aws-recipe-user こんにちは！ 中の人です。
前回までのレシピでは、RedshiftのXLノード1～数台に対して様々なSQLを実行してパフォーマンス比較およびまとめを行いました。
※ 下記、過去記事参照
■ Amazon Redshift編～複数クエリ同時実行時パフォーマンス比較（シングル）～
■ Amazon Redshift編～複数クエリ同時実行時パフォーマンス比較（マルチ）～
■ Amazon Redshift編～複数クエリ同時実行時パフォーマンス比較（XL vs 8XL）～
■ Amazon Redshift編～複数クエリ同時実行時パフォーマンス比較(まとめ)～
今回は『Amazon Redshift編～パフォーマンス比較（MySQL vs Redshift）前編～』と題して、同じデータをMySQLに流しこんで、実際にパフォーマンス比較を行なってみます。
比較を行ったのは以下の2つです。
| RDS xlarge | Redshift XLノード | |
|---|---|---|
| CPU | 8 ECU（2 ECU × 4 仮想コア） | 4.4 ECU（2.2 ECU × 2 仮想コア） |
| メモリ | 15 GB メモリ | 15 GB メモリ |
| HDD | 100 GB | 2 TB |
| その他 | 高速 I/O | 標準 I/O |
| 時間単価 | $0.860 | $1.250 |
※ RDSでRedshiftの各性能値が同等以上の機種を選んでおります。
※ 料金は2013年7月現在
条件は前回のレシピと同じく、以下のテーブルを用意して検索してみました。
また、Redshiftにはindexを張れないので、indexあり・なし両方計測してみました。（テスト・計測はmysqlslapで行なっております。）
約8千行
約60万行
約4000万行
データのimportにはRDSはload data、Redshiftはcopyを利用しました。
| RDS xlarge | Redshift XLノード | |
|---|---|---|
| 約8千行 | 20-30秒 | 20-30秒 |
| 約60万行 | 約5分 | 70-80秒 |
| 約4000万行 | 2-3時間 | 約15分 |
※ mysql のload dataは1ファイルを500MB程度に分割する必要があり、大きいファイルを読みこませる事により頻繁にconnectionエラーが発生していたため、エラーが無かった場合の想定で80分程度の見込み
以下の様なSQL文を実行して、実行時間の比較しております。
|
1 |
select * from TABLE_NAME where id<1000 |
■ 約8千行（10回平均）
≪RDS xlarge≫
| 同時数1 | 同時数2 | 同時数6 | |
|---|---|---|---|
| 平均実行速度（秒） | 0.045 | 0.064 | 0.085 |
| 最高実行速度（秒） | 0.044 | 0.049 | 0.075 |
| 最低実行速度（秒） | 0.047 | 0.069 | 0.093 |
≪XLノード≫
| 同時数1 | 同時数2 | 同時数6 | |
|---|---|---|---|
| 平均実行速度（秒） | 0.2 | 0.09 | 0.61 |
| 最高実行速度（秒） | 0.18 | 0.05 | 0.43 |
| 最低実行速度（秒） | 0.22 | 0.34 | 0.73 |
■ 約60万行（10回平均）
≪RDS xlarge ： インデックスなし≫
| 同時数1 | 同時数2 | 同時数6 | |
|---|---|---|---|
| 平均実行速度（秒） | 1.54 | 1.77 | 2.64 |
| 最高実行速度（秒） | 1.53 | 1.61 | 2.57 |
| 最低実行速度（秒） | 1.55 | 2.12 | 2.74 |
≪RDS xlarge ： インデックスあり≫
| 同時数1 | 同時数2 | 同時数6 | |
|---|---|---|---|
| 平均実行速度（秒） | 0.41 | 0.49 | 0.74 |
| 最高実行速度（秒） | 0.4 | 0.43 | 0.68 |
| 最低実行速度（秒） | 0.44 | 0.77 | 0.95 |
≪XLノード≫
| 同時数1 | 同時数2 | 同時数6 | |
|---|---|---|---|
| 平均実行速度（秒） | 1.52 | 1.7 | 3.77 |
| 最高実行速度（秒） | 1.21 | 0.95 | 2.33 |
| 最低実行速度（秒） | 1.66 | 2.68 | 8.14 |
■ 約4000万行（10回平均）
≪RDS xlarge ： インデックスなし≫
| 同時数1 | 同時数2 | 同時数6 | |
|---|---|---|---|
| 平均実行速度（秒） | 81.11 | 87.34 | 140.24 |
| 最高実行速度（秒） | 80.9 | 85.44 | 135.02 |
| 最低実行速度（秒） | 81.41 | 89.13 | 146.51 |
≪RDS xlarge ： インデックスあり≫
| 同時数1 | 同時数2 | 同時数6 | |
|---|---|---|---|
| 平均実行速度（秒） | 6.05 | 6.72 | 11.47 |
| 最高実行速度（秒） | 5.95 | 6.35 | 10.75 |
| 最低実行速度（秒） | 6.34 | 7.79 | 12.58 |
≪XLノード≫
| 同時数1 | 同時数2 | 同時数6 | |
|---|---|---|---|
| 平均実行速度（秒） | 26.71 | 46.29 | N/A |
| 最高実行速度（秒） | 25.76 | 29.14 | N/A |
| 最低実行速度（秒） | 31.75 | 104.23 | N/A |
いかがでしたでしょうか？
｢あれっ、むしろ正しくindexを張ることでMySQLの方が性能が出ているのでは…！？｣と思われるかもしれません。
スペック的にもRDS 4コア vs Redshift 2コアと大きく違うので、RDSが有利な上に、Redshiftの大きな特徴であるカラムナー型の特性を活かした利用方法ではありません。
次回は『Amazon Redshift編～パフォーマンス比較（MySQL vs Redshift） 後編～』と題して、カラムナー型に向いているデータでのパフォーマンスを比較していきます。
お楽しみに！
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