我基本上拥有经典的多对多模型。用户，奖励和用户与奖励之间的“多对多”表格映射。
每个用户都有400个奖项的订单，每个奖励给予大约1/2个用户。
我想迭代所有用户的奖励并总结他们的积分。在SQL中，它将是多对多之间的表连接，然后遍历每个行。在具有MySQL实例的体面机器上，400行应该不是什么大问题。
在app引擎上，我看到大约需要10秒才能完成总和。大部分时间都花在Google的数据存储中。这是cProfile的前几行
ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)
462 6.291 0.014 6.868 0.015 {google3.apphosting.runtime._apphosting_runtime___python__apiproxy.Wait}
913 0.148 0.000 1.437 0.002 datastore.py:524(_FromPb)
8212 0.130 0.000 0.502 0.000 datastore_types.py:1345(FromPropertyPb)
462 0.120 0.000 0.458 0.001 {google3.net.proto._net_proto___parse__python.MergeFromString}
我的数据模型错了吗？我在查找错误吗？这是一个我必须处理缓存和批量更新的缺点（这将是一个王室痛苦的屁股）。
答案 0 :(得分：20)
可能两者都有; - ）
如果你在奖励表上做了400个查询，那么对于映射表上的查询返回的每个结果就有一个，那么我希望这会很痛苦。由于BigTable认为返回1000个结果是在合理时间内运行的极限，因此查询的结果限制为1000。根据架构，我希望400个查询比返回400个结果的400个查询慢（400 log N vs.（log M）+ 400）。
好消息是，在GAE上，记忆包含所有奖项及其积分值的单个哈希表非常简单（好吧，当我一会儿关注memcache文档时看起来非常简单。我不需要要做到这一点。）
此外，如果您还不知道，for result in query.fetch(1000)的速度比for result in query快，并且您无论如何都限制为1000个结果。后者的优点是（1）如果你提前纾困可能会更快，（2）如果谷歌将限额提高到1000以上，它就会在没有代码更改的情况下获得收益。
删除用户（或奖励）时，您可能还会遇到问题。我在一次测试中发现我可以在时间限制内删除300个对象。这些对象比映射对象更复杂，有3个属性和5个索引（包括隐式索引），而映射表可能只有2个属性和2个（隐式）索引。 [编辑：刚才意识到我在我知道db.delete（）可以获取列表之前做了这个测试，这可能要快得多。“
BigTable不一定能做关系数据库设计好的事情。相反，它可以跨多个节点很好地分配数据。但是几乎所有网站都在单个数据库服务器上运行良好，因此并不严格需要BigTable所做的事情。
另一件事：如果您在单个http请求上执行了400次数据存储查询，那么您会发现在达到请求固定配额之前，您已达到数据存储区固定配额。当然，如果你在配额范围内，或者如果你先点击其他东西，那么这可能与你的应用程序无关。但两个配额之间的比例大约是8：1，我将此视为谷歌期望我的数据模型看起来像一个暗示。
答案 1 :(得分：19)
我的数据模型错了吗？我在做什么 查找错了？
是的，是的，我很害怕。
就您的数据模型而言，到目前为止处理此问题的最佳方法是将总和存储在用户记录中，并在用户获得/失去奖励时更新它。在绝大部分时间里，每次计算他们的分数都没有意义，它将保持不变。如果您使“UserAward”实体键入“User”的子实体，您可以更新分数并在单个原子事务中插入或删除UserAward条目，确保您的计数始终准确。
onebyone指出你可以记得奖励表。这是一个好主意，但鉴于数据量有限，更好的方法是将其存储在本地内存中。全局成员在HTTP请求之间保持不变，并且因为我认为您不经常更新奖励表，所以您不必担心使缓存失效。只需在第一个请求中加载它（甚至将其硬编码到您的源中）。如果您确实更改了奖励列表，则部署新的次要更新将重置所有实例，导致它们重新加载。
对于查找，请记住，执行数据存储操作的大量成本是往返时间。一个get（）操作，按ID查找一个或多个记录（你可以批量！）大约需要20-40毫秒。但是，查询大约需要160-200ms。因此，非规范化的力量。
答案 2 :(得分：1)
应用引擎的一个重要习惯是存储便宜但时间永远不会过剩。在app引擎中做多对多关系的最佳方法似乎是简单地存储双方的信息。 IE用户具有奖励列表并且每个奖励具有用户列表。要查找用户拥有的所有奖励，您只需查询特定用户的奖励表。
这个想法在这里得到了很好的证明：Building Scalable Complex Apps
答案 3 :(得分：0)
Google BigTable在Google分布式文件系统上运行。
数据已分发。也许400行mysql仍然有更好的，但对于更大的数据，谷歌BigTable可能会更快。
我认为这就是为什么他们鼓励我们使用memcache来加快速度。
答案 4 :(得分：0)
即使您提到BigTable，我认为您正在云SQL上实现关系数据库。
你的模型没问题，这是做这样事情的正确方法。我没有看到将聚合反规范化到用户表的充分理由。
您是否为快速表加入创建索引？这很简单。对于涉及表连接的所有字段，您可能需要BTree索引。无需索引聚合字段（您使用的是SUM）。基本上N：N表的两个外键都应该被索引。如果这些外键引用其他两个表的主键，那就足够了。
超过100行的顺序，外键上的简单BTree索引可以在吞吐量方面有明显的增加。
我在CloudSQL上运行数据库，其中一些边缘表有超过200万条记录。只有在250万条记录之后，我才考虑进行一些非规范化，这也是一些额外的索引，并且仍在聚合SUM。否则，每当添加新记录时，我都会对SUM字段进行不必要的更新。
只有当表格超过100万条记录时，我们才会考虑使用只读副本。那就是我们可以区分只读取某些表而不是写入的进程。
如果您使用的是Django，请注意根据文档实施LIMIT;因为它非常误导。当您在记录集上[：100]（拼接）时，它不是您对SQL实际发送到SQL服务器的期望。我很难搞清楚这一点。当你计划做一些会产生很大规模的东西时，Django不是一个好的选择。但是在1000条记录的顺序，它会没事的。