Google 正在使用 Bigtable "performance"
Google Bigtable under usage "performance"
我看到了不使用 Google Big Table for small data sets 的警告。
这是否意味着 100 QPS 的工作负载可能 运行 比 8000 QPS 的工作负载慢（总时间；不是每个查询）？
我知道在 BigTable 上 100 QPS 的效率会非常低；但是否会像 100 次插入需要 15 秒才能完成一样激烈？在 1 秒内可以插入 8000 个 运行？
只是寻找 "in theory; from time to time; yes" 与 "probably relatively unlikely" 类型的答案作为我如何构建性能测试周期的粗略指南。
谢谢
运行 任何 Cloud Bigtable 操作的启动成本都是固定的。启动成本一般一般小于1秒。我希望 100 次操作应该少于 8000 次操作。当我看到极度缓慢时，我通常怀疑网络延迟或其他一些独特的情况。
我们的 Developer Big Table 实例 (2.5 TB) 上的 运行 小工作负载有问题，一个实例而不是 3 个。
我们在用户 ID 上设置了一个密钥，在密钥用户 ID 上设置了大约 100 行。数据库中的总记录数百万条。我们查询 big table 并从获取与用户 ID 的单个键相关联的行中看到 1.4 秒的延迟。返回的记录总数少于 100，我们看到延迟超过一秒。在我看来，巨大的工作负载是使用此数据存储的唯一方式。我们正在寻找其他 NoSQL 替代方案，例如 Redis。
我看到了不使用 Google Big Table for small data sets 的警告。
这是否意味着 100 QPS 的工作负载可能 运行 比 8000 QPS 的工作负载慢（总时间；不是每个查询）？
我知道在 BigTable 上 100 QPS 的效率会非常低；但是否会像 100 次插入需要 15 秒才能完成一样激烈？在 1 秒内可以插入 8000 个 运行？
只是寻找 "in theory; from time to time; yes" 与 "probably relatively unlikely" 类型的答案作为我如何构建性能测试周期的粗略指南。
谢谢
运行 任何 Cloud Bigtable 操作的启动成本都是固定的。启动成本一般一般小于1秒。我希望 100 次操作应该少于 8000 次操作。当我看到极度缓慢时，我通常怀疑网络延迟或其他一些独特的情况。
我们的 Developer Big Table 实例 (2.5 TB) 上的 运行 小工作负载有问题，一个实例而不是 3 个。
我们在用户 ID 上设置了一个密钥，在密钥用户 ID 上设置了大约 100 行。数据库中的总记录数百万条。我们查询 big table 并从获取与用户 ID 的单个键相关联的行中看到 1.4 秒的延迟。返回的记录总数少于 100，我们看到延迟超过一秒。在我看来，巨大的工作负载是使用此数据存储的唯一方式。我们正在寻找其他 NoSQL 替代方案，例如 Redis。