顶级内部工具构建者的实用性能比较
Source: Dev.to
简介 + 设置
一位拥有构建（以及拆解）企业系统经验的解决方案架构师，最终想要得到一个简单问题的答案：
“这个东西真的能在不“熔化”的情况下处理负载吗？”
这才是任何声称能够处理复杂、数据密集型内部工具的平台的真正试金石。
与其再列出一份“2025 年十大低代码平台”，我更倾向于挑选那些始终感觉快速的产品：
DronaHQ 稍后会在本文中出现，但它未能进入主列表是有原因的（你会看到的）。
像 Appian 和 Mendix 这样的传统平台被有意排除——它们有其用武之地，但与现代、以开发者为中心的工具进行性能对比，就像把苹果和办公家具相提并论。
现在，让我们真正对它们进行测试。
免责声明： 性能可能因你的设备、浏览器和环境而异。以下结果基于特定设置的测试，仅供参考，不能视为绝对。
测试 1：原始 JS 执行基准（200,000 行）
思路很简单
- 在三个平台上都创建一个 JavaScript 查询。
- 生成 200,000 行 的虚拟“产品数据”（足够大以暴露浏览器瓶颈）。
- 测量平台返回数据所需的时间。
结果
| 平台 | 大约时间 |
|---|---|
| Retool | ~508 ms |
| ToolJet | ~202 ms |
| Appsmith | 立即崩溃 😞 |
Retool
ToolJet
Appsmith
ToolJet 以相当大的优势取得最快执行时间。Retool 的 500 + ms 对于如此数据量来说并不差，只是不是最佳。遗憾的是，Appsmith 完全未能通过测试——在表格渲染之前就已经卡死。
如果你的使用场景包括带有真实 API 调用的仪表盘以及中等规模的数据集，那么 200 ms 与 500 ms 之间的差距并不会改变生命。但对于需要大量客户端计算的复杂应用来说，这种差距会累积起来。
测试 2：“真实应用”压力测试（50,000 行 + 10 页应用）
合成基准测试很有用，但它们并不能反映真实内部工具的复杂性。
测试计划
- 使用每个平台的 AI 构建器构建一个复杂的应用，然后添加更多组件。
- 添加一个返回 50,000 行 的 JS 查询到表格中。
- 不断复制最初创建的页面，以观察平台能够支撑到何种程度。
- 观察首先出现的故障。
我们并不是在检查它们如何处理 复杂性 本身；我们在检查当事情变得异常复杂时它们的表现。 🙂
Retool
我先说好：Retool 在复杂应用上表现不错。
前几页带有 50 k 行表格的页面运行顺畅。大约 第 10 页 时，每页都有自己的查询触发确认，Retool 最终卡死。
公平地说，这远远超出了普通企业应用的需求。没有人会构建 10 个页面，每个页面都装满 50 k 行数据。但关键问题仍然是：
“这个东西真的能在不崩溃的情况下处理负载吗？”
顺带一提：在将 Retool 推到 AI 生成的基础应用之外后，发现库中拥有 150+ 组件 并不总是优势。许多组件只是主组件的细微变体。例如，将 容器 与 可折叠容器 合并为一个带切换功能的组件，可以减少噪音并提升可用性。
性能： 良好。
开发者体验： 需要一张地图和一杯茶。
ToolJet
我们使用相同的流程在 ToolJet 的 AI 构建器中操作，添加组件并放入 50,000 行 表格。
ToolJet 的流畅度与 Retool 相当，在第 10 页之后甚至显得稍微宽容一些。渲染管线和表格处理在负载下似乎更具容忍度。
同样，没有人会在每个地方都放置 50k 行表格的怪兽应用，所以这更多是学术性的。但如果你需要处理长流程、多页工作流或沉重的仪表盘，这一点额外的余量会有帮助。
性能： 在极端条件下略优于 Retool。
Appsmith
Appsmith 在初始屏幕上直接卡死。
这就是全部更新。
Bonus Test: DronaHQ
我本来没有计划测试 DronaHQ。它那已经过时的 UI 让我信心不足，尽管我还是喜欢平台的某些部分。但好奇心占了上风。
运行同样的 200,000 行 JS 查询 只返回了 15 行，显然被截断——这是一个红色警示。
添加表格并尝试在新标签页中预览完整数据时，平台立即崩溃。
性能： 令人失望。
我本期待更多。希望 DronaHQ 在未来针对企业应用构建的其他方面的测试中能有实质性的改进。
最终判定
Retool 与 ToolJet 都非常快速，能够处理极其复杂的应用。两者在所有实际基准测试中均表现合格。
Appsmith 在第一步就崩溃，而 DronaHQ 返回了截断的数据（随后也崩溃），这并未让人产生信心。
如果你在 Retool 与 ToolJet 之间做选择，性能不应成为决定因素——它们都是企业级且高速的。ToolJet 在查询执行方面略有优势，在极端情况下可能更有帮助。总体而言，这两个平台都能很好地满足复杂内部工具的需求。