GCP 数据存储与搜索 API 性能基准？

Question

是否有关于 GCP Datastore 查询和搜索查询性能的任何现有基准？

我对性能如何随着数据增长而变化很感兴趣。 例如，如果我们有：

class Project:
  members = ndb.StringProperty(repeated=True)

我们在搜索中有文档，例如：

SearchDocument([AtomField(name=member, value='value...'), ...])

我想运行搜索以获取用户所属的所有项目 ID。 就像是：

ndb.query(keys_only=True).filter(Project.members == 'This Member')

在数据存储区和搜索中的类似查询。

当有 10, 100, ... 16 * 6 个对象时，性能比较如何？

我感兴趣的是，对于这种简单的查询，是否有一些关于我们可以预期的延迟的经验法则。 当然，我可以去尝试一下，但是如果有人做过类似的基准测试，我想对我可以预期的性能有一些直观的了解。 另外，我想避免在写入/读取我以后需要删除的数据上花费 $ 和时间，所以如果有人可以分享他们的经验，那将不胜感激！

ps 我使用 Python，但会假设所有支持 GCP 的语言的答案都是相同/相似的。

Answer 1

到目前为止，Api Search 仅支持Python 2 ，遗憾的是不再支持此版本的 Python，因此您应该考虑到您将无法获得此服务的支持。

另一方面，请查看此线程中提供的代码，它可以让您了解如何使用 python 3 对 Datastore 执行基准测试。