我想对 GAE 读取性能进行基准测试。正在从数据存储中获取大约 10,000 个实体。这些实体包含 3 个属性名称(约 16 个字符)、描述(约 130 个字符)和一个时间戳。没有异常大的东西。
这是我看到的:
平均而言，读取 10k 个实体大约需要 11 秒。不确定这是否被认为是快、慢或合理的，但无论如何都不是太令人兴奋。
更有趣的发现是 CPU 计量。 执行此读取操作 100 次大约消耗 3.0 个 CPU 小时。费用为 0.30 美元。
鉴于这里没有进行 CPU 密集型算法，这不会使 GAE 的 CPU 带宽变得相当昂贵吗？ (当然，它以 Python 脚本等形式提供 24/7 系统管理员，但仍然......)
或者这是我的 Java 代码中的内容:
http://github.com/akirekadu/GAE-Evaluation/blob/master/show.jsp
最佳答案
不是你的代码，我相信你的结果。在我们自己的实验中，我们发现检索和(尤其是)存储在 CPU 配额方面是非常昂贵的操作。
我们注意到:
索引很昂贵。如果你写的比读的多，那么对你的索引要吝啬。确保您了解模型属性的 indexed=False 属性，并密切关注自动生成到 index.yaml 中的内容。
如果您读的比写的多，那么大量的多索引可能有意义。尽可能使用内存缓存。如果有意义，请使用实体组。
App Engine API 为您提供了提高效率的工具。他们很重要。如果您要写入 100 行，则使用单个批量 put() 与 100 个单独的 put() 调用相比将大大减少 CPU 使用率。
如果您的应用要像您描述的那样频繁执行大量读取，您可能希望选择不同的解决方案(例如，像 Slicehost 或 Linode 这样的 VPS)或不同的数据模型。每个应用程序都有不同的需求，WRT 磁盘、CPU、内存等，所以我将粗略的计算留给读者作为练习。
喂!
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