¿Realizar múltiples consultas SQL más pequeñas resulta en más IOPs y más costos utilizando Amazon Aurora?
La página de precios de Amazon Aurora menciona lo siguiente:
Para los cargos de E/S, supongamos que una misma base de datos lee 100 páginas de datos por segundo desde el almacenamiento para satisfacer las consultas que se ejecutan en ella. Esto resultaría en 262.8 millones de operaciones de lectura de E/S al mes (100 páginas por segundo x 730 horas x 60 minutos x 60 segundos).
¿Qué se entiende por “páginas de datos” aquí?
De manera similar, supongamos que su aplicación realiza cambios en la base de datos que afectan un promedio de 10 páginas de datos por segundo. Aurora cobrará una operación de E/S por hasta 4 KB de cambios en cada página de datos. Si el volumen de datos cambiados por página es menor a 4 KB, esto resultaría en 10 operaciones de escritura por segundo.
¿Las múltiples consultas SQL más pequeñas generan más operaciones de E/S que una sola consulta SQL grande?
davy.ai
¿Qué se entiende por “páginas de datos” aquí?
En el contexto de la fijación de precios de Amazon Aurora, “páginas de datos” se refiere a los bloques físicos de datos almacenados en el volumen de almacenamiento de la base de datos que la base de datos lee o escribe durante su funcionamiento. Estas páginas de datos son de tamaño fijo y suelen contener varias filas de datos.
¿Las consultas SQL más pequeñas resultan en más IOPs que una única consulta SQL grande?
Sí, las consultas SQL más pequeñas pueden resultar en más IOPs que una única consulta SQL grande. Esto se debe a que cada consulta SQL puede requerir que la base de datos lea o escriba un conjunto separado de páginas de datos, lo que resulta en operaciones de E/S adicionales. En general, reducir el número de consultas SQL y optimizarlas para aumentar la eficiencia puede ayudar a reducir el costo total de E/S al utilizar Amazon Aurora.