GCP 数据存储与搜索 API 性能基准？

Question

是否有任何关于 GCP 数据存储区查询和搜索查询性能的现有基准？

我对性能如何随着数据的增长而变化感兴趣。例如，如果我们有：

class Project:
  members = ndb.StringProperty(repeated=True)

我们在搜索中有文档，例如：

SearchDocument([AtomField(name=member, value='value...'), ...])

我想运行搜索以获取用户所属的所有项目 ID。比如：

ndb.query(keys_only=True).filter(Project.members == 'This Member')

在数据存储和搜索中的类似查询。

当有 10、100、... 16 * 6 个对象时，性能如何比较？

我对这种简单查询的延迟是否有一些经验法则感兴趣。当然我可以去尝试一下，但是如果有人做过类似的基准测试，我想对我可以预期的性能有一些直观的了解。另外，我想避免花费美元和时间来写/读我以后需要删除的数据，所以如果有人可以分享他们的经验，那将不胜感激！

附言我使用 Python，但假设所有支持 GCP 的语言的答案都是相同/相似的。

Answer 1

到目前为止，Api Search 仅支持Python 2，遗憾的是不再支持此版本的 Python，因此您应该考虑到您将无法获得对该服务的支持。

另一方面，看看这个线程中提供的code，它可以让您了解如何使用 python 3 对 Datastore 执行基准测试。