本文介紹Ganos時空服務與開源GeoMesa（HBase）、云數據庫MongoDB分片集群在處理時空軌跡數據時的性能測試對比。
測試環境
本次性能測試中需要準備以下測試數據庫，具體配置如下表：
數據庫 | 配置說明 |
云原生多模數據庫 Lindorm 寬表引擎（已開通Ganos時空服務） |
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開源GeoMesa（HBase） |
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云數據庫MongoDB分片集群 | 配置Mongos節點和Shard節點。
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測試結果
本次性能測試的結果如下：
時空軌跡數據的寫入耗時
Lindorm Ganos引擎繼承了Lindorm寬表引擎高效的數據寫入能力，寫入耗時約為開源GeoMesa（HBase）的1/2，約為云數據庫MongoDB分片集群的1/5。以時空軌跡數據為7.6 GB為例，寫入耗時的測試結果如下：
數據庫
寫入耗時
云原生多模數據庫 Lindorm Ganos引擎
7分鐘
開源GeoMesa（HBase）
13分鐘
云數據庫MongoDB分片集群
34分鐘
創建時空索引后的時空數據存儲空間占用情況
創建時空主鍵索引場景中，Lindorm Ganos引擎中時空數據占有的存儲空間更少，約為開源GeoMesa（HBase）的80%，約為云數據庫MongoDB分片集群的47%。存儲空間占用測試結果如下：
數據庫
表大小
時空主鍵索引大小
云原生多模數據庫 Lindorm Ganos引擎
4.7 GB
無需占用空間
開源GeoMesa（HBase）
5.9 GB
無需占用空間
云數據庫MongoDB分片集群
8.2 GB
1.6 GB
空間范圍的查詢耗時
在空間范圍查詢場景中，隨著返回結果的數量增加，查詢耗時也在增加。Lindorm Ganos引擎在大部分查詢中的耗時都比較低，耗時約為開源GeoMesa（HBase）的1/3，約為云數據庫MongoDB分片集群的1/2，測試結果如下：
時間和空間范圍的查詢耗時
在時間范圍和空間范圍查詢場景中，Lindorm Ganos引擎的查詢耗時都比較低，耗時約為開源GeoMesa（HBase）的1/3，約為云數據庫MongoDB分片集群的1/2。只有小部分查詢耗時與開源GeoMesa（HBase）和云數據庫MongoDB分片集群相同，測試結果如下：
總結
從測試過程和結果來看，Lindorm Ganos引擎相比于開源GeoMesa（HBase）和云數據庫MongoDB分片集群具有以下優勢：
使用簡單，通過SQL語句方便處理各種查詢場景。
與寬表引擎深度融合，覆蓋大部分業務場景，減少解決方案的復雜度。
寫入時空數據耗時少。
存儲成本低于開源GeoMesa（HBase）和云數據庫MongoDB分片集群，能夠降低20%~50%的存儲成本。
在大部分查詢場景中查詢性能較高，性能高于開源GeoMesa（HBase）或者云數據庫MongoDB分片集群的2~3倍。
Lindorm Ganos引擎在時空數據的寫入速度、存儲成本、查詢性能以及易用性上優勢較為明顯，能夠滿足車聯網、出行等場景中對時空數據的處理需求。