我在真实场景下对几款主流云原生数据库进行极限性能压测的一次总结！！！
发布时间：2025-11-05 15:32:41 来源：技术快报 作者：IT科技类资讯
最近几年，真实云数据库市场日趋繁荣，场景测的次总进入百花齐放、下对行极限性百家争鸣的款主库进时代，头部云计算厂商相继推出了自己的原生数据库产品，特别是数据亚马逊的Aurora、阿里云的真实PolarDB、华为云的场景测的次总GaussDB等等。
作为MySQL技术专家，下对行极限性我写过MySQL系列丛书《MySQL技术大全:开发,款主库进 优化与运维实战》, 有挺多准备上云企业的DBA或者架构师同学询问，如何对市场上五花八门的原生数据库进行选型, 我觉得首先是稳定性, 然后就是性能。今天，数据我就针对PolarDB、真实OceanBase、场景测的次总Aurora、下对行极限性GaussDB、TDSQL-C这五款数据库产品做个开箱性能评测供企业选型参考。
评测总览
为了方便读者更好的了解本次性能评测的整体结论，首先给出测试结果的IT技术网总览图和相关结论：
在小规格实例（8C）的性能测试中，无论是在计算密集型场景还是在I/O密集型场景，各类测试负载下，PolarDB整体的测试性能是最好的.
对于大规格实例（64C），各数据库实例间的性能差距更为明显。值得一提的是，在测试负载下Aurora写性能明显较差。整体而言，PolarDB性能相比于Aurora、TDSQL-C、Oceanbase和GaussDB等同类竞品同样具有较为显著的优势。
图. 大规格实例(64C)性能测试结果
图.小规格实例(8C)性能测试结果
压测情况
本次参与压力测试的数据库包括了阿里云的PolarDB数据库， 亚马逊云的Aurora数据库，蚂蚁集团100%控股的数据库OceanBase数据库，华为云的GaussDB数据库，以及腾讯云的TDSQL-C数据库。参与评审的亿华云都是MySQL 兼容版。
压测环境
为了保证压测结果的公平性，五个数据库均部署在各自的数据库厂商所在的云服务器上，且每个数据库所在的服务器实例规格都一样，云服务器实例规格都是8C64GB和64C512GB、MySQL 8.0，一主一从。
但OceanBase数据库由于规格限制，实际上，采用的云服务器实例规格为62C400GB。
在实例规格一致（除OceanBase使用62C400GB规格）的前提下，我们在各自的云服务器上都是采用的开箱配置。
压测配置
我们会对五个数据库的压力测试采用计算密集型和I/O密集型两种配置方式，并且会采用在配置上严格一致的shell脚本来进行压测。
计算密集型配置方式
对于计算密集型配置方式来说，压测五个数据库时，最终的结果信息将按如下格式进行输出。
复制case
数据库名称;数据表的数量;数据表大小(每张表中数据的源码下载条数);;最大线程数量;最小线程数量;云服务器实例名称;对应线程数目的QPS;对应线程数目的QPS;1.2.3.4.5.这里，对上述输出结果的格式进行简要说明：
case：表示压测数据库时采用的数据库读写模式，主要的取值分为：oltp_read_only（只读模式）、oltp_read_write（读写模式）、oltp_write_only（只写模式）。数据库名称：压测数据库时指定的数据库名称，例如我们在对数据库采用计算密集型的配置方式进行压测时，指定的数据库名称为tpk_s。数据表的数量：压测数据库时指定的数据库中数据表的数量，例如我们在对数据库采用计算密集型的配置方式进行压测时，每个数据库中指定的数据表数量为10。数据表大小：压测数据库时指定每张数据表中数据的大小，例如我们在对数据库采用计算密集型的配置方式进行压测时，每张数据表中的数据大小为10000000。线程数量：这个就比较好理解了，压测数据库时，指定采用多少个线程开始压测。例如我们对数据库采用计算密集型的配置方式进行压测时，在8C64GB规格下，最大线程数量为128，最小线程数量为1。在64C512GB规格下，最大线程数量为300，最小线程数量为1。云服务实例名称：数据库所在的云服务器实例名称，注意这里不是压测脚本所在的云服务器实例名称。对应线程数目的qps：按照格式分别输出的最大线程数目和最小线程数目对应的QPS。I/O密集型配置方式
对于I/O密集型配置方式来说，压测五个数据库，最终的结果信息将按照如下格式进行输出。
复制case
数据库名称;数据表的数量;数据表大小(每张表中数据的条数); ;最大线程数量;最小线程数量; 云服务器实例名称;对应线程数目的QPS;对应线程数目的QPS;1.2.3.4.可以看到，采用I/O密集型的配置方式进行压测与采用计算密集型的配置方式进行压测输出的结果格式是相同的。但进行实际压测时，二者的配置信息存在稍许差异。
计算密集型方式的数据库名称为tpk_s，而I/O密集型的配置方式数据库名称为tpk_l。计算密集型方式的数据表大小为10000000，而I/O密集型的配置方式在8C64GB规格下，数据表大小为40000000。在64C512GB规格下，数据表大小为300000000。以下是综合对比结果, 具体每一个产品PolarDB、OceanBase、Aurora、GaussDB和TDSQL-C 的测试在文章末尾, 感兴趣的小伙伴可以参考对比.
综合对比
8C64GB规格综合对比
为了更加直观的对比每款数据库在8C64GB规格下的性能，这里我将在8C64GB规格下的压测结果数据进行整合对比，如下所示。
计算密集型压测结果对比（1）oltp_read_only模式压测对比
数据库
128线程QPS
1线程QPS
PolarDB
95863.56
5184.38
OceanBase
61068.59
1953.32
Aurora
69933.45
3183.13
GaussDB
85244.76
5638.32
TDSQL-C
94343.16
4091.835
（2）oltp_read_write模式压测对比
数据库
128线程QPS
1线程QPS
PolarDB
82701.53
4809.97
OceanBase
39874.51
1801.23
Aurora
42649.67
2465.01
GaussDB
58522.77
4896.80
TDSQL-C
61997.33
2661.6075
（3）oltp_write_only模式压测对比
数据库
128线程QPS
1线程QPS
PolarDB
96784.14
4617.05
OceanBase
31767.13
1648.32
Aurora
35598.10
1484.75
GaussDB
58697.92
2216.81
TDSQL-C
53867.95
1799.2725
从我对五款数据库进行计算密集型压测结果的综合对比可以看出，在oltp_read_only模式下、oltp_read_write模式下和oltp_write_only模式下，开启1或128个线程压测时，PolarDB性能最好。
I/O密集型压测结果对比（1）oltp_read_only模式压测对比
数据库
128线程QPS
1线程QPS
PolarDB
67105.08
2943.15
OceanBase
33997.1
1684.21
Aurora
30695.90
1056.77
GaussDB
24423.91
1927.34
TDSQL-C
48069.14
2032.22
（2）oltp_read_write模式压测对比
数据库
128线程QPS
1线程QPS
PolarDB
61093.90
2891.23
OceanBase
29325.76
1582.34
Aurora
21751.73
683.03
GaussDB
23178.85
1703.34
TDSQL-C
38388.89
1667.94
（3）oltp_write_only模式压测对比
数据库
128线程QPS
1线程QPS
PolarDB
61438.08
2602.82
OceanBase
29876.21
1503.22
Aurora
23290.39
1001.32
GaussDB
41209.88
1638.43
TDSQL-C
40414.65
1559.45
从我对五款数据库进行I/O密集型压测结果的综合对比可以看出，无论是在oltp_read_only模式、oltp_read_write模式，还是在oltp_write_only模式下，PolarDB的性能都是最优的。
64C512GB规格综合对比
为了更加直观的对比每款数据库在64C512GB规格下的性能，这里我将在64C512GB规格下的压测结果数据进行整合对比，如下所示。
计算密集型压测结果对比（1）oltp_read_only模式压测对比
数据库
300线程QPS
1线程QPS
PolarDB
583481.91
5299.95
OceanBase
210599.67
1979.00
Aurora
460661.52
3953.16
GaussDB
324943.02
5238.16
TDSQL-C
345769.06
4102.13
（2）oltp_read_write模式压测对比
数据库
300线程QPS
1线程QPS
PolarDB
459306.28
4998.68
OceanBase
161787.02
1725.00
Aurora
161193.67
2330.50
GaussDB
231511.89
3528.90
TDSQL-C
259070.85
2648.34
（3）oltp_write_only模式压测对比
数据库
300线程QPS
1线程QPS
PolarDB
415477.31
5025.55
OceanBase
102735.32
1636.21
Aurora
52484.71
1282.10
GaussDB
195454.50
2077.85
TDSQL-C
122732.32
1799.2725
从我对五款数据库进行计算密集型压测结果的综合对比可以看出，无论是在oltp_read_only模式，还是在oltp_read_write模式，亦或是在oltp_write_only模式下，PolarDB的性能都是最好的。
I/O密集型压测结果对比（1）oltp_read_only模式压测对比
数据库
300线程QPS
1线程QPS
PolarDB
379448.39
3205.95
OceanBase
186231.85
1663.59
Aurora
162073.88
908.75
GaussDB
202102.54
2438.24
TDSQL-C
130938.23
2203.23
（2）oltp_read_write模式压测对比
数据库
300线程QPS
1线程QPS
PolarDB
323182.93
3147.55
OceanBase
142723.88
1592.08
Aurora
75080.03
807.78
GaussDB
164403.19
2243.14
TDSQL-C
112711.66
1782.34
（3）oltp_write_only模式压测对比
数据库
300线程QPS
1线程QPS
PolarDB
335549.53
3751.35
OceanBase
99543.00
1447.24
Aurora
26616.15
748.74
GaussDB
152426.14
2254.31
TDSQL-C
72023.23
1582.23
在大规格实例I/O密集型压测中，同样是PolarDB的测试性能最优，并且相对其他产品的优势比小规格实例更为明显。
以下是详细的PolarDB、OceanBase、Aurora、GaussDB和TDSQL-C 测试结果.
压测结果
在压测环境和压测配置都严格一致的情况下，我们开始对PolarDB、OceanBase、Aurora、GaussDB和TDSQL-C数据库分别进行压测。我对最终压测得出的结果数据进行了整理，下面分别按照8C64GB和64C512GB的规格给出测试结果。
8C64GB规格测试结果
PolarDB压测结果（1）计算密集型压测结果
读写模式
表数目
表大小
最大线程数
最小线程数
128线程QPS
1线程QPS
oltp_read_only
10
10000000
128
1
95863.56
5184.38
oltp_read_write
10
10000000
128
1
82701.53
4809.97
oltp_write_only
10
10000000
128
1
96784.14
4617.05
（2）I/O密集型压测结果
读写模式
表数目
表大小
最大线程数
最小线程数
128线程QPS
1线程QPS
oltp_read_only
10
40000000
128
1
67105.08
2943.15
oltp_read_write
10
40000000
128
1
61093.90
2891.23
oltp_write_only
10
40000000
128
1
61438.08
2602.82
OceanBase压测结果（1）计算密集型压测结果
读写模式
表数目
表大小
最大线程数
最小线程数
128线程QPS
1线程QPS
oltp_read_only
10
10000000
128
1
61068.59
1953.32
oltp_read_write
10
10000000
128
1
39874.51
1801.23
oltp_write_only
10
10000000
128
1
31767.13
1648.32
（2）I/O密集型压测结果
读写模式
表数目
表大小
最大线程数
最小线程数
128线程QPS
1线程QPS
oltp_read_only
10
40000000
128
1
33997.1
1684.21
oltp_read_write
10
40000000
128
1
29325.76
1582.34
oltp_write_only
10
40000000
128
1
29876.21
1503.22
Aurora压测结果（1）计算密集型压测结果
读写模式
表数目
表大小
最大线程数
最小线程数
128线程QPS
1线程QPS
oltp_read_only
10
10000000
128
1
69933.45
3183.13
oltp_read_write
10
10000000
128
1
42649.67
2465.01
oltp_write_only
10
10000000
128
1
35598.10
1484.75
（2）I/O密集型压测结果
读写模式
表数目
表大小
最大线程数
最小线程数
128线程QPS
1线程QPS
oltp_read_only
10
40000000
128
1
30695.90
1056.77
oltp_read_write
10
40000000
128
1
21751.73
683.03
oltp_write_only
10
40000000
128
1
23290.39
1001.32
GaussDB压测结果（1）计算密集型压测结果
读写模式
表数目
表大小
最大线程数
最小线程数
128线程QPS
1线程QPS
oltp_read_only
10
10000000
128
1
85244.76
5638.32
oltp_read_write
10
10000000
128
1
58522.77
4896.80
oltp_write_only
10
10000000
128
1
58697.92
2216.81
（2）I/O密集型压测结果
读写模式
表数目
表大小
最大线程数
最小线程数
128线程QPS
1线程QPS
oltp_read_only
10
40000000
128
1
24423.91
1927.34
oltp_read_write
10
40000000
128
1
23178.85
1703.34
oltp_write_only
10
40000000
128
1
41209.88
1638.43
TDSQL-C压测结果（1）计算密集型压测结果
读写模式
表数目
表大小
最大线程数
最小线程数
128线程QPS
1线程QPS
oltp_read_only
10
10000000
128
1
94343.16
4091.835
oltp_read_write
10
10000000
128
1
61997.33
2661.6075
oltp_write_only
10
10000000
128
1
53867.95
1799.2725
（2）I/O密集型压测结果
读写模式
表数目
表大小
最大线程数
最小线程数
128线程QPS
1线程QPS
oltp_read_only
10
40000000
128
1
48069.14
2032.22
oltp_read_write
10
40000000
128
1
38388.89
1667.94
oltp_write_only
10
40000000
128
1
40414.65
1559.45
64C512GB规格测试结果
PolarDB压测结果（1）计算密集型压测结果
读写模式
表数目
表大小
最大线程数
最小线程数
300线程QPS
1线程QPS
oltp_read_only
10
10000000
300
1
583481.91
5299.95
oltp_read_write
10
10000000
300
1
459306.28
4998.68
oltp_write_only
10
10000000
300
1
415477.31
5025.55
（2）I/O密集型压测结果
读写模式
表数目
表大小
最大线程数
最小线程数
300线程QPS
1线程QPS
oltp_read_only
10
300000000
300
1
379448.39
3205.95
oltp_read_write
10
300000000
300
1
323182.93
3147.55
oltp_write_only
10
300000000
300
1
335549.53
3751.35
OceanBase压测结果（1）计算密集型压测结果
读写模式
表数目
表大小
最大线程数
最小线程数
300线程QPS
1线程QPS
oltp_read_only
10
10000000
300
1
210599.67
1979.00
oltp_read_write
10
10000000
300
1
161787.02
1725.00
oltp_write_only
10
10000000
300
1
102735.32
1636.21
（2）I/O密集型压测结果
读写模式
表数目
表大小
最大线程数
最小线程数
300线程QPS
1线程QPS
oltp_read_only
10
300000000
30
1
186231.85
1663.59
oltp_read_write
10
300000000
30
1
142723.88
1592.08
oltp_write_only
10
300000000
30
1
99543.00
1447.24
Aurora压测结果（1）计算密集型压测结果
读写模式
表数目
表大小
最大线程数
最小线程数
300线程QPS
1线程QPS
oltp_read_only
10
10000000
300
1
460661.52
3953.16
oltp_read_write
10
10000000
300
1
161193.67
2330.50
oltp_write_only
10
10000000
300
1
52484.71
1282.10
（2）I/O密集型压测结果
读写模式
表数目
表大小
最大线程数
最小线程数
300线程QPS
1线程QPS
oltp_read_only
10
300000000
300
1
162073.88
908.75
oltp_read_write
10
300000000
300
1
75080.03
807.78
oltp_write_only
10
300000000
300
1
26616.15
748.74
GaussDB压测结果（1）计算密集型压测结果
读写模式
表数目
表大小
最大线程数
最小线程数
300线程QPS
1线程QPS
oltp_read_only
10
10000000
300
1
324943.02
5238.16
oltp_read_write
10
10000000
300
1
231511.89
3528.90
oltp_write_only
10
10000000
300
1
195454.50
2077.85
（2）I/O密集型压测结果
读写模式
表数目
表大小
最大线程数
最小线程数
300线程QPS
1线程QPS
oltp_read_only
10
300000000
300
1
202102.54
2438.24
oltp_read_write
10
300000000
300
1
164403.19
2243.14
oltp_write_only
10
300000000
300
1
152426.14
2254.31
TDSQL-C压测结果（1）计算密集型压测结果
读写模式
表数目
表大小
最大线程数
最小线程数
300线程QPS
1线程QPS
oltp_read_only
10
10000000
300
1
345769.06
4102.13
oltp_read_write
10
10000000
300
1
259070.85
2648.34
oltp_write_only
10
10000000
300
1
122732.32
1799.2725
（2）I/O密集型压测结果
读写模式
表数目
表大小
最大线程数
最小线程数
300线程QPS
1线程QPS
oltp_read_only
10
300000000
300
1
130938.23
2203.23
oltp_read_write
10
300000000
300
1
112711.66
1782.34
oltp_write_only
10
300000000
300
1
72023.23
1582.23
最后，希望这次对于云原生数据库的压测结果能够为大家选型云原生数据库时提供一点点帮助。
- 上一篇：在ubuntu12.10上安装gnome切换到经典模式后，分别率最高只有1024*768，以为是没有安装显卡驱动导致的，上网搜索了N多方法，安装了各种nvidia驱动，依然没有搞定。（转）ubuntu分辨率设置以下是该文文章的内容：--------------------------------------------------------------->>>复制代码代码如下:设置分辨率1680 * 1050的shell脚本如下：复制代码代码如下:#!/bin/bash# set screen resolution to 1680×1050# Query current resolutionecho Current resolution:xrandrecho -------------------------------------# New one modeline for 1680×1050echo New one modeline for 1680×1050:cvt 1680 1050echo -------------------------------------# Create resolution using xrandr --newmode commandecho Create resolution 1680×1050:xrandr --newmode 1680x1050_60.00 146.25 1680 1784 1960 2240 1050 1053 1059 1089 -hsync +vsyncecho -------------------------------------# Add the resolution to monitorecho Add the resolution to monitor:xrandr --addmode VGA1 1680x1050_60.00echo -------------------------------------# Apply the resolutionecho Apply the resolution:xrandr --output VGA1 --mode 1680x1050_60.00echo -------------------------------------# Query current resolution again to determine the settings valid or notecho Current resolution after settings:xrandrecho -------------------------------------
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- 在 Windows 中把时间设置正确了过后，回到在 Ubuntu 后系统的时间又不一样了，在 Ubuntu中把时间设置正确后进入 Windows 后，时间又不一致了。 出现这种情况的原因是 Windows 和 Ubuntu它们在默认情况下看待硬件时间（主板上的BOIS显示的时间）的方式不一样。 知道了问题存在的原因，我们就来解决这个问题。这个是一个关于时间的问题，我们就先来了解一下关于时间的概念UTC即Universal Time Coordinated，协调世界时GMT即Greenwich Mean Time，格林尼治平时Windows 与 Linux 缺省看待系统硬件时间的方式是不一样的： * Windows把系统硬件时间当作本地时间(local time)，即操作系统中显示的时间跟BIOS中显示的时间是一样的。 * Linux/Unix/Mac把硬件时间当作 UTC，操作系统中显示的时间是硬件时间经过换算得来的，比如说北京时间是GMT+8，则系统中显示时间是硬件时间+8。这 样，当PC中同时有多系统共存时，就出现了问题。假如你的 Ubuntu 和 Windows 中设置的时区都为北京时间东八区，而你在 Ubuntu中把当前系统时间更改为9：00AM。则此时硬件中存储的实际C时间是1:00AM。这时你重启进入Windows后，你会发现 windows系统中显示的时间是 1:00AM，比 Ubuntu 中慢了八个小时。同理，你在 Windows中更改或用网络同步了系统时间后，再到Ubuntu中去看，系统就会快了8小时。在实行夏令时的地区，情况可能会更复杂些。在ubunut下联网后时间还未能自动调整过来， 可用一下方法修改：让 Windows 把硬件时间当作 UTC开始->运行->CMD，打开命令行程序(Vista则要以管理员方式打开命令行程序方可有权限访问注册表)，在命令行中输入下面命令并回车Reg add HKLMSYSTEMCurrentControlSetControlTimeZoneInformation /v RealTimeIsUniversal /t REG_DWORD /d 1====================================================================Ubuntu中不使用UTC时间，而启用本地时间编辑/etc/default/rcS把其中的内容“UTC=yes”改成“UTC=no“，保存后重启系统就可以了
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