R对MongoDB的机能测试——RMongo

在九月初的时候，RMongoDB正式宣布了修订版本，这也就意味着，从事数值计较的语言也可以于NoSQL产物相接轨了，可是鉴于我身边并没有公司真的在利用R和MongoDB的团结，所以在效率问题上，我们也不敢掉以轻心，所以就做了一个这样的测试。

 

测试情况是8核，64位机。 用于测试的库是一个未经Sharding，或许30G阁下的Collection。用于存储用户的爱好信息，标签信息等数据。

 

之前我一直不太领略的就是为什么大于和便是，差距会差这么多。厥后当我在用Python去做同样的测试的时候发明，Python两者的效率其实是沟通的，所以这就证明白这个不是MongoDB的问题，而我不相信在数据库层面，一个语言的Driver会有这么大的不同。

厥后我发明白Python和R的关于MongoDB Driver的一个区别。首先，Python find的时候，不是将查询到的数据集整体拉回，而是返回一个cursor，也就是说，他在执行find呼吁的时候并不用耗时间，而假如加上while cursor.next()的时候，才会真正地去执行这个查询。

可是R纷歧样，R会首先思量数据集的巨细（可能其他环境），然后视环境而定地返回cursor照旧将整个数据集整体拉回。假如我们将之前的while mongo.cursor.next(cursor)也算在计较时间的时候，那么我们就会发明，其实大于和便是的操纵，效率相差并不明明晰…….

在实际操纵中，批量插入是一个非经常见的应用场景，可是对付R可能Matlab语言来说，轮回的效率一直是硬伤，所以接下来，我会实验着用apply系列来办理R语言的轮回问题，假如实际操纵发明可行，那么接下来利用mutilab等R的并行计较库来充实发挥多核的效率也值得实验了！

本文转自：http://www.cnblogs.com/kym/archive/2011/09/26/2191501.html