2、多节点多线程环境

　　测试环境：6台HP刀片机，SequoiaDB/MongoDB为集群模式。

　　录入场景：每台机器使用5线程本地TCPIP连接(总共30线程)，总共插入1亿2千万条记录。

　　查询场景：每台机器使用5线程本地TCPIP连接(总共30线程)，每线程使用集合扫描1亿2千万条记录，返回最后一条。

　　(1)数据录入

　　X轴代表每条线程插入的记录总数，Y轴代表数据库单条线程每秒插入记录数量。

　　(2)数据录入(平均)

　　Y轴代表数据库单条线程平均每秒插入记录数量。

　　(3)数据查询

　　Y轴代表数据库单条线程平均每秒扫描记录数量。

　　(4)表扫描

　　X轴代表每条数据库中存在的记录总数，Y轴代表数据库单条线程每秒扫描记录数量。

　　(5)占用空间

　　Y轴代表插入1亿2千万条记录后所占用的总的存储空间(单位MB)。

　　在同等情况下，都采用6个分区和手动分区，MongoDB也禁用了balancer，对MongoDB和SequoiaDB共有特性进行对比测试。从以上测试结果可以看出，SequoiaDB的插入性能在并发情况下也远远优于MongoDB，虽然MongoDB在查询特定记录方面还是略胜一筹，但是从引入全表扫描的结果来看，一旦客户端查询并且取回记录集时，SequoiaDB优势突显。

　　五、总结

　　MongoDB和SequoiaDB作为文档型NoSQL的代表，在功能和性能表现上各有千秋。通过本次测试能够看出，MongoDB和SequoiaDB的性能都很强劲，其中SequoiaDB更是表现不俗，相信在不久的将来SequoiaDB能够独当一面，打开企业级NoSQL市场的局面。