Question

我已经实现了查询表的逻辑，对于该特定表中的每个实体，我必须查找另一个表。

For，ex。

我的代码看起来像，

query = ndb.gql("select * from Foo where user = :1", user.key)
stories, next_cursor, more = query.fetch_page(size, start_cursor=cursor)
if next_cursor:
   for story in stories:
       print story.key
       images = ndb.gql("select * from Images where story = :1", story.key)
       for image in images:
           print image.key
else:
   #do some operations

你知道，如果我们将fetch_page函数的大小设为10，它将分别找到10个实体。对于每个实体，我们必须查找另一种Image。

此类型的数据存储查找需要850到950毫秒。我想减少这个API的响应时间。请注意，我必须从Story种类和Images种类获得一些列值。

无论如何都要使用get_multi方法来缩短查询。或者，我知道使用memcache或者我们应该在StructuredProperty模型中定义新的Foo，其值必须是Images模型实体的列表。

我不知道哪一个适合这种情况..请指导我。

Answer 1

您可以为包含图片ID列表的每个Story添加属性。我认为这个列表很少改变。然后，您可以轻松get_multi所有与故事相关的图像，而无需任何疑问。

您还可以考虑get_multi所有故事的所有图片，通过您的查询返回，只需一次通话，然后根据需要将其“附加”到代码中的相应故事中。

Answer 2

我不知道你项目的整体结构，但是......

你可以这样做：

class Story(ndb.Model):
    images = ndb.KeyProperty(kind=Image, repeated=True)
    user = ndb.KeyProperty(kind=User)

每次用户添加新图片时都会更新images的{{1}}属性。

然后你就可以使用：

Story

希望有所帮助。

Answer 3

您需要查看NDB批处理异步API

   @ndb.tasklet
   def get_stories(user_key):
     stories = yield Story.query(Story.user_key == user_key).fetch_async()
     futs = [
       item.key.get_async() for item in stories]
     result = yield futs
     raise ndb.Return(result)

   get_stories(user_key).get_result()

此API只会调用2个查询。

对DataStore进行查询
使用上述查询的N结果，进行1次查询以获取所有故事

因为，Key.get_async()也自动使用memcache，从你调用上面的函数的秒数开始，2查询将调用memcache

如何提高gae查询的性能？

3 个答案: