Google Cloud SQL性能测试记录

编者语：之前的文章中，我们详细介绍了Google Cloud SQL，也刊载了谷歌Google Cloud SQL完全试用指南，今天看看Keakon对于Google Cloud SQL的性能测试。

几天前终于申请到Google Cloud SQL的使用资格了，不过一直忙着更新Reader Sharer，直到今晚才有空测试它。

首先创建了一个small类型的instance，因为我用不了多少空间。等了1～2分钟后才提示创建成功，显示已用20MB空间，但是SQL Prompt访问不了。
于是去下载Command Line Tool，结果因为网络问题，没法交换OAuth2 tokens（不清楚是不是GFW的原因）。
但是刷新了一下网页，发现SQL Prompt可以访问了，于是执行SQL来创建数据库和表：

CREATE DATABASE test;
USE test;
CREATE TABLE test (id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT, value DOUBLE, PRIMARY KEY(id));

然后在绑定的一个HR datastore应用上测试：

from random import random
from time import time
from google.appengine.api import rdbms

rand = [(random(),) for i in xrange(500)]

t = time()
conn = rdbms.connect(instance='keakon:test', database='test')
print time() - t

cursor = conn.cursor()

t = time()
cursor.executemany('INSERT INTO test (value) VALUES (%s)', rand)
print time() - t

t = time()
cursor.execute('SELECT count(*) FROM test')
print time() - t

t = time()
cursor.execute('SELECT id FROM test')
print time() - t

t = time()
cursor.execute('SELECT * FROM test')
print time() - t

t = time()
conn.rollback()
print time() - t

t = time()
cursor.close()
conn.close()
print time() - t

结果：

0.00699996948242
3.8259999752
0.00500011444092
0.235999822617
0.205000162125
0.0639998912811
0.00300002098083

可见连接和关闭数据库还是很快的，但是插入和查询性能并不算好。

接着试试提交：

t = time()
cursor.executemany('INSERT INTO test (value) VALUES (%s)', rand)
conn.commit()
print time() - t

t = time()
cursor.execute('DELETE FROM test')
conn.commit()
print time() - t

结果：

3.3180000782
0.132999897003

可能是测试的波动，插入变快了。比较让我奇怪的是删除，居然比查询还快。

再试了下清空表，即改成cursor.execute('TRUNCATE test')。结果：

2.96399998665
0.128000020981

这次插入更快了，不解…

值得一提的是，我在删除的时候写错了SQL语句，结果报错了。然后再次删除就一直被锁，但是查询和插入都正常，估计是那个事务一直没结束。
最后我试了下TRUNCATE，花了22秒终于成功了。之后再测试时，即使出错也没遇到被锁的情况了，非常奇怪…


然后对比测试HR datastore，使用同一个应用：

from random import random
from time import time
from google.appengine.ext import db

class Test(db.Model):
    value = db.FloatProperty()

entites = [Test(value=random()) for i in xrange(500)]

t = time()
db.put(entites)
print time() - t

t = time()
Test.all().count(None)
print time() - t

t = time()
keys = Test.all(keys_only=True).fetch(500)
print time() - t

t = time()
Test.all().fetch(500)
print time() - t

t = time()
db.delete(keys)
print time() - t

结果：

3.31100010872
0.0799999237061
0.208999872208
2.34000015259
0.861999988556

其中count和查询慢了一个数量级，删除慢约6倍，插入和查询key则差不多。

接着又在一个MS datastore的应用上测试了下，结果是：

1.04965305328
0.109894037247
0.0680358409882
0.660396099091
0.251960992813

插入快2倍，查询慢一个数量级，其他差不多。

对大多数应用来说，查询性能是最重要的，这一个数量级的提升也是很有益处的，更何况还少了很多限制。所以如果不需要ORM的话，用Google Cloud SQL取代Datastore是个不错的选择。至此本次测试暂时结束，大家也看到了Google Cloud SQL性能表现还是很不错的。

本文来自keakon的涂鸦馆

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