2011.9.25更新
本文被转载到NoSQLFun进行讨论
我才发现原文的一些问题没有表述清楚：
1、本文主要是针对随机读，而非随机写，关于如何构造一个写快的NoSQL系统，见BigTable论文，或者Cassandra、HBase。
2、我实际遇到的都是随机读很慢的情况，热数据可以解决部分问题，但是当规模远大于你的机器规模的时候，还是无法逾越的问题，此时NoSQL相对于RDBMS的优势就小的可怜了。
欢迎继续进行探讨。
原文：
抱歉我用了这么一个标题[......]
Tesing code for HamsterDB, python bind.
Big file may slow down HamsterDB.(QPS 70 around 5,000,000 kvs)
So test_write_en() / test_read_en() use pre-hash (mmh3).(QPS 300K around 5,000,000 kvs) That is not true, I made a mistake in my code and QPS i[......]
转载自：http://degizmo.com/2010/03/22/getting-started-redis-and-python/
So if you have been following NoSQL movement, the migration of some types of data to non-relational datastores has recently picked up speed. For web (and other developers) this ha[......]
我们来进行一些测试，论证是否有必要采用NoSQL。
因为没有条件造成同时并发读、写，因此暂时只测试单独的读和写。
MySQL
数据量：195W（行）
表结构：
ID(自增)
P_ID（逻辑上外键于另外一个表，考虑到效率，这里我们没有做这个外键）
URL（网页的URL）
主要测试的业务逻辑：根据某个P_ID来找出所有URL
插入速度：每秒1K行左右。
没有索引时候： 10.204(s) 10.172(s) 10.078(s)
对P_ID[......]