O EDB Postgres AI, o mais recente banco de dados baseado no PostgreSQL da EnterprisedB (EDB), superou outros quatro bancos de dados, incluindo Oracle, SQL Server, MongoDB e MySQL, em um par de testes de referência que abrangem o SQL e o NOSQL Workloads, o Vendor anunciou hoje.
Edb encomendado McKnight Consulting Group Para executar um par de testes de referência para medir o desempenho relativo do EDB Postgres AI em bancos de dados relacionais e não relacionais. McKnight criou um teste do tipo TPC-C para comparar a proezas de processamento de transações do EDB Postgres AI contra Oráculo e Microsoft SQL Server, enquanto configurou um teste de processamento JSON para comparar o banco de dados multimodal contra MongoDB e MySQL, que é controlado pela Oracle e também pode processar documentos JSON.
Nos novos pedidos por minuto (NOPM) Teste, McKnight mediu o EDB Postgres ai atingindo um pico de transferência de cerca de 987.000 NOPM em comparação com cerca de 844.000 para o Oracle e cerca de 759.000 para o SQL Server. Os testes foram realizados em idênticos AWS Ambientes: instâncias ixi8xlarge em execução no East 1, que custam US $ 24.055 por ano para ser executado.
Fonte: McKnight Consulting Group
As comparações de preço por desempenho foram mais altas. De acordo com McKnight, o EDB Postgres AI conseguiu obter um custo NOPM de US $ 0,21 por unidade em comparação com os US $ 1,58 da Oracle e os US $ 1,26 do SQL Server. As diferenças são devidas ao custo mais alto do Oracle (US $ 47.500 por unidade) e dos ambientes de software program Microsoft (US $ 15.123 por unidade) em comparação com o EDB (US $ 2.780 por unidade), além de custos de suporte mais altos (US $ 10.450 por unidade para Oracle e US $ 3.327 por unidade para Microsoft versus zero para EDB).
McKnight observa que, embora o benchmark NOMP tenha sido criado de acordo com os padrões TPC-C, não period um teste oficial de benchmark TPC-C. Para servir como driver de banco de dados, McKnight usou Hammerdbque é “uma implementação amplamente utilizada e aceita do teste TPC-C”, diz a empresa.
Um teste totalmente diferente foi usado para a carga de trabalho JSON, mas as mesmas instâncias da AWS foram usadas. Para o teste JSON, McKnight usou PG NOSQL Benchmarkque é uma ferramenta de referência criada pelo EDB para testar os bancos de dados PostgreSQL e MongoDB. McKnight modificou a sintaxe da referência para incluir o MySQL, que também é capaz de processar dados JSON.
Fonte: McKnight Consulting Group
O teste mediu a rapidez com que cada banco de dados poderia executar cargas em lote dos documentos JSON, inserir os dados no banco de dados e, em seguida, executar uma consulta selecionada nos dados. Os lotes variaram de 5 milhões de documentos (13 GB) de até 100 milhões de documentos (266 GB). O teste simula o tipo de trabalho de banco de dados que seria executado como parte de um pipeline de geração aumentada (RAG) de recuperação para um aplicativo generativo de IA.
O EDB Postgres Ai venceu os outros dois bancos de dados nos três testes JSON. Para cargas a granel, o EDB foi 34% mais rápido que o MongoDB e 63% mais rápido que o MySQL. Para inserções de banco de dados, o EDB foi 4 vezes mais rápido que o MySQL e 150 vezes mais rápido que o MongoDB. Para a consulta selecionada, o EDB foi, em média, quase 3 vezes mais rápido que o MySQL e mais de 5 vezes mais rápido que o MongoDB. Mais detalhes da configuração e dos resultados do teste podem ser encontrados no relatório McKnights ‘ aqui.
Os testes colocam os cinco bancos de dados mais populares do mundo. Enquanto o Oracle, MySQL e SQL Server continuam sendo os bancos de dados relacionais mais populares, o PostGresql surgiu para ameaçá -los por domínio, de acordo com Engines de DB rating. O MongoDB tem sido o banco de dados NOSQL mais widespread do mundo há mais de uma década.
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