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我正在尝试优化我的设计，但很难正确看待事物。假设我有以下情况：

A. 一个用户有 1,000 个状态更新。这些更新存储在单独的实体状态中。我想获取在日期 X 之后具有 uploadDate 的用户状态。所以我进行了查询：

statuses = Statuses.query(Statuses.uploadDate > X).fetch()

B. 一个用户有 1,000 个状态更新。每个用户实体都有一个列表属性list_of_status_keys，它是用户状态的所有键的列表。我想在日期 X 之后使用 uploadDate 获取所有状态。所以我很容易使用statuses = ndb.get_multi(list_of_status_keys). 然后我遍历每一个，检查日期：

for a_status in statuses:
  if a_status.uploadDate > X:
     myList.append(a_status)

我真的不知道我应该优化哪个。查询看起来更有条理，但通过键获取更快。任何人有任何见解？

更新

归结为：在对 GAE 的每个 http 请求中，我都会获得用户的所有通知和状态更新（就像 facebook 一样）。使用 Appstats，它告诉我每个请求花费 490 小便士（其中 1 便士 = 1,000,000 小便士）。

获取通知和状态对用户来说很重要，因此您可以期望他们多次这样做。我很难确定这是否很多。我吓坏了，试图以任何可能的方式最小化这个数字。我以前从未运行过服务，所以我不知道这是否应该花费多少。这是数学：

当没有返回结果时，每个请求花费 490 微便士（因此仅对于基本查询，它花费 490，但在某些情况下，当返回多个结果时，它可能花费 10,000 mp），因此对于 1 便士，我可以运行 2040 个请求，或者1 美元，我可以运行 204,000 个请求。

假设我有 50,000 个用户，每个用户每天检查 75 次通知（合理）：

75 requests X 490 mp per request X 50,000 users = 1,837,500,000 micropennies per day = 1837.5 pennies = 18.37 dollars per day.（是对的吗？）

我以前从未运行过大规模的服务，那么这些通常的成本是多少？还是这太高了？每个请求 490 小便士是否高？如果取决于情况，我将如何找到答案？

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设计 A 更胜一筹。

在设计中，GAE 将使用日期来执行键控查询。这意味着，Appengine 将自动为您在按日期排序的状态表上创建索引。由于它有一个索引，它只会读取和获取您指定日期之后的记录。这将为您节省大量读取。

在设计 B 中，您基本上必须自己完成索引工作。由于您需要获取每个状态然后比较其日期，您将不得不做更多的工作，无论是在 CPU（成本）方面还是在性能方面。

编辑

如果您的数据被如此频繁地访问，您可能还有其他设计选项。

首先，您可以考虑将 Status 对象组合到 StatusUpdatesPerDay 中。您每天创建一个实例，然后将状态更新附加到该对象。这会将数百次读取减少为几次读取。

其次，由于状态更新会被非常频繁地访问，因此可以将状态缓存在 memcache 中。这将降低成本和延迟。

第三，即使你没有像上面那样优化，我相信ndb已经内置了缓存。我从未使用过此功能，但您的实际读取计数可能低于您的计算。

第四个选项是避免一次显示所有状态更新。也许用户只想看到最后几个。然后，您可以使用查询游标在（如果）用户请求它们时获取余数。

于 2012-09-18T21:00:41.853 回答