Go Aurora vs DynamoDB延迟不符合预期

我想得到一些数字来证明我的阅读，DynamoDB键值存储比关系数据库（MySQL、PostgreSQL、Aurora）具有更好的读取性能。所以我决定比较DynamoDB和AWS Aurora（它是AWS网站的a/c——“比标准MySQL数据库快五倍，比标准PostgreSQL数据库快三倍”）的读取延迟

步骤1：在Aurora中创建了一个具有以下模式的表，并向该表中添加了102万条记录

Table gift_log (
  gift_uuid               BINARY(16) NOT NULL,
  user_uuid               BINARY(16) NOT NULL,
  parent_uuid             BINARY(16),
  operation_time          TIMESTAMP,
  operation               VARCHAR(20) NOT NULL,
  gift_type               VARCHAR(20) NOT NULL,
  parent_type             VARCHAR(20),
  relation_type           VARCHAR(20),
  PRIMARY KEY (gift_uuid)
);

使用Golang客户端，该客户端使用数据库/sql包的MySQL驱动程序来查询表

步骤2；已创建具有以下属性的DynamoDB表。向表中添加了100万项。 没有使用任何排序键。所有查询都使用分区键

Table: GiftLog {
    gift_uuid               Binary (Partition Key)
    user_uuid               Binary
    operation_time          Number,
    operation               String,
    gift_type               String,
    parent_type             String
}

使用使用AWS Go SDK查询DynamoDB表的Golang客户端

极光

startTime := time.Now().UnixNano()

rows, err := db.Query("SELECT * FROM gift_log WHERE gift_uuid=?", giftIDsToRead[i])

endTimt := time.Now().UnixNano()

发电机

queryInput := &dynamodb.QueryInput{
        TableName: aws.String(tableName),
        KeyConditions: map[string]*dynamodb.Condition{
                        "GiftUUID": {
                            ComparisonOperator: aws.String("EQ"),
                            AttributeValueList: []*dynamodb.AttributeValue{
                                {
                                    B: giftIDsToRead[i],
                                },
                            },
                        },
        },
}

startTime := time.Now().UnixNano()

resp, err := svc.Query(queryInput)

endTime := time.Now().UnixNano()

极光潜伏期：543.89 DynamoDB潜伏期：2934.96 usec

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这些数字似乎不正确。我不是在比较苹果吗？

你没有显示计时结果。。。但我得说你是在拿苹果和桔子做比较。如果您知道DynamoDB项的主键，那么应该使用notquery（）

使用GetItem（），您应该有“一位数毫秒”的响应时间不包括网络/HTTP延迟

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最后一点很重要，但希望对Aurora的请求类似。

您不显示计时结果。。。但我得说你是在拿苹果和桔子做比较。如果您知道DynamoDB项的主键，那么应该使用notquery（）

使用GetItem（），您应该有“一位数毫秒”的响应时间不包括网络/HTTP延迟

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最后一点很重要，但希望对Aurora的请求类似。

我认为您遗漏了一些非常重要的要点

DynamoDB是一个“数据库即服务”，而Aurora是一个更传统的数据库

无论何时进行性能基准测试或任何类型的测试，您都不能只运行一个测试：您需要执行大量测试，然后计算一个统计数据，例如平均值，或者更好的是计算一个最高百分位数（例如第99个百分位数）

当您需要“任何规模的可预测性能”时，DynamoDB将大放异彩

---

第一点很重要，因为这意味着为了从DynamoDB获取数据，您正在进行web请求，与更传统的数据库相比，web请求具有一定程度的开销。每个请求的开销可能在1-2毫秒左右。但是，在大多数应用程序的上下文中，只要应用程序具有良好的体系结构，并且不会发出大量不必要的请求，这一点就可以了

第二点很重要，因为如果您没有正确地看待它，您可能会测量异常值：这意味着您可能会看到一些无法代表典型性能的结果，并且可能会花费大量时间来掩盖事实真相。与其测量一个查询的性能，不如测量许多相同类型查询的性能，并计算一些统计数据，如：平均值和标准差；或（第50、90、99位为典型）

最后一点是使用DynamoDB与使用经典数据库引擎相比的真正动力。您看到的是最快乐的案例：一个（大概）包含几个项目的小表，其中您使用它的主键检索单个项目。DynamoDB实际上是关于随着数据的增长而发生的事情。当表中有1000项时，您希望在检索该项时具有与表中有100000000项时相同的性能。更复杂的查询会让事情变得更有趣

使用DynamoDB，在最简单的情况下，您可以用一点性能开销换取稳定性

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但是DynamoDB不是万能药！在某些情况下，关系数据库总是优于DynamoDB

我认为你遗漏了几个非常重要的要点

DynamoDB是一个“数据库即服务”，而Aurora是一个更传统的数据库

无论何时进行性能基准测试或任何类型的测试，您都不能只运行一个测试：您需要执行大量测试，然后计算一个统计数据，例如平均值，或者更好的是计算一个最高百分位数（例如第99个百分位数）

当您需要“任何规模的可预测性能”时，DynamoDB将大放异彩

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第一点很重要，因为这意味着为了从DynamoDB获取数据，您正在进行web请求，与更传统的数据库相比，web请求具有一定程度的开销。每个请求的开销可能在1-2毫秒左右。但是，在大多数应用程序的上下文中，只要应用程序具有良好的体系结构，并且不会发出大量不必要的请求，这一点就可以了

第二点很重要，因为如果您没有正确地看待它，您可能会测量异常值：这意味着您可能会看到一些无法代表典型性能的结果，并且可能会花费大量时间来掩盖事实真相。与其测量一个查询的性能，不如测量许多相同类型查询的性能，并计算一些统计数据，如：平均值和标准差；或（第50、90、99位为典型）

最后一点是使用DynamoDB与使用经典数据库引擎相比的真正动力。您看到的是最快乐的案例：一个（大概）包含几个项目的小表，其中您使用它的主键检索单个项目。DynamoDB实际上是关于随着数据的增长而发生的事情。当表中有1000项时，您希望在检索该项时具有与表中有100000000项时相同的性能。更复杂的查询会让事情变得更有趣

使用DynamoDB，您可以在最简单的情况下用一点性能开销换取stabi