【发布时间】：2020-04-25 12:22:46
【问题描述】：
我有一个关于节点扩展的问题：在 Spanner 实例中向上/向下扩展 1 到 4 个节点时，我没有看到性能变化。我正在运行一些需要 1 到 25 秒的查询，并且期望通过其他节点进行改进。我是否对节点如何影响性能有错误的想法？
【问题讨论】：
【发布时间】：2020-04-25 12:22:46
【问题描述】：
添加更多节点会增加服务和存储资源的数量，但不会自动增加数据的“分片”。 Cloud Spanner 根据大小和负载拆分数据。随着数据大小的增长或在拆分中检测到高读取或写入负载时，它会添加更多拆分。如需更多信息，请参阅Database splits。
添加更多节点是否会提高查询性能取决于许多因素，例如架构设计、数据集特征、工作负载和查询类型。
【讨论】：
这可能很复杂。 Google 提供了Best Practices，其中提到了 3 个因素：设计、区域和供应。这甚至没有提到节点数，所以节点数本身不是这里的主要因素。即使在控制台中，当您创建新实例时，您也会看到注释：
注释中的link 也没有提及节点数。所以我认为首先你应该使用 Stockdriver Monitoring，如果你发现 CPU 和存储利用率高于某个值，你可以帮助添加节点。有关节点和实例的信息，您可以找到here
我希望这会有所帮助！
【讨论】：
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增加节点不会增加数据的“分片”吗？我的想法是，由于我的数据是基于键拆分的，因此拥有更多节点会并行化任何查询（至少是表扫描）。或许事实并非如此？