Performance-Vergleich von PostgreSQL, SQLite, db4o und MongoDB

Kapitel: 5 Benchmark
cursor.execute("""SELECT count(*) FROM raindrop""")
Abbildung 5-13: Abfragen aller Test-Daten in "PostgreSQL" und „SQLite“
query.Constrain(clr.GetClrType(Raindrop))
result = query.Execute()
Abbildung 5-14: Abfragen aller Test-Daten in "db4o"
db.raindrop.find().count()
Abbildung 5-15: Abfragen aller Test-Daten in "MongoDB"
5.3.3 BMT-3 Equal - Abfrage auf Gleichheit
Im Folgenden wird pro DBMS einen Code-Ausschnitt, welcher die Daten mit der x-Koordinate 200
abfragt, aufgezeigt.
cursor.execute("""SELECT count(*) FROM raindrop WHERE x = 200""")
Abbildung 5-16: Abfragen der Test-Daten auf x-Koordinate 200 in "PostgreSQL"
cursor.execute('SELECT count(*) FROM raindrop WHERE x=200')
Abbildung 5-17: Abfragen der Test-Daten auf x-Koordinate 200 in "SQLite"
query.Constrain(clr.GetClrType(Raindrop))
query.Descend("_x").Constrain(200)
result = query.Execute()
Abbildung 5-18: Abfragen der Test-Daten auf x-Koordinate 200 in "db4o"
db.raindrop.find({"x": 200}).count()
Abbildung 5-19: Abfragen der Test-Daten auf x-Koordinate 200 in "MongoDB"
5.3.4 BMT-4 Small-/Large-Range - Kleine und grosse Bereichsabfrage
Im Folgenden wird pro DBMS einen Code-Ausschnitt, welcher die Daten mit der x-Koordinate 200
abfragt, aufgezeigt.
Folgende Code-Ausschnitte zeigen eine Abfrage über einen Bereich der Test-Daten. Dabei werden
zwei unterschiedlich grosse Bereiche abgefragt. Bei der kleineren Abfrage wird nur einen Zehntel
und bei der grösseren Abfrage die mittlere Hälfte der Daten ausgelesen. Folgende Abbildung zeigt
die betroffenen Regionen der beiden Abfragen.
Herbst 2011 17/36