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Google Cloud SQL很慢

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我有一个D0大小的Cloud SQL实例 . 当我运行一个简单的

select * from table

它有大约500行，执行平均需要100毫秒（由SQL Prompt报告） . 而在我的本地MySQL 5.5实例上，它只需要1毫秒 . 我的开发机器有2.9GHz双核Intel Core i7和8GB 1600MHz内存 . 我在FAQ中读到db的性能取决于大小 - 较大的实例有更多的RAM和CPU .

通过更大的实例大小来解决性能问题是否合理？或者我在这里错过了其他什么？

performance google-cloud-sql

5 回答

  • 5

    这是我们在2019年1月的更新 .

    在4vcpu 15GB RAM实例中使用带有46GB数据库的Google Cloud SQL SECOND GENERATION，我们发现即使与运行默认mysql安装且只分配了125MB内存的开发macbook pro相比，它也会非常慢 .

    Mysql: Google Cloud SQL with 10GB RAM is 20x slower than Macbook Pro configured with 125MB ram

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  • 2

    意见是表现不佳的原因 . 谷歌运行自己的MySQL引擎风格，其优化方式可能会损害视图 . 如果你有很多联接或/和联合会期望视图运行缓慢 .

    然而，自我发布这个问题已经差不多一年了，事情可能已经改变了 . 自从我们不再使用它们以来，我没有重新审视观点 .

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  • 2

    EDIT: April 10 2016

    GAE现在提供第二代 Cloud mysql，即使像'db-g1-small'这样的基本层也能像旧的Cloud SQL产品中的D8层一样快 . 它也便宜得多 . 这似乎是一个重要的里程碑，没有理由再采取黑客攻击和变通办法 .

    您可以参考Cloud SQL定价，但近似的最低成本约为每月20美元 .

    ORIGINAL POST

    谷歌只是在D0层的慢速盒子上配置VM . 您可以选择D4，但RAM不是处理器的主要问题（他们没有提到GHz） .

    网络延迟不是问题 . 对于例如以下0.05s仅是服务器上的查询执行时间 . 此后的任何时间都可以用于数据传输 .

    mysql> select * from tracking limit 5;
+--------------------------------+-----------+-----------+
| id                             | scan_date | status    |
+--------------------------------+-----------+-----------+
| 420006929400111899561510697350 | NULL      | Delivered |
| 420010859400111899561989496058 | NULL      | Delivered |
| 420019849400111899561989496331 | NULL      | Delivered |
| 420100109400111899561903290311 | NULL      | Delivered |
| 420100319400111899561944407020 | NULL      | Delivered |
+--------------------------------+-----------+-----------+
5 rows in set (0.05 sec)

    Edit: March 2016

    对于多个应用程序，我不再使用Cloud SQL并使用远程托管的基本MySql集群，因为GAE打开了出站套接字连接 . 听起来很疯狂？不是根据数字 - 发送查询并通过此套接字连接获取数据比共同定位的D3更快 .

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  • 3

    • 您从哪里连接到您的Cloud SQL实例？

    • 层大小将对性能产生重大影响 . 您可以临时更改实例的层以对其进行测试 .

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  • 2

    我们也遇到了同样的问题 . 使用D16实例，一个简单的网站论坛页面将需要> 10s才能加载 . 我刚刚与GoogleCloud技术支持工程师进行了交谈，他确认CloudSQL还没有为“性能”做好准备（截至2015年夏季），他建议重写所有内容以使用DataStore ......

    因此，如果您的页面包含十几个小型SQL查询，而且数据集太大而无法完全适合缓存，那么CloudSQL现在就不是一个可行的解决方案 .

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