DuckDB性能测试：龙芯3A6000跑TPC-H，与苹果M3 Max差距在哪？

在只有 Intel 和 AMD 的年代，CPU 市场显得波澜不惊。直到一款带着“技术自主”光环的龙芯（LoongArch）处理器，出现在了 DuckDB 联合创始人的办公桌上。

为了满足好奇心，同时也为了给 DuckDB 安排一场在全新架构下的“极限测试”，DuckDB联合创始人便自掏腰包，花费约 500 欧元从速卖通（AliExpress）上购入了一台 MOREFINE M700S 迷你主机。

这台主机的核心，便是国产自研的龙芯处理器。面对价格数倍于它的苹果 M3 Max MacBook，这颗新星在数据库负载下的表现究竟如何？是能出奇制胜，还是会被无情“打脸”？本文将带你一探究竟，不仅有略显“复古”的系统体验，更有真实的 TPC-H 性能对决数据。测试数据本身颇具看点，而创始人最想吐槽的，或许并非性能本身。

下面的内容编译自 DuckDB 官方博客：https://duckdb.org/2026/01/06/duckdb-on-loongarch-morefine。

DuckDB on 龙芯 来了

TL;DR：我们最近测试了一台采用 LoongArch 架构的龙芯 CPU 设备。

并非每天都有新的 CPU 架构出现在办公桌上。我成长于 Intel 486 时代，经历了 AMD 在 2000 年发布 64 位 x86 扩展，之后直到 2020 年苹果发布基于 ARM 的 M1 芯片前，CPU 领域都鲜有重大变革。今天，我们终于迎来了期待已久的测试设备——MOREFINE M700S。

MOREFINE M700S产品页面截图，显示Loongson LS3A6000 CPU规格

M700S 搭载了龙芯处理器。这款处理器也被称为“龙芯架构”或“神芯处理器”，是中国自主研发的 CPU，其指令集基于 MIPS 架构。这是中国“中国制造2025”计划中实现技术自主的一环。鉴于当前的全球贸易形势，可以预见龙芯处理器在中国市场的渗透率可能会逐步提升。DuckDB 在中国已有相当多的用户，因此我们自然希望确保 DuckDB 能在龙芯平台上良好运行。

幸运的是，社区成员仅用两个极小的补丁就成功让 DuckDB 完成了编译。这激发了我们的兴趣。于是我们从速卖通购入了这台 M700S，它配备了龙芯 8 核 3A6000 CPU、16 GB 内存和 256 GB 固态硬盘。

设备启动后，除了风扇持续运转且噪音较大外，一切正常。系统是名为 Loongnix 的 Debian 变体，图形界面基于 KDE，并自带一个名为 “LBrowser” 的 Chromium 分支浏览器。默认 root 密码和用户 m700s 的密码均为 M700S。

总体而言，即便运行 apt upgrade 后，系统软件版本也显得有些陈旧：Linux 内核版本为 4.19（发布于 2018 年），GCC 版本为 8.3（发布于 2019 年）。这或许是企业级系统追求稳定性的体现，但确实与最新的开发环境存在差距。

借助社区提供的补丁，我们成功在 Loongnix 上编译了 DuckDB 1.4.3。过程中遇到一个小问题：CMake 文件 append_metadata.cmake 与系统自带的旧版本 CMake（3.13.4）不兼容。通过将该文件替换为空文件，我们绕过了此问题，最终完成了编译。编译 DuckDB 这类复杂的 C/C++ 项目，对工具链的完善度有一定要求。

编译完成后，我们运行了 DuckDB 的大型单元测试套件 make allunit，以验证其在龙芯 CPU 上的功能完整性，结果一切正常。

性能对比测试：TPC-H 基准

为了进行性能评估，我们沿用之前在树莓派上测试 DuckDB 的方法。我们在“缩放因子”（SF）为 100 和 300 的情况下，运行了完整的 22 个 TPC-H 查询，这分别对应约 25 GB 和 78 GB 的 DuckDB 数据库文件。

我们将测试结果与一台配备 M3 Max CPU 的 MacBook Pro 进行对比。为确保公平，两个平台上的 DuckDB 内存限制均设置为 14 GB。报告中的运行时间为“热运行”时间，即重新运行查询集并取第二次运行的结果。

以下是汇总结果。我们先来看总时间对比：

数据显示，在这项 TPC-H 基准测试中，无论是运行时间的几何平均值还是总和，MacBook 的速度都大约是 MOREFINE 的 10 倍。

下面是各个查询的详细运行时间（单位：秒）：

测试总结与思考

在新硬件平台上运行 DuckDB 总是令人兴奋。DuckDB 的设计目标之一就是极高的可移植性，能够在各种硬件环境下提供卓越性能。因此，它在搭载新 CPU 的 MOREFINE 上顺利运行并不出奇。然而，在标准的 TPC-H 基准测试中，其性能与高端苹果芯片存在显著差距，后者速度领先约 10 倍。

当然，这背后存在巨大的优化空间。首先，龙芯平台上的 gcc 工具链可能远不如 x86/ARM 版本成熟，这方面的改进有望带来显著的性能提升。I/O 性能也未在本次测试中单独评估。但积极的一面是，龙芯 CPU 确实能够成功完成 TPC-H SF300 这样大规模的数据处理测试！

有人会说，MacBook Pro 比 500 欧元的 MOREFINE 贵得多。然而，配置相近（16GB+256GB）的 M4 Mac Mini 售价约为 700 欧元，价差并非天壤之别。它在性能上远超 MOREFINE，且运行安静。

从芯片、编译器到操作系统，构建一个成熟的高性能 计算生态 是一项庞大工程。让复杂软件（如数据库）在新架构上“跑得欢快”，确实还有很长的路要走。但方向正确就不怕路远，这更多是时间问题。本次测试也引发了技术社区对 不同架构下系统设计 与性能调优的思考，欢迎在 云栈社区 继续深入探讨国产全生态的崛起之路。