# MoteDB v0.1.7 性能基准测试报告

> 测试日期：2026-04-25
> 编译模式：`--profile release-test` (带 Zstd 压缩, jemalloc)
> 硬件：Apple Silicon (M-series), macOS Darwin 25.2
> 配置：`DBConfig::for_edge()` — Periodic WAL (50ms), 4MB MemTable, BatchOnly 索引

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## 1. 执行摘要

本轮优化聚焦四个关键改进项，以及一个数据正确性 bug 修复：

| 优化项 | 核心改动 | 效果 |
|--------|----------|------|
| PK Cache 扩容 | LRU 10K → 50K | PK miss 大幅减少 |
| COUNT(\*) 快速路径 | AtomicU64 行计数器，O(1) 读取 | 7.4ms → ~0ms |
| UPDATE/DELETE 快速路径 | 绕过 SQL tokenizer+parser | UPDATE 3536µs → 57µs (**62x**) |
| 数据正确性修复 | 修复 prefetch decode_any 将 Float 误读为 Integer | 消除数据损坏 |

**关键成果**：
- UPDATE 延迟降低 **62 倍**（3.5ms → 57µs）
- COUNT(\*) 从 7.4ms 降至 **近乎零**（Atomic 计数器）
- Mixed CRUD 吞吐 **5,528 ops/s**（加权平均 181µs/op）
- 修复了行预取（prefetch）缓存将 Float 列损坏为 Integer 的关键 bug

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## 2. 写入性能

### 2.1 单线程 INSERT

| 场景 | 操作数 | 耗时 | 延迟 (p50) | 吞吐 |
|------|--------|------|-----------|------|
| INSERT 50K (5列, PK auto-increment) | 50,000 | 9.0s | 180µs | **5,537 ops/s** |

### 2.2 多线程 INSERT

| 场景 | 操作数 | 耗时 | 延迟 | 吞吐 |
|------|--------|------|------|------|
| 4 线程并发 INSERT 10K | 10,000 | 1.9s | 192µs | **5,219 ops/s** |

**分析**：多线程写入吞吐与单线程基本一致，说明 WAL + 16-shard MemTable 的并发设计有效避免了锁争用。

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## 3. 查询性能

### 3.1 PK 点查询

| 场景 | 操作数 | 延迟 (p50) | 吞吐 |
|------|--------|-----------|------|
| PK SELECT (MemTable) | 10,000 | **326µs** | 3,072 ops/s |
| PK SELECT (SSTable + RowCache) | 10,000 | **326µs** | 3,063 ops/s |
| PK SELECT (100行 × 100轮, 缓存命中) | 10,000 | **359µs** | 2,784 ops/s |

**说明**：PK 点查询走 `try_fast_select` 路径，绕过 SQL tokenizer/parser（~280µs），直接从 LSM 获取数据。MemTable 和 SSTable 延迟一致，得益于 RowCache 的预取策略。

### 3.2 全表扫描

| 场景 | 操作数 | 延迟/行 | 吞吐 |
|------|--------|---------|------|
| SELECT \* 50K (MemTable) | 50,000 | **0.9µs/row** | 1,086K ops/s |
| SELECT \* 50K (SSTable) | 50,000 | **1.2µs/row** | 806K ops/s |

### 3.3 COUNT(\*) — 快速路径

| 场景 | 操作数 | 耗时 | 延迟 |
|------|--------|------|------|
| COUNT(\*) × 100 | 100 | **<1ms** | **~0µs** |

**对比**：优化前 COUNT(\*) 需全表扫描（30K 行约 7.4ms），优化后使用 AtomicU64 计数器 O(1) 读取，延迟降至不可测量。

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## 4. UPDATE / DELETE 性能

| 场景 | 操作数 | 延迟 (p50) | 吞吐 |
|------|--------|-----------|------|
| UPDATE 10K 行 (1/3 表) | 10,000 | **57µs** | 17,452 ops/s |
| DELETE 6K 行 (1/5 表) | 6,000 | **167µs** | 6,000 ops/s |
| UPDATE 后 SELECT 5K | 5,000 | 312µs | 3,201 ops/s |

**对比**：

| 操作 | 优化前 | 优化后 | 提升 |
|------|--------|--------|------|
| UPDATE PK | 3,536µs | 57µs | **62x** |
| DELETE PK | 31µs | 167µs | 0.5x（增加是预期内：旧 benchmark 行数较少） |

UPDATE 62 倍提升来源于新增的 `try_fast_update` 路径：
1. 直接从 SQL 字符串解析 `UPDATE table SET col=val WHERE pk=val`
2. 绕过完整的 tokenizer + parser + statement cache 流程（~280µs）
3. 通过 PK 直接定位 row_id，跳过全表扫描

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## 5. Mixed OLTP 工作负载

### 5.1 综合混合 CRUD

| 指标 | 值 |
|------|-----|
| 总操作数 | 51,000 (INSERT 30K + UPDATE 10K + DELETE 10K + SELECT 1K) |
| 总耗时 | 9.2s |
| 加权平均延迟 | **181µs/op** |
| 综合吞吐 | **5,528 ops/s** |

分阶段明细：
- INSERT 30K: 6,498ms (215µs/op)
- UPDATE 10K: 631ms (63µs/op)
- DELETE 10K: 1,099ms (110µs/op)
- SELECT 1K: 1,475ms (1,475µs/op)

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## 6. 数据一致性 & 崩溃恢复

### 6.1 UPDATE/DELETE 一致性

```
INSERT 1K → UPDATE 500 → DELETE 200
✓ INSERT 后: 1000 行
✓ UPDATE 后: row 100 score=200, row 800 score=800 (正确)
✓ DELETE 后: 800 行保留, 已删范围无残留
```

### 6.2 崩溃恢复

| 指标 | 值 |
|------|-----|
| 崩溃前写入 | 5,000 行 |
| WAL 恢复后 | 5,000 / 5,000 行 (**100% 恢复**) |
| 恢复耗时 | 7ms |
| 抽样校验 | row 1 val=10 ✓, row 100 val=1000 ✓, row 5000 val=50000 ✓ |

### 6.3 并发写入一致性

| 指标 | 值 |
|------|-----|
| 4 线程 × 2500 行 | 10,000 行 |
| 实际计数 | 10,000 (**零丢失**) |
| 每线程计数 | 全部正确 ✓ |

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## 7. 资源占用

| 指标 | 值 |
|------|-----|
| 冷启动时间 | 2ms |
| 基线 RSS | 17.2 MB |
| INSERT 50K 后 RSS | 27.0 MB |
| 增量 | 9.8 MB (**205 bytes/row**) |

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## 8. 优化细节

### 8.1 try_fast_update / try_fast_delete

从 SQL 字符串直接解析简单模式，避免完整 SQL 处理流水线：

```
SQL 文本 → 快速字符串匹配 → Schema 查找 → PK → row_id → LSM get/put
         （~5µs）         （~10µs）                （~40µs）
```

支持的 SQL 模式：
- `UPDATE table SET col1=v1, col2=v2 WHERE pk = value`
- `DELETE FROM table WHERE pk = value`

### 8.2 COUNT(\*) AtomicU64 计数器

在 `MoteDB` 结构体中维护 `Arc<DashMap<String, Arc<AtomicU64>>>`：
- INSERT 时 `fetch_add(1, Relaxed)`
- DELETE 时 `fetch_sub(1, Relaxed)`
- COUNT(\*) 时直接 `load(Relaxed)`
- Open 恢复时扫描 LSM 重建初始计数

### 8.3 预取缓存数据正确性修复

**问题**：`trigger_prefetch()` 使用 `decode_any()` 反序列化行数据，该函数将所有 fixed-size 列（包括 Float）按 Integer 解码。导致行缓存中 Float 列的位模式被误读为 Integer，后续 UPDATE 写回损坏数据。

**修复**：所有缓存写入路径改用 `decode(data, &col_types)`（schema-aware 解码），仅在无 schema 时才回退到 `decode_any`。涉及修复点：
- `trigger_prefetch()`
- `get_table_rows_batch_range()`
- `get_table_rows_batch_point_internal()`
- `TableRowBatchedIterator`

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## 9. 已知限制

| 问题 | 影响 | 优先级 |
|------|------|--------|
| `test_mixed_oltp` 在 `--profile release-test` 下偶发失败 | Auto-flush 与 streaming scan 存在竞争窗口，全表扫描可能遗漏行 | High |
| `try_fast_select` 仅支持 `WHERE pk = literal` | 复杂 WHERE 条件走完整 SQL 路径 | Medium |
| UPDATE/DELETE 快速路径不支持表达式赋值 | `SET col = col + 1` 走完整路径 | Low |

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## 10. 测试命令复现

```bash
# 编译
cargo build --profile release-test

# 写入吞吐
cargo test --test bench_comprehensive bench_insert_throughput --profile release-test -- --nocapture

# 点查询
cargo test --test bench_comprehensive bench_point_query --profile release-test -- --nocapture

# UPDATE/DELETE
cargo test --test bench_comprehensive bench_update_delete --profile release-test -- --nocapture

# 混合 CRUD
cargo test --test bench_comprehensive bench_mixed_crud --profile release-test -- --nocapture

# COUNT(*) + 全表扫描
cargo test --test bench_comprehensive bench_full_scan --profile release-test -- --nocapture

# 数据一致性
cargo test --test bench_acid --profile release-test -- --test-threads=1 --nocapture

# 完整测试套件
cargo test --lib -- --test-threads=1
cargo test --test test_fast_paths -- --test-threads=1
```
