"를 이용해서 Mongo 보다 높은 Performance를 내는거 같은데... 이 filtered set of keys가 몬가..... Mongo는 무조건 coverage query 사용하는 것 같고..

http://nosql.mypopescu.com/post/7011323761/brief-mongodb-and-riak-comparison
The advantage of Riak over Mongo is that Riak automatically replicates and rebalances.

The advantage of MongoDB over Riak is that Mongo supports secondary indexes and a more robust query language.

Both Riak and MongoDB support MapReduce via JavaScript, and both use the SpiderMonkey JavaScript engine. However, Riak’s MapReduce framework is more powerful than MongoDB’s framework because Riak allows you to run MapReduce jobs on a filtered set of keys. By contrast, in Mongo, you have to run MapReduce jobs across an entire database.

결과적으로, Insert 성능은 Mongo에 비해서 떨어질 수 있지만, Read intensive하고, complexity가 좀 있는 복합 쿼리의 경우 Mongo,Couch 대비 Riak이 filtered set of keys를 써서 Query 성능을 더 올릴 수 있다는 것 같은데...
내일 라슨씨한테 좀 물어봐야 겄다.