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性能报告
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2024-8-30

GreptimeDB vs. SQLite —— 高通 8155 平台上的性能对比报告

为了更加全面地评估 GreptimeDB 在嵌入式和边缘计算环境中的性能，我们将其与 SQLite 进行了详细的对比测试，本文是一份详细的测试报告。
Lei
Dennis

GreptimeDB 的车云一体方案已成功应用于头部新能源车企，解决了毫秒级信号的采集、存储和分析问题，为企业带来了显著的降本增效成果——数据的流量和存储成本更低，数据分析更实时。

但是为了更加全面地评估 GreptimeDB 在嵌入式和边缘计算环境中的性能，我们将其与 SQLite 进行了详细的对比测试。本次测试的目的是评估它们在类似应用场景中的数据处理性能，以验证 GreptimeDB 在物联网，车联网和可观测应用环境中的适应性和优势。

SQLite 是一个小巧、快速并且功能齐全的 SQL 数据库引擎，它被认为是世界上使用最广泛的数据库系统，能够部署在各类移动设备（比如手机、机顶盒、电视）及嵌入到本地应用程序中等等。

本文将对比 GreptimeDB 和 SQLite 在高通骁龙 8155 智能座舱芯片平台上的性能表现，包括读写性能、资源占用和压缩率等。

测试环境 ​

硬件平台： ​

Chipset（芯片版本）Qualcomm Technologies, Inc SA8155P
Memory（内存）12 GB
Storage（存储）eMMC NAND Flash

软件版本： ​

GreptimeDB Edgev1.0 商用版
SQLite3.46.0，基于 rusqlite 包装 https://github.com/rusqlite/rusqlite

软件配置 ​

两者都关闭 WAL，默认关闭 GreptimeDB Edge，通过下列命令关闭 SQLite 的 journal 和同步写入：

sql
PRAGMA journal_mode=OFF;
PRAGMA synchronous=OFF;

其他都为默认配置。

测试数据和方法 ​

测试数据 ​

我们同样采用 TSBS 生成的 CPU 监控数据，总共 1000 万行，每行数据有 10 个 Tag 和 Field，加上时间戳，总共 21 个列，样例数据如下：

go
cpu,hostname=host_0,region=eu-central-1,datacenter=eu-central-1a,rack=6,os=Ubuntu15.10,arch=x86,team=SF,service=19,service_version=1,service_environment=test usage_user=58i,usage_system=2i,usage_idle=24i,usage_nice=61i,usage_iowait=22i,usage_irq=63i,usage_softirq=6i,usage_steal=44i,usage_guest=80i,usage_guest_nice=38i 1686441600000000000

建表语句参考附录。SQLite 只对 hostname 和 ts 列做主键索引，这两个列是查询需要，没有将其他 tag 列加入到主键，因为写入性能会非常差。GreptimeDB 索引了所有 tag 列，ts 是 TIME INDEX 约束，并启用了 append 模式。

写入方式 ​

  • GreptimeDB Edge 采用商用 SDK 基于共享内存方式写入，写入效率更高；
  • SQLite 采用批量写入的方式，多行数据合并成单个 INSERT 语句并调用 sqlite3_step 执行，批次大小设置为 32，经过测试，使用更大的批大小对整体吞吐影响不大。
GreptimeDB Edge 基于共享内存的写入更高效

查询方式 ​

写入 1000 万行后执行 SQL 查询，我们从 TSBS 查询场景中挑选了 7 条 SQL 执行，覆盖典型场景，具体见附录。

测试报告 ​

写入性能 ​

由于 SQLite 并不支持多线程的并发写入 ，我们测试了单核极限写入场景：

单核极限写入场景性能对比

GreptimeDB 写入 TPS 大概是 SQLite 的 1.7 倍，达到 7.2 万行每秒。

我们单独测试了 GreptimeDB 的并发写入性能，在平均 160% CPU 消耗并且将 I/O（Input/Output） 打满的情况下，达到了 10 万行每秒的写入性能。

压缩率 ​

除了写入性能外，嵌入式数据库的磁盘占用同样值得关注。由于嵌入式设备往往存储空间并不是很充裕，而且其所使用的存储介质通常为 Flash 闪存，因此如果磁盘占用过大，不仅会导致能够保存的数据量受限，而且会大大缩短存储介质的寿命。在本次测试中，我们将 1000 万行数据全部写入到 GreptimeDB 和 SQLite 后，分别测量两者数据目录所占用的大小。

压缩率对比

得益于 GreptimeDB Edge 所使用的列式存储的极高的压缩率，最终其所占用空间仅为 87MB，而 SQLite 需要 1,686 MB， GreptimeDB 的压缩率是 SQLite 的 19 倍。

资源占用 ​

我们将写入限流为 43000 行每秒，测量下 GreptimeDB 和 SQLite 的 CPU 和内存占用：

CPU使用量对比内存使用量对比

结论：

  • GreptimeDB 的 CPU 占用更低，仅为 67%，而 SQLite 为 96%
  • SQLite 的写入过程几乎没有内存分配，优化的非常好，内存稳定地保持在 10MB，而 GreptimeDB Edge 需要消耗 200MB 内存。
  • GreptimeDB Edge 的内存大小可以通过配置优化，得益于良好的架构设计， GreptimeDB Edge 可以在 CPU、内存和压缩率三者之间，根据用户需求灵活通过配置来平衡。

查询性能 ​

我们选取的 7 条典型 SQL 的查询结果如下（查询耗时，单位：毫秒）：

查询场景SQLiteGreptimeDB查询场景说明
FIVE_MINUTE_1133查询 1 个主机最近 5 分钟所有指标数据
COUNT25211统计总行数
CPU_MAX_ALL_11652查询 1 个主机 8 个小时内每小时所有 CPU 指标的最大值
CPU_MAX_ALL_811978查询 8 个主机 8 个小时内每小时所有 CPU 指标的最大值
SINGLE_GROUP_BY_1_1_1145105查询 1 个主机 1 个小时内 1 个 CPU 指标每分钟的最大值
LAST_POINT_ALL12461860所有主机的最新一行数据
LAST_POINT_ONE1181401 个主机的最新一行数据
查询对比

可以看到，SQLite 的查询性能相当出色，而 GreptimeDB Edge 也没有明显落后，并且在时序聚合查询场景更快。

总结 ​

在高通 8155 芯片平台上，GreptimeDB Edge 的写入性能是 SQLite 的 1.7 倍，数据压缩率是 SQLite 的 19 倍，查询性能在时序聚合场景更优，资源占用方面 CPU 消耗更低，内存消耗较大，但是可以通过配置灵活地在 CPU、内存和压缩率三者之间分配。

本测试使用的 GreptimeDB Edge 商用版还是 1.0 版本，最新研发的 2.0 版本将支持日志引擎、轻量级流计算引擎 Flow 以及专为嵌入式 LLM 应用设计的向量检索的能力，并且在读写性能和资源占用做出进一步的优化。Greptime 边云一体方案显著降低数据的流量和存储成本，赋能边缘计算，并在边云之间灵活协调算力。

如果您对 GreptimeDB Edge 商用版在智能汽车等边缘环境的使用感兴趣，欢迎联系我们做进一步的交流。

附录 ​

建表语句 ​

GreptimeDB ​

sql
CREATE TABLE IF NOT EXISTS cpu (
  hostname STRING NULL,
  region STRING NULL,
  datacenter STRING NULL,
  rack STRING NULL,
  os STRING NULL,
  arch STRING NULL,
  team STRING NULL,
  service STRING NULL,
  service_version STRING NULL,
  service_environment STRING NULL,
  usage_user BIGINT NULL,
  usage_system BIGINT NULL,
  usage_idle BIGINT NULL,
  usage_nice BIGINT NULL,
  usage_iowait BIGINT NULL,
  usage_irq BIGINT NULL,
  usage_softirq BIGINT NULL,
  usage_steal BIGINT NULL,
  usage_guest BIGINT NULL,
  usage_guest_nice BIGINT NULL,
  ts TIMESTAMP(9) NOT NULL,
  TIME INDEX (ts),
  PRIMARY KEY (hostname, region, datacenter, rack, os, arch, team, service, service_version, service_environment)
) with (append_mode='true');

SQLite ​

sql
CREATE TABLE IF NOT EXISTS cpu (
  hostname VARCHAR NULL,
  region VARCHAR NULL,
  datacenter VARCHAR NULL,
  rack VARCHAR NULL,
  os VARCHAR NULL,
  arch VARCHAR NULL,
  team VARCHAR NULL,
  service VARCHAR NULL,
  service_version VARCHAR NULL,
  service_environment VARCHAR NULL,
  usage_user BIGINT NULL,
  usage_system BIGINT NULL,
  usage_idle BIGINT NULL,
  usage_nice BIGINT NULL,
  usage_iowait BIGINT NULL,
  usage_irq BIGINT NULL,
  usage_softirq BIGINT NULL,
  usage_steal BIGINT NULL,
  usage_guest BIGINT NULL,
  usage_guest_nice BIGINT NULL,
  ts TIMESTAMP NOT NULL,
  PRIMARY KEY (hostname, ts)
);

查询语句 ​

1. FIVE_MINUTE_1E ​

sql
SELECT * FROM cpu WHERE hostname='host_1701' AND ts>='2016-01-01T00:00:00Z' AND ts<'2016-01-01T00:05:00';

2. COUNT ​

sql
SELECT count(*) FROM cpu;

3. CPU_MAX_ALL_1 ​

sql
-- GreptimeDB
SELECT 
  max(usage_user), 
  max(usage_system), 
  max(usage_idle), 
  max(usage_nice), 
  max(usage_iowait), 
  max(usage_irq), 
  max(usage_softirq), 
  max(usage_steal), 
  max(usage_guest), 
  max(usage_guest_nice), 
  date_trunc('hour', ts) 
FROM 
  cpu
WHERE 
  hostname = 'host_1435' AND 
  ts >= '2016-01-01T00:00:00Z' AND 
  ts < '2016-01-01T08:00:00Z' 
GROUP BY 
  date_trunc('hour', ts);

-- SQLite
SELECT 
  max(usage_user), 
  max(usage_system), 
  max(usage_idle), 
  max(usage_nice), 
  max(usage_iowait), 
  max(usage_irq), 
  max(usage_softirq), 
  max(usage_steal), 
  max(usage_guest), 
  max(usage_guest_nice), 
  strftime('%Y-%m-%dT%H:00:00', ts)
FROM 
  cpu
WHERE 
  hostname = 'host_1435' AND 
  ts >= '2016-01-01T00:00:00Z' AND 
  ts < '2016-01-01T08:00:00Z'
GROUP BY 
  strftime('%Y-%m-%dT%H:00:00', ts);

4. CPU_MAX_ALL_8 ​

sql
SELECT 
  max(usage_user), 
  max(usage_system), 
  max(usage_idle), 
  max(usage_nice), 
  max(usage_iowait), 
  max(usage_irq), 
  max(usage_softirq), 
  max(usage_steal), 
  max(usage_guest), 
  max(usage_guest_nice), 
  date_trunc('hour', ts) 
FROM 
  cpu 
WHERE 
  (
    hostname = 'host_249'     OR 
    hostname = 'host_1403'    OR 
    hostname = 'host_1435'    OR 
    hostname = 'host_3539'    OR 
    hostname = 'host_3639'    OR 
    hostname = 'host_3075'    OR 
    hostname = 'host_815'     OR 
    hostname = 'host_2121'
  )  AND
  ts >= '2016-01-01T00:00:00Z' AND 
  ts < '2016-01-01T08:00:00Z' 
GROUP BY 
  date_trunc('hour', ts)

-- SQLite  
SELECT 
  max(usage_user), 
  max(usage_system), 
  max(usage_idle), 
  max(usage_nice), 
  max(usage_iowait), 
  max(usage_irq), 
  max(usage_softirq), 
  max(usage_steal), 
  max(usage_guest), 
  max(usage_guest_nice), 
  strftime('%Y-%m-%dT%H:00:00', ts)
FROM 
  cpu 
WHERE 
  (
    hostname = 'host_249'     OR 
    hostname = 'host_1403'    OR 
    hostname = 'host_1435'    OR 
    hostname = 'host_3539'    OR 
    hostname = 'host_3639'    OR 
    hostname = 'host_3075'    OR 
    hostname = 'host_815'     OR 
    hostname = 'host_2121'
  ) AND 
  ts >= '2016-01-01T00:00:00Z' AND 
  ts < '2016-01-01T08:00:00Z' 
GROUP BY 
  strftime('%Y-%m-%dT%H:00:00', ts);

5. SINGLE_GROUP_BY_1_1_1 ​

sql
SELECT 
  max(usage_user), 
  date_trunc('minute', ts) 
FROM 
    cpu 
WHERE 
  (hostname = 'host_3701') AND 
  ts >= '2016-01-01T00:00:00Z' AND 
  ts < '2016-01-01T08:00:00Z' 
GROUP BY 
  date_trunc('minute', ts)

-- SQLite
SELECT 
  max(usage_user), 
   strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:00', ts)
FROM 
  cpu 
WHERE 
  (hostname = 'host_1701') AND 
  ts >= '2016-01-01T00:00:00Z' AND 
  ts < '2016-01-01T08:00:00Z' 
GROUP BY 
   strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:00', ts);

6. LAST_POINT_ALL ​

sql
-- GreptimeDB
SELECT                                                                                                                                                                           
  last_value(hostname order by ts),
  last_value(region order by ts),
  last_value(datacenter order by ts),
  last_value(rack order by ts),
  last_value(os order by ts),
  last_value(arch order by ts),
  last_value(team order by ts),
  last_value(service order by ts),
  last_value(service_version order by ts),
  last_value(service_environment order by ts),
  last_value(usage_user order by ts),
  last_value(usage_system order by ts),
  last_value(usage_idle order by ts),
  last_value(usage_nice order by ts),
  last_value(usage_iowait order by ts),
  last_value(usage_irq order by ts),
  last_value(usage_softirq order by ts),
  last_value(usage_steal order by ts),
  last_value(usage_guest order by ts),
  last_value(usage_guest_nice order by ts)
FROM cpu GROUP BY hostname;

--SQLite
SELECT 
  last_value(hostname) over(order by ts), 
  last_value(region) over(order by ts), 
  last_value(datacenter) over(order by ts), 
  last_value(rack) over(order by ts), 
  last_value(os) over(order by ts), 
  last_value(arch) over(order by ts), 
  last_value(team) over(order by ts), 
  last_value(service) over(order by ts), 
  last_value(service_version) over(order by ts), 
  last_value(service_environment) over(order by ts), 
  last_value(usage_user) over(order by ts), 
  last_value(usage_system) over(order by ts), 
  last_value(usage_idle) over(order by ts), 
  last_value(usage_nice) over(order by ts), 
  last_value(usage_iowait) over(order by ts), 
  last_value(usage_irq) over(order by ts), 
  last_value(usage_softirq) over(order by ts), 
  last_value(usage_steal) over(order by ts), 
  last_value(usage_guest) over(order by ts), 
  last_value(usage_guest_nice) over(order by ts) 
FROM cpu GROUP BY hostname;

7. LAST_POINT_ONE ​

sql
-- GreptimeDB Edge
SELECT
  last_value(hostname order by ts),
  last_value(region order by ts),
  last_value(datacenter order by ts),
  last_value(rack order by ts),
  last_value(os order by ts),
  last_value(arch order by ts),
  last_value(team order by ts),
  last_value(service order by ts),
  last_value(service_version order by ts),
  last_value(service_environment order by ts),
  last_value(usage_user order by ts),
  last_value(usage_system order by ts),
  last_value(usage_idle order by ts),
  last_value(usage_nice order by ts),
  last_value(usage_iowait order by ts),
  last_value(usage_irq order by ts),
  last_value(usage_softirq order by ts),
  last_value(usage_steal order by ts),
  last_value(usage_guest order by ts),
  last_value(usage_guest_nice order by ts)
FROM cpu
WHERE hostname='host_1701'

-- SQLite
SELECT
  last_value(hostname) over(order by ts),
  last_value(region) over(order by ts),
  last_value(datacenter) over(order by ts),
  last_value(rack) over(order by ts),
  last_value(os) over(order by ts),
  last_value(arch) over(order by ts),
  last_value(team) over(order by ts),
  last_value(service) over(order by ts),
  last_value(service_version) over(order by ts),
  last_value(service_environment) over(order by ts),
  last_value(usage_user) over(order by ts),
  last_value(usage_system) over(order by ts),
  last_value(usage_idle) over(order by ts),
  last_value(usage_nice) over(order by ts),
  last_value(usage_iowait) over(order by ts),
  last_value(usage_irq) over(order by ts),
  last_value(usage_softirq) over(order by ts),
  last_value(usage_steal) over(order by ts),
  last_value(usage_guest) over(order by ts),
  last_value(usage_guest_nice) over(order by ts)
FROM cpu
WHERE hostname='host_1701'

如果您对 GreptimeDB Edge 商用版在智能汽车等边缘环境的使用感兴趣，欢迎联系我们做进一步的交流。

关于 Greptime ​

Greptime 格睿科技专注于为可观测、物联网及车联网等领域提供实时、高效的数据存储和分析服务，帮助客户挖掘数据的深层价值。目前基于云原生的时序数据库 GreptimeDB 已经衍生出多款适合不同用户的解决方案，更多信息或 demo 展示请联系下方小助手（微信号：greptime）。

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