Mongodb亿级数据量的性能测试，mongodb亿级
进行了一下Mongodb亿级数据量的性能测试，分别测试如下几个项目：（所有插入都是单线程进行，所有读取都是多线程进行）
1） 普通插入性能 （插入的数据每条大约在1KB左右）
2） 批量插入性能 （使用的是官方C#客户端的InsertBatch），这个测的是批量插入性能能有多少提高
3） 安全插入功能 （确保插入成功，使用的是SafeMode.True开关），这个测的是安全插入性能会差多少
4） 查询一个索引后的数字列，返回10条记录（也就是10KB）的性能，这个测的是索引查询的性能
5） 查询两个索引后的数字列，返回10条记录（每条记录只返回20字节左右的2个小字段）的性能，这个测的是返回小数据量以及多一个查询条件对性能的影响
6） 查询一个索引后的数字列，按照另一个索引的日期字段排序（索引建立的时候是倒序，排序也是倒序），并且Skip100条记录后返回10条记录的性能，这个测的是Skip和Order对性能的影响
7） 查询100条记录（也就是100KB）的性能（没有排序，没有条件），这个测的是大数据量的查询结果对性能的影响
8） 统计随着测试的进行，总磁盘占用，索引磁盘占用以及数据磁盘占用的数量
并且每一种测试都使用单进程的Mongodb和同一台服务器开三个Mongodb进程作为Sharding（每一个进程大概只能用7GB左右的内存）两种方案
其实对于Sharding，虽然是一台机器放3个进程，但是在查询的时候每一个并行进程查询部分数据，再有运行于另外一个机器的mongos来汇总数据，理论上来说在某些情况下性能会有点提高
基于以上的种种假设，猜测某些情况性能会下降，某些情况性能会提高，那么来看一下最后的测试结果怎么样？
备注：测试的存储服务器是 E5620 @ 2.40GHz，24GB内存，CentOs操作系统，打压机器是E5504 @ 2.0GHz，4GB内存，Windows Server 2003操作系统，两者千兆网卡直连。
最新补充：在之后我又进行了几天测试，把测试数据量进一步加大到5亿，总磁盘占用超过500G，发现和2亿数据量相比，所有性能都差不多，只是测试6和测试7在超过2亿级别数据之后，每400万记录作为一个循环，上下波动30%的性能，非常有规律。