Tags » ‘ベンチマーク’

GAE/P DataStore vs Memcached

2月 18th, 2011 by

昨日のDataStoreの書き込み性能の測定の続きで、DataStoreの読み込みとMemcachedの読み書きの性能を測定した。

比較内容

以下の5項目の測定を行った。100バイトの読み書き50回を1セットとして、10回測定しグラフを作成した。

  • Store/W
    DataStoreへの保存
  • Store/R
    DataStoreから1レコード取得
  • Mem/W
    Memcachedへの保存
  • Mem/R – s
    Memcachedからの読込。データが存在する場合。
  • Mem/R – m
    Memcachedからの読込。データが存在しない場合。

結果グラフ

縦軸は1回当たりの処理時間(単位ms)、横軸は10回分の測定結果。

datastore_vs_memcached

datastore_vs_memcached

結果考察

MemcachedのReadが最も高速で、MemcachedのWrite、DataStoreのRead、DataStoreのWriteと順に遅くなった。平均処理時間と、MemcachedのReadを1とした時の実行時間を表にまとめてみた。

- Store/W Store/R Mem/W Mem/R-s Mem/R-m
時間[ms] 17.94 7.1 2.29 2.12 2.07
Mem/R比 8.68 3.43 1.11 1.02 1

csv2table

この結果から、Memcachedの性能は、DataStoreと比べてReadで3倍程度、Writeで8倍程度高速であることが分かる。Memcachedのキャッシュヒット率が50%を超えるようなサービスであれば、Memcached導入によるパフォーマンスアップが期待できそうだ。

測定用プログラム

測定に用いたプログラムを掲載しておく。

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GAEのDataStoreは遅い?

2月 17th, 2011 by

GoogleDataStoreは遅いといわれることが多いので、簡単にベンチマークを取ってみた。

測定方法

1000バイトの文字列と、5000倍バイトの文字列を、100回保存するのにかかる時間を測定した。バラつきを見るために、それぞれ10回ずつ計測した。

測定結果

各行は、指定長さの文字列をDataStoreに100個保存する処理の所要時間(秒)です。

1000バイト

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
2.015
2.058
2.050
2.019
2.150
1.720
1.836
1.962
1.923
1.690

5000バイト

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
1.746
1.874
1.727
1.854
1.986
1.827
2.376
1.890
2.383
5.054

まとめ

1000バイトの場合も、5000バイトの場合も、データの保存にかかる時間はほぼ20msである。1個~数個程度のデータを保存する場合は問題にならないが、100件で2秒、1000件で20秒かかってし0まう。CSVのインポート機能などはTaskqueueを使って実装すべきだといえる。

ソースコード

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Pythonの勉強を始めて2週間が経過

1月 12th, 2011 by

 年末年始の5連休、成人式までの3連休など、比較的時間のとりやすい期間だったとはいえ、この2週間でずいぶんPythonのことを理解できてきたとおもう。特に、昨日、今日の、実行速度についての記事を通して.... Read more


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実行速度

1月 10th, 2011 by

Pythonは速いとの記述を見かけたので他の言語との性能比較をしてみました。 測定に用いたプログラムは、1~10,000,000までの総和を求めるというシンプルなものです。 非常に簡易的な測定なので、.... Read more


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