与Google App Engine中的正常Bigtable模型相比，多模型对性能有何影响？

在常规的Google App Engine，多模型或正常的“ Bigtable”模型中，什么能产生最佳性能？

实际上，该多模型在父表中创建了一个称为“类”的列，该列提供了继承跟踪。而从父类继承的普通Bigtable会创建一个新的单独的数据结构，而无法查询父类并查找所有子类型类的所有子类。

性能可能有所不同，但可能很小。

这是我发现的内容（全部基于适用于Python的Google文档）。

1. BigTable本机不支持PolyModel信息。相反，它是使用“ class”属性实现的。因此，当您尝试执行搜索（例如，查找基类）时，将在此“ class”属性上进行搜索。

2. 所有使用PolyModel类的查询都应用了一个额外的过滤器，该过滤器可以根据给定的类进行过滤（使用'class'属性）。

3. 为PolyModel类创建的任何索引都必须考虑额外的“类”列。

本质上，PolyModel类自己负责“ class”属性的处理，将其插入查询中并用于其他查询。除此之外，它的工作方式与标准BigTable的用法相同。

因此，区别实际上只是添加和维护一列。

有性能差异吗？是的，大概是这样。您添加到任何数据库系统中的每一列都会对性能产生影响。但是，意义重大吗？可能不会。