¿Cuáles son las comparaciones de velocidad de NDB vs DB (en Datastore de alta replicación)?

Question

tomada de la Python NDB Overview:

Cuando la aplicación lee una entidad, esa entidad es en caché de forma automática; esto proporciona lecturas rápidas (y económicas) para entidades de lectura frecuente.

...

La función NDB que escribe los datos (por ejemplo, poner()) devuelve después de la invalidación de caché; la fase Aplicar ocurre de forma asíncrona.

En viendo en Youtube, Google I/O 2011: More 9s Please: Under The Covers of the High Replication Datastore, a las 13: 11-ish, las latencias medias son:

maestro/esclavo:

• Leer: 15ms
• escribir: 20ms

replicación con alta disponibilidad:

• Leer: 15ms
• Comentario: 45ms

Cómo significativamente Cómo afecta NDB estas velocidades, desde la década de aplicaciones perspectiva ¿he?

Editar: Especialmente curioso sobre las estadísticas de tiempos (en milisegundos).

Crédito extra: He también escucharon Nick Johnson refiero a las preguntas teniendo alrededor de 160 ms cada uno (en 2009) [link] ¿Se NDB proporcione beneficios de velocidad en las consultas?

Answer 1

El uso de NDB hace que las llamadas a su almacén de datos aparezcan, desde la perspectiva de su aplicación, significativamente más rápido.

LEER: El mejor de los casos, las lecturas se realizan desde caché de instancia o memcache. En la mayoría de los casos, esto será significativamente más rápido que leer desde el almacén de datos.

ESCRIBIR: El método de escritura/envío de NDB vuelve inmediatamente después de la invalidación de la memoria caché. Esto es mucho más rápido que una escritura normal. Entonces, desde la perspectiva de su aplicación, es bastante más rápido. La escritura real, sin embargo, se realiza de forma asíncrona.

NDB vs DB (Alta Replicación): En términos de velocidad desde la perspectiva de su aplicación, NDB debería ser una clara victoria.

Answer 2

Tendrá que establecer un punto de referencia para usted: los tiempos dependen de muchos factores, como el tamaño y la complejidad de la entidad: más propiedades o más elementos en propiedades repetidas,> más complejos.

Los números que cita son realmente antiguos y probablemente ya no reflejen la realidad; la experiencia de la mayoría de los usuarios es que HRD no es más lento que M/S, en promedio (en parte porque M/S tiene una variabilidad mucho más alta).

Hubo algunos puntos de referencia NDB hechos aquí: http://code.google.com/p/appengine-ndb-experiment/issues/detail?id=118 - pero no se comparan los números con el antiguo db.

Puede utilizar Appstats para realizar operaciones de sincronización rápidamente en una aplicación real.