Почему динамическая производительность отличается от этих запросов?

Question

У меня есть 3 таблицы:

table 1 
======= 
Size 458.54 MB 
Count 2,887,152 

table 2 
======= 
Size 161.05 MB 
Count 1,060,444 

table 3 
======= 
Size 4.10 GB 
Count 2,629,162 

Я предоставлен все 3 таблицы до 500 единиц мощности чтения (РКО), и постраничный через 20 страниц, используя python2.7 и простой boto3.scan().

Почему продолжительность такой разной между ними, потребляя точно такие же RCU?

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

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

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

Answer 1

Разница заключается в синтаксисе ответа boto3. Большие, более сложные объекты занимают больше времени для синтаксического анализа. Я предполагаю, что если вы посмотрите на объекты в каждой из этих таблиц, вы увидите корреляцию между более сложными объектами и скоростью запроса. Время передачи также значительно повлияет на вещи.