以下基准的粗略结果： 2x 写入，3x 读取 。

这是python中的一个简单基准，您可以根据自己的目的进行调整，我正在研究每个简单的设置/检索值的性能如何：

#!/usr/bin/env python2.7
import sys, time
from pymongo import Connection
import redis

# connect to redis & mongodb
redis = redis.Redis()
mongo = Connection().test
collection = mongo['test']
collection.ensure_index('key', unique=True)

def mongo_set(data):
    for k, v in data.iteritems():
        collection.insert({'key': k, 'value': v})

def mongo_get(data):
    for k in data.iterkeys():
        val = collection.find_one({'key': k}, fields=('value',)).get('value')

def redis_set(data):
    for k, v in data.iteritems():
        redis.set(k, v)

def redis_get(data):
    for k in data.iterkeys():
        val = redis.get(k)

def do_tests(num, tests):
    # setup dict with key/values to retrieve
    data = {'key' + str(i): 'val' + str(i)*100 for i in range(num)}
    # run tests
    for test in tests:
        start = time.time()
        test(data)
        elapsed = time.time() - start
        print "Completed %s: %d ops in %.2f seconds : %.1f ops/sec" % (test.__name__, num, elapsed, num / elapsed)

if __name__ == '__main__':
    num = 1000 if len(sys.argv) == 1 else int(sys.argv[1])
    tests = [mongo_set, mongo_get, redis_set, redis_get] # order of tests is significant here!
    do_tests(num, tests)

使用 mongodb 1.8.1 和 redis 2.2.5 以及最新的 pymongo/redis-py 的结果：

$ ./cache_benchmark.py 10000
Completed mongo_set: 10000 ops in 1.40 seconds : 7167.6 ops/sec
Completed mongo_get: 10000 ops in 2.38 seconds : 4206.2 ops/sec
Completed redis_set: 10000 ops in 0.78 seconds : 12752.6 ops/sec
Completed redis_get: 10000 ops in 0.89 seconds : 11277.0 ops/sec

当然，对结果持保留态度！如果您使用另一种语言进行编程，使用其他客户端/不同的实现等，您的结果将大不相同。更不用说你的用法会完全不同！您最好的选择是自己对它们进行基准测试，以您打算使用它们的方式进行。作为推论，您可能会找出利用每种方法的
最佳方法。 永远以自己为基准！