Objectify vs Java oder Python API

Question

Wir verwenden derzeit Google Data Store und Objectify, um Abfrageergebnisse an das Frontend zurückzugeben. Momentan führe ich Leistungsvergleiche zwischen Data Store und Cloud Storage durch, um Listen mit Schlüsselwerten zurückzugeben. Meine Frage ist, ob die Verwendung von Objectify besser ist als die Low-Level-APIs von Java oder Python oder ob sie identisch sein sollten. Wenn die Leistung mit Objectify nicht besser ist, kann ich die regulären APIs für meine Leistungstests verwenden.

Jede Hilfe wird geschätzt.

Danke, b/

Answer 1

Dies ist eine seltsame Frage. Die Performance der Low-Level-APIs von Python und Java ist aufgrund der Laufzeit sehr unterschiedlich. Objectify ist eine dünne Objekt-Mapping-Schicht über der Java-API auf niedriger Ebene. Im Allgemeinen trägt dies nicht zu einem erheblichen Rechenaufwand für diese Abbildung bei, obwohl es möglich ist, Strukturen und Muster zu erstellen, die dies tun (insbesondere bei Lebenszyklusrückrufen). Das "schlimmste" ist, dass Objectify beim Booten eine Klassenintrospektion auf Ihre Entitäten durchführt, die abhängig von der Anzahl der Entity-Klassen signifikant sein kann oder auch nicht.

Wenn Sie diese Frage stellen, werden Sie fast sicher vorzeitig optimieren.

Answer 2

Mit Objectify können Sie Code schneller schreiben und die Wartung auf Kosten einer sehr kleinen/vernachlässigbaren Leistungseinbuße vereinfachen.

Sie können Low-Level-API mit Objectify in der gleichen Anwendung wie nötig mischen. Wenn Sie jemals eine Stelle bemerken, an der der Leistungsunterschied signifikant ist (was unwahrscheinlich ist, wenn Sie Objectify richtig verwenden), dann können Sie diesen Teil immer im Low-Level-API-Code umschreiben.

Answer 3

Danke für die Antworten. Ich versuche derzeit nicht, die Anwendung (als solche) zu optimieren, sondern zu überprüfen, ob unsere Daten in Cloud Storage statt in Datastore gespeichert werden können, ohne dass beim Abrufen der Schlüssel ein erheblicher Leistungseinbruch eintritt. Wir laden unsere Daten ständig neu und haben daher jedes Mal hohe Datenspeicherkosten mit Data Store. Wenn wir stattdessen Cloud Storage verwenden würden, wäre das minimal. Dies ist eine Option, die die Google-Architekten vorgeschlagen haben, so dass wir nur ein wenig Sorgfalt darauf anwenden.