python - 为什么这些查询之间的 dynamodb 性能不同？

Question

我有 3 个表:

table 1
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Size 458.54 MB
Count  2,887,152

table 2
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Size 161.05 MB
Count  1,060,444

table 3
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Size 4.10 GB
Count  2,629,162

我已将所有 3 个表配置为 500 个读取容量单位 (RCU)，并使用 python2.7 和简单的 boto3.scan() 对 20 页进行分页。

为什么它们之间的持续时间如此不同，同时消耗完全相同的 RCU？

table 1
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seconds: 65.7738468647
row_count: 131925
scanned_count: 131925
consumed_capacity: 2570.0

table 2
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seconds: 97.8232300282
row_count: 138092
scanned_count: 138092
consumed_capacity: 2570.0

table 3
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seconds: 37.8384461403
row_count: 13416
scanned_count: 13416
consumed_capacity: 2571.0

Answer 1

区别在于 boto3 响应解析器。更大、更复杂的对象将需要更长的时间来解析。我想如果您查看每个表中的对象，您会发现更复杂的对象与查询速度之间存在相关性。传输时间也会对事情产生重大影响。