本文转载自【KWDB 2025创作者计划】征文大赛优秀作品
原文链接：【KWDB 创作者计划】_KWDB容器化部署与性能测试
原作者：lgbisha
一、什么是KWDB
KWDB 是由 开放原子开源基金会孵化并运营的开源项目，定位为一款面向 AIoT 场景 的 分布式多模数据库产品。它支持在同一实例中同时构建 时序库 和 关系库，实现多模数据的融合管理与统一处理。
该系统具备以下核心能力：
- 高并发数据处理能力：支持千万级设备接入、百万级数据秒级写入、亿级数据秒级读取，满足大规模物联网环境下的高效数据处理需求；
- 强大的时序数据处理能力：专为海量时序数据设计，具备高吞吐、低延迟的写入与查询性能；
- 多模融合架构：统一支持时序数据与结构化数据的存储与分析，便于构建复杂业务模型；
- 稳定安全、易于运维：具备高可用架构设计、完善的安全机制以及便捷的运维工具，适用于大规模工业级部署场景。
KWDB 适用于工业互联网、智慧城市、能源、电力、交通等多种 AIoT 应用场景，是一款具有自主创新能力的国产数据库解决方案。
KWDB 面向不同角色的支持能力
1、对于开发者
KWDB 提供完善的开发支持，具备如下特性：
- 标准化的 通用连接接口
- 高速写入 与 极速查询能力
- SQL 支持，方便上手
- 支持 数据压缩策略 与 生命周期管理
- 灵活的 集群部署
- 可无缝集成多种第三方工具（如 BI 工具、数据分析平台）
这些能力帮助开发者快速构建应用，降低学习成本与开发复杂度，大幅提升开发效率。
2、对于运维人员：
KWDB 同样为数据库管理员和运维人员提供了强有力的支撑，包括：
- 一键式的 快速安装与部署
- 支持平滑的 升级与迁移操作
- 提供丰富的 系统监控能力
- 降低整体 运维与管理成本
二、开始部署KWDB
这次安装我们准备使用docker容器进行安装。
1、docker环境的安装
- 进行docker容器的安装，安装最新版本的docker
- 这里因为docker现在已经无法直接通过网络安装，所以我们通过离线安装的方式安装docker环境
- 从官网下载离线包
https://download.docker.com/linux/ubuntu/dists/jammy/pool/stable/amd64/
1）如图所示，把离线包传到服务器上，进行安装
dpkg -i *.deb2）查看安装的docker版本
root@VM-12-13-ubuntu:/home/docker# docker -v
Docker version 27.1.2, build d01f2643、至此docker容器环境安装完毕
2、docker-compose安装
- docker容器安装完毕后，开始安装docker-compose
- https://github.com/docker/compose/tags 离线下载docker-compose的包
- 因为我是x86-64的环境，所以从中找到docker-compose-linux-x86_64进行下载
- 下载完毕后上传到服务器，然后执行 sudo cp -f docker-compose-linux-x86_64 /usr/local/bin/docker-compose
- 然后授予可执行权限，sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose
- 查看docker-compose版本
root@VM-12-13-ubuntu:/# sudo docker-compose -v
Docker Compose version v2.29.23、使用容器快速部署KWDB
1）首先去镜像仓库，查看KWDB镜像，果然是有的，这样就可以快速进行KWDB的安装与启动
2）先去拉去镜像，docker pull kwdb/kwdb，拉取最新的KWDB镜像
3）然后创建创建 docker-compose.yml 配置文件
version: '3.3'
services:
kaiwudb-container:
image: "kwdb/kwdb:latest"
container_name: kaiwudb-experience
hostname: kaiwudb-experience
ports:
- 8080:8080
- 26257:26257
ulimits:
memlock: -1
volumes:
- /dev:/dev
networks:
- default
restart: on-failure
ipc: shareable
privileged: true
environment:
- LD_LIBRARY_PATH=/kaiwudb/lib
tty: true
working_dir: /kaiwudb/bin
command:
- /bin/bash
- -c
- |
/kaiwudb/bin/kwbase start-single-node --insecure --listen-addr=0.0.0.0:26257 --advertise-addr=127.0.0.1:26257 --http-addr=0.0.0.0:8080 --store=/kaiwudb/deploy/kaiwudb4、基础结构
version: '3.3'
services:
kaiwudb-container:version: '3.3'：指定使用 Docker Compose 文件的语法版本。
services:：定义一个或多个容器服务，这里只有一个服务叫做 kaiwudb-container。
5、容器配置
image: "kwdb/kwdb:latest"
container_name: kaiwudb-experience
hostname: kaiwudb-experienceimage：使用的镜像，来自于 kwdb/kwdb:latest
container_name：指定容器名为 kaiwudb-experience
hostname：容器的主机名，也叫 kaiwudb-experience，有助于容器内部网络识别。
6、端口映射
ports:
- 8080:8080
- 26257:26257将宿主机的端口 8080 和 26257 映射到容器内部的相同端口：
8080 是 KaiwuDB 的 Web 管理界面（http 访问）
26257 是数据库服务监听端口
7、系统相关设置
ulimits:
memlock: -1
volumes:
- /dev:/dev
ipc: shareable
privileged: trueulimits.memlock: -1：禁用内存锁限制，适用于数据库避免 swap。
volumes: /dev:/dev：挂载宿主机的 /dev 到容器内。
ipc: shareable：允许其他容器与它共享 IPC 命名空间。
privileged: true：给予容器几乎与宿主机等同的权限。
8、其他设置
networks:
- default
restart: on-failure
tty: true
working_dir: /kaiwudb/binnetworks: default：使用默认网络。
restart: on-failure：如果容器因错误退出，会自动重启。
tty: true：分配一个伪终端，便于交互和日志记录。
working_dir：设置默认的工作目录。
9、环境变量和启动命令
environment:
- LD_LIBRARY_PATH=/kaiwudb/lib
command:
- /bin/bash
- -c
- |
/kaiwudb/bin/kwbase start-single-node --insecure --listen-addr=0.0.0.0:26257 --advertise-addr=127.0.0.1:26257 --http-addr=0.0.0.0:8080 --store=/kaiwudb/deploy/kaiwudbLD_LIBRARY_PATH=/kaiwudb/lib：供 KaiwuDB 启动时查找依赖库。
command: 使用 bash -c 执行多行命令。
实际执行的命令是：
/kaiwudb/bin/kwbase start-single-node \
--insecure \
--listen-addr=0.0.0.0:26257 \
--advertise-addr=127.0.0.1:26257 \
--http-addr=0.0.0.0:8080 \
--store=/kaiwudb/deploy/kaiwudb含义如下：
start-single-node：以单节点模式启动数据库。
--insecure：以非加密模式运行，适合本地体验
--listen-addr=0.0.0.0:26257：监听所有网卡上的 26257 端口。
--advertise-addr=127.0.0.1:26257：对外广播的地址为 127.0.0.1（主要用于集群内部通信）。
--http-addr=0.0.0.0:8080：Web UI 监听端口。
--store=/kaiwudb/deploy/kaiwudb：数据库数据存储路径。
10、启动KWDB容器
执行 docker-compose up -d
root@VM-12-13-ubuntu:/data/docker/kwdb# docker-compose up -d
Creating network "kwdb_default" with the default driver
Creating kaiwudb-experience ... done
root@VM-12-13-ubuntu:/data/docker/kwdb#可以看到KWDB已经成功启动了
三、使用KDC联接KWDB
什么是KDC？KaiwuDB Developer Center（KaiwuDB 开发者中心），是KaiwuDB官方的可视化连接管理工具
首先需要下载KDC，可以在官方gitee仓库中找到下载地址，https://gitee.com/kwdb/kwdb/releases
下载完毕后解压
双击打开可视化工具，配置新连接
配上刚才安装的KWDB地址，点击测试连接可以看到
这样我们KDC联接KWDB就大功告成
四、体验 KWDB 功能
在KDC中新建数据库performance_tes
然后建表
-- 建表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (
id SERIAL PRIMARY KEY,
username VARCHAR(50) NOT NULL,
email VARCHAR(100) NOT NULL,
age INT,
created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
-- 创建索引
CREATE INDEX idx_username ON users(username);
CREATE INDEX idx_age ON users(age);
CREATE INDEX idx_created_at ON users(created_at); 
插入一些数据，用于测试
五、KWDB 性能测试
1. 精确查找（测试索引查找）
SELECT * FROM users WHERE username = 'user_50000';
2. 范围查找（测试范围扫描）
SELECT * FROM users WHERE age BETWEEN 20 AND 30;
3. 聚合查询（测试 GROUP BY + COUNT）
SELECT age, COUNT(*) FROM users GROUP BY age ORDER BY COUNT(*) DESC LIMIT 10;
4. 排序 + 分页查询
SELECT * FROM users ORDER BY created_at DESC LIMIT 20 OFFSET 1000;
5. 更新操作（批量更新）
UPDATE users SET age = age + 1 WHERE age < 30;
这里可以看到批量更新速度比较慢，然后执行
EXPLAIN analyze UPDATE users SET age = age + 1 WHERE age < 30;{
"sql": "EXPLAIN ANALYZE (DISTSQL) UPDATE users SET age = age + 1 WHERE age \u003c 30",
"nodeNames": [
"1"
],
"processors": [
{
"nodeIdx": 0,
"inputs": [],
"core": {
"title": "TableReader/0",
"details": [
"users@idx_age",
"Spans: /!NULL-/30",
"Out: @1",
"rows read: 17620",
"stall time: 40.341ms",
"bytes read: 620 KiB"
]
},
"outputs": [],
"stage": 1
},
{
"nodeIdx": 0,
"inputs": [],
"core": {
"title": "JoinReader/1",
"details": [
"users@primary",
"Render: @1, @2, @3, @4, @5, @4+1:::INT8",
"rows read: 17620",
"stall time: 43.781ms",
"index rows read: 17620",
"index stall time: 327.187ms"
]
},
"outputs": [],
"stage": 2
},
{
"nodeIdx": 0,
"inputs": [],
"core": {
"title": "local count 0/2",
"details": []
},
"outputs": [],
"stage": 3
},
{
"nodeIdx": 0,
"inputs": [],
"core": {
"title": "Response",
"details": [
"rows read: 1",
"stall time: 1.586834s"
]
},
"outputs": [],
"stage": 0
}
],
"edges": [
{
"sourceProc": 0,
"sourceOutput": 0,
"destProc": 1,
"destInput": 0
},
{
"sourceProc": 1,
"sourceOutput": 0,
"destProc": 2,
"destInput": 0
},
{
"sourceProc": 2,
"sourceOutput": 0,
"destProc": 3,
"destInput": 0
}
],
"encodePlan": "eJyUkm9r2zAQxt_vU9zu1Ua1xLLTJAgGzqhh2YybJS77a4ZqHcFgW54ks5SQ7z5sbywtTWjf2Nw99-ien9Ae7a8SBUZfVvFimcAiWcRfv0Xw6mq5STef4tdws7papBG0loyFTZSC3BK87b8XwOHz-2gd9dWP1vOCHAIPGdZaUSIrsii-I8eMYWN0TtZq07X2_cBS7VB4DIu6aV3Xzhjm2hCKPbrClYQCU3lb0pqkIjPuDlbkZFH2x_aJwkLtfsotIcNNI2srYPwyuYnjN-M-x3XrBIQcGRr924IhqQTw2dTvROtkWYIrKhIw8UbBhFcWGd7eOfo3OvU9-Fi8w-zAULfuf07ruqWCH9jTWT7oov6Lwh9DaUxRSXOHDNdUKzJdcgahzyAMGIQTBuFl97_gQohlks6fgBWMZvMBq6gV7eCR-UE4dgX-bMTns8qe5Pafw13qXJaQ67Z24I39e-inFgTPWbAm2-ja0v1LPUZ9cC18dDmfzoPJaUDvkDEktaXhuVrdmpxWRud9mKG87n19Q5F1g8qHYlkPUodxbOZnzf55s3_WHDwwZ4cXfwIAAP__2oQ2mQ=="
}使用了 users@idx_age 这个索引，可以看到索引是命中了。
慢的根源在于更新量太大 + 每行都要做一次回表 + 写入，并非 SQL 本身逻辑复杂，而是更新代价大。
所以 1.6 秒其实是“正常”的，尤其是在大批量写入的场景下。在业务场景下，就不应该一次性批量更新，需要改为限速分批更新。
6. 删除操作（批量删除）
DELETE FROM users WHERE age > 90;
六、测试结果
本次测试在约 10 万条数据量下，对 KWDB执行了典型的读写操作，表现出惊人的高效与稳定性：
1、测试数据规模
表名：users
数据量：100,000 条
字段：id（主键）、name（字符串）、age（整数）、email（唯一索引）
2、查询性能表现
| 查询类型 | 返回行数 | 响应耗时 | 说明 |
| 精确查找 | 1行 | 16ms | 使用索引，极速返回 |
| 范围查找 | 100行 | 17ms | 范围查询 + 索引命中，响应极快 |
| 聚合统计＋排序 | 10行 | 132ms | 全表聚合 + 排序，依然秒级内完成 |
| 分页 + 排序 | 20行 | 27ms | 支持快速分页，适用于业务场景 |
| 更新操作 | 17620行 | 1.69ms | 批量更新，受写入压力影响，建议分页优化 |
| 删除操作 | 1行 | 15ms | 快速定位并删除，毫秒级完成 |
总结一句话：KWDB 确实挺不错的
KWDB 在本次实测中展现了以下几个优势：
- 索引优化极致：无论是点查还是范围查，响应时间均在毫秒级
- 吞吐能力强：10 万条数据照样秒查，轻松应对大表压力
- 复杂查询不慌：聚合、排序、分页都能快速处理
- 更新写入可控：批量更新虽慢，但通过分页策略可优化
结尾：对第一次上手 KWDB 的感受
第一次尝试 KWDB，部署+体验一次性通过，轻松上手。可以说是一个“不会让人折腾太久”的国产数据库了，而且数据库性能极强。后续继续研究它的时序数据能力，咱们下次再聊！
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