本文介绍Ganos时空服务与开源GeoMesa（HBase）、云数据库MongoDB分片集群在处理时空轨迹数据时的性能测试对比。
测试环境
本次性能测试中需要准备以下测试数据库，具体配置如下表：
数据库 | 配置说明 |
云原生多模数据库 Lindorm 宽表引擎（已开通Ganos时空服务） |
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开源GeoMesa（HBase） |
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云数据库MongoDB分片集群 | 配置Mongos节点和Shard节点。
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测试结果
本次性能测试的结果如下：
时空轨迹数据的写入耗时
Lindorm Ganos引擎继承了Lindorm宽表引擎高效的数据写入能力，写入耗时约为开源GeoMesa（HBase）的1/2，约为云数据库MongoDB分片集群的1/5。以时空轨迹数据为7.6 GB为例，写入耗时的测试结果如下：
数据库
写入耗时
云原生多模数据库 Lindorm Ganos引擎
7分钟
开源GeoMesa（HBase）
13分钟
云数据库MongoDB分片集群
34分钟
创建时空索引后的时空数据存储空间占用情况
创建时空主键索引场景中，Lindorm Ganos引擎中时空数据占有的存储空间更少，约为开源GeoMesa（HBase）的80%，约为云数据库MongoDB分片集群的47%。存储空间占用测试结果如下：
数据库
表大小
时空主键索引大小
云原生多模数据库 Lindorm Ganos引擎
4.7 GB
无需占用空间
开源GeoMesa（HBase）
5.9 GB
无需占用空间
云数据库MongoDB分片集群
8.2 GB
1.6 GB
空间范围的查询耗时
在空间范围查询场景中，随着返回结果的数量增加，查询耗时也在增加。Lindorm Ganos引擎在大部分查询中的耗时都比较低，耗时约为开源GeoMesa（HBase）的1/3，约为云数据库MongoDB分片集群的1/2，测试结果如下：
时间和空间范围的查询耗时
在时间范围和空间范围查询场景中，Lindorm Ganos引擎的查询耗时都比较低，耗时约为开源GeoMesa（HBase）的1/3，约为云数据库MongoDB分片集群的1/2。只有小部分查询耗时与开源GeoMesa（HBase）和云数据库MongoDB分片集群相同，测试结果如下：
总结
从测试过程和结果来看，Lindorm Ganos引擎相比于开源GeoMesa（HBase）和云数据库MongoDB分片集群具有以下优势：
使用简单，通过SQL语句方便处理各种查询场景。
与宽表引擎深度融合，覆盖大部分业务场景，减少解决方案的复杂度。
写入时空数据耗时少。
存储成本低于开源GeoMesa（HBase）和云数据库MongoDB分片集群，能够降低20%~50%的存储成本。
在大部分查询场景中查询性能较高，性能高于开源GeoMesa（HBase）或者云数据库MongoDB分片集群的2~3倍。
Lindorm Ganos引擎在时空数据的写入速度、存储成本、查询性能以及易用性上优势较为明显，能够满足车联网、出行等场景中对时空数据的处理需求。