我承认，我的虚拟机的硬件设置非常降级(1 cpu，512 MB RAM)，但是我仍然对riak的性能表现感到非常惊讶。
地图缩小
用地图减少一点我在一个桶中有大约2000个对象，每个约1k – 2k的大小作为json。我用这个地图函数：
function(value,keyData,arg) {
var data = Riak.mapValuesJson(value)[0];
if (data.displayname.indexOf("max") !== -1) return [data];
return [];
}
而且为了执行http请求返回结果花费了2秒钟，而不是计算我的客户端代码中的时间，以排除json的结果。删除3个节点中的2个似乎略微提高了两秒钟的性能，但这对我来说似乎还是很慢。
这是预期的吗？对象的字节不是很大，一个桶中的2000个对象也不是那么大。
插
批量插入大约60.000个与上述相同大小的对象花了相当长的时间，实际上没有真正的工作。
我在riak中插入对象的脚本在大约40.000左右死亡，并说它不能连接到riak节点。在riak日志中，我发现一个错误消息，表示该节点已经用完了内存并且死亡。
题
这真的是我在riak的第一枪，所以有一定的机会，我搞砸了一些东西。
有什么设置可以调整吗？
硬件设置是否太受限制？
>也许我用于与riak交互的PHP客户端库是限制因素？
>在同一物理机上运行所有节点是相当愚蠢的，但如果这是一个问题 – 我如何更好地测试riak的性能？
地图减少真的那么慢吗？我阅读了关于riak邮件列表中的缩图功能的性能指标，但是如果Map Reduce的速度很慢，那么您应该对几乎实时所需的数据执行“查询”呢？我知道riak不像redis那么快。
如果有更多的riak经验的人可以帮助我解决一些这些问题，那么真的会帮助我很多。
Riak的内部设计实际上是针对整个存储桶进行优化的。这是因为桶不被认为是顺序表，而是分布在节点集群上的密钥空间。这意味着随机访问非常快 – 可能是O(log n)，但不要引用我 – 而串行访问非常非常慢。串行访问，Riak目前设计的方式，必然意味着要求所有节点的数据。
顺便说一下，Riak术语中的“水桶”令人困惑，令人失望，没有实现你可能想到的方式。 Riak称之为一个桶，实际上只是一个命名空间。在内部只有一个桶，并且以桶名作为前缀存储密钥。这意味着无论桶数多小，枚举一个大小为n的单个桶中的密钥将需要m次，其中m是所有桶中的密钥总数。
这些限制是Basho的实施选择，不一定是设计缺陷。 Cassandra实现与Riak完全相同的分区模型，但支持高效的顺序范围扫描和跨大量密钥的mapreduce。 Cassandra也实现真正的桶。
