python - 在数据存储中存储元组的有效方法

Question

如果我有一对 float ，将它们存储为 GeoPtProperty 是否比腌制元组并将其存储为 更有效(在计算或存储方面) >Blob属性?

如果 GeoPt 正在做一些更聪明的事情来将多个值保存在一个属性中，它可以用于任意数据吗？我能否以类似有效的方式将元组 ("Johnny", 5) 存储在单个实体属性中？

Answer 1

这里有一些经验性的答案:

GeoPtProperty 使用 31B 的存储空间。

BlobProperty 的使用因您存储的具体内容而异:

• struct.pack('>2f', lat, lon) => 21B.
• 使用 pickle (v2) 打包包含 float 的 2 元组 => 37B。
• 使用 pickle (v0) 打包包含 float 的 2 元组 => 大约 30B-32B(v0 对 float 使用可变长度的 ascii 编码)。

简而言之，GeoPt 看起来并没有做什么特别聪明的事情。如果你要存储很多这样的东西，那么你可以使用 struct 来打包你的 float 。使用 struct 打包和解包它们可能与序列化/反序列化 GeoPt 相关的 CPU 成本有明显的不同。

如果您计划为每个实体存储 很多 的 float 并且空间非常重要，那么您可以考虑利用 aetycoon 中的 CompressedBlobProperty .

免责声明:这是所需的最小空间。根据属性名称的长度，每个属性的实际空间会略大。模型本身也会增加开销(对于它的名称和 key )。