GCP 數據存儲與搜索 API 性能基准？

Question

是否有關於 GCP Datastore 查詢和搜索查詢性能的任何現有基准？

我對性能如何隨着數據增長而變化很感興趣。 例如，如果我們有：

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

我們在搜索中有文檔，例如：

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

我想運行搜索以獲取用戶所屬的所有項目 ID。 就像是：

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

在數據存儲區和搜索中的類似查詢。

當有 10, 100, ... 16 * 6 個對象時，性能比較如何？

我感興趣的是，對於這種簡單的查詢，是否有一些關於我們可以預期的延遲的經驗法則。 當然，我可以去嘗試一下，但是如果有人做過類似的基准測試，我想對我可以預期的性能有一些直觀的了解。 另外，我想避免在寫入/讀取我以后需要刪除的數據上花費 $ 和時間，所以如果有人可以分享他們的經驗，那將不勝感激！

ps 我使用 Python，但會假設所有支持 GCP 的語言的答案都是相同/相似的。

Answer 1

到目前為止，Api Search 僅支持Python 2 ，遺憾的是不再支持此版本的 Python，因此您應該考慮到您將無法獲得此服務的支持。

另一方面，請查看此線程中提供的代碼，它可以讓您了解如何使用 python 3 對 Datastore 執行基准測試。