Python 为什么这些查询之间的dynamodb性能不同？

我有三张桌子：

table 1
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Size 458.54 MB
Count  2,887,152

table 2
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Size 161.05 MB
Count  1,060,444

table 3
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Size 4.10 GB
Count  2,629,162

我已将所有3个表设置为500个读取容量单位（RCU），并使用python2.7和一个简单的boto3.scan（）对20页进行分页

为什么它们之间的持续时间如此不同，而使用完全相同的RCU

table 1
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seconds: 65.7738468647
row_count: 131925
scanned_count: 131925
consumed_capacity: 2570.0

table 2
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seconds: 97.8232300282
row_count: 138092
scanned_count: 138092
consumed_capacity: 2570.0

table 3
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seconds: 37.8384461403
row_count: 13416
scanned_count: 13416
consumed_capacity: 2571.0

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区别在于boto3响应解析器。更大、更复杂的对象将需要更长的时间来解析。我想，如果您查看每个表中的对象，您将看到更复杂的对象与查询速度之间的关联。转移时间也会对事情产生重大影响