【发布时间】：2016-06-28 13:14:17
【问题描述】：
我有一个通过 DC/OS 1.7 设置的 ArangoDB 3.0 集群，如下所示：
我在这个 3x co-ord、6x 服务器设置上尝试了两个查询。每个节点都有以下规格：
- 15GB RAM（通过 DC/OS 为每个主数据库分配 4GB）
- 8 核
- CoreOS
我尝试了两个查询来测试coins 集合的性能。没有添加索引。集合的配置是：
Wait for sync: false
Type: document
Status: loaded
Shards: 16
Replication factor: 1
Index buckets: 8
写：
FOR i IN 1..1000000 INSERT {flip:RAND() > 0.5 ? 'h' : 't'} IN coins
结果：
执行计划：
Id NodeType Site Est. Comment
1 SingletonNode COOR 1 * ROOT
2 CalculationNode COOR 1 - LET #2 = 1 .. 1000000 /* range */ /* simple expression */
3 EnumerateListNode COOR 1000000 - FOR i IN #2 /* list iteration */
4 CalculationNode COOR 1000000 - LET #4 = { "flip" : ((RAND() > 0.5) ? "h" : "t") } /* v8 expression */
6 DistributeNode COOR 1000000 - DISTRIBUTE
7 RemoteNode DBS 1000000 - REMOTE
5 InsertNode DBS 0 - INSERT #4 IN coins
8 RemoteNode COOR 0 - REMOTE
9 GatherNode COOR 0 - GATHER
Indexes used:
none
Optimization rules applied:
Id RuleName
1 remove-data-modification-out-variables
2 distribute-in-cluster
Write query options:
Option Value
ignoreErrors false
waitForSync false
nullMeansRemove false
mergeObjects true
ignoreDocumentNotFound false
readCompleteInput false
阅读：
FOR coin IN coins COLLECT flip = coin.flip WITH COUNT INTO total RETURN {flip, total}
结果：
执行计划：
Id NodeType Site Est. Comment
1 SingletonNode DBS 1 * ROOT
2 EnumerateCollectionNode DBS 1000000 - FOR coin IN coins /* full collection scan */
3 CalculationNode DBS 1000000 - LET #3 = coin.`flip` /* attribute expression */ /* collections used: coin : coins */
10 RemoteNode COOR 1000000 - REMOTE
11 GatherNode COOR 1000000 - GATHER
4 CollectNode COOR 800000 - COLLECT flip = #3 WITH COUNT INTO total /* hash*/
7 SortNode COOR 800000 - SORT flip ASC
5 CalculationNode COOR 800000 - LET #5 = { "flip" : flip, "total" : total } /* simple expression */
6 ReturnNode COOR 800000 - RETURN #5
Indexes used:
none
Optimization rules applied:
Id RuleName
1 move-calculations-up
2 move-calculations-down
3 scatter-in-cluster
4 distribute-filtercalc-to-cluster
5 remove-unnecessary-remote-scatter
然后我缩小到只有 1 个协调器和 1 个服务器 - 将可用 RAM 从 90GB / 48 个内核减少到 15GB / 8 个内核。
我预计写入和读取会显示出一些差异。以下是相同查询的结果（截断集合并重新运行后）：
写：
阅读：
结果 - 几乎相同的执行时间。
问题：
我是否缺少某种步骤 re：显式复制？ （我尝试了“重新平衡分片”——这导致一些额外的数据库服务器被标记为追随者，但对执行速度没有影响）
我的收藏配置是否最佳？我根据文档中的“DBPrimary squared”建议选择了 16 个分片（我最初的设置使用了 4 个服务器，并且看到了相同的性能）
我尝试的查询是否能够有效地集群？远程循环等。
是否有我可以尝试的示例查询来测试集群配置是否正确，并最终证明 1x 节点与 n 节点之间的读/写性能差异？
【问题讨论】：
标签： performance cluster-computing mesos arangodb dcos