性能优化技巧 - 查找( 二 )

2022-04-25 性能优化

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代码1.3.2
代码1.3.2，对组表使用cs.select()函数进行查询，耗时为：13855毫秒。

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代码1.3.3
代码1.3.3，对组表使用T.find()函数进行查询，耗时为：77毫秒。
对比可见：对于有维的组表，可以使用类似序表的T.find()函数，进行单个或者批量键值的查询，其查询效率远高于从筛选后的游标中取数。
2 索引查找
组表上可以建立三种索引，每种索引针对的情况也不同，分别为：
1、 hash索引，适合单值查找，比如枚举类型；
2、排序索引，适合区间查找，比如数字、日期、时间类型；
3、全文索引，用于模糊查询，比如字符串类型。
下面我们来建立一个组表，使其数据类型覆盖以上三种索引，如下：

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代码2.1
代码2.1建立的组表，前十条记录如下：

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图2.1

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代码2.2
代码2.2，根据每列数据类型的特点，建立不同类型的索引。建立好的索引和组表文件如图2.2：

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图2.2
集算器能自动识别条件找到合适的索引，等值和区间都可以，like(“A*”)式的也支持。我们来看下效果：
等值查找

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代码2.3

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代码2.4
代码2.3是没有省略索引名称的写法，代码2.4是省略索引名称的写法。两者时间消耗基本相同，都是100毫秒左右。

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代码2.5
代码2.5使用普通游标查询同样的记录，查询耗时则需要40秒左右。
区间查找

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代码2.6
代码2.6对Subscriber使用排序索引，进行区间查找，查询耗时是70毫秒左右。

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代码2.7
代码2.7使用普通游标查询同样条件的记录，查询耗时则需要40秒左右。
模糊查找

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代码2.8
代码2.8对Company使用全文索引，进行模糊查询，查询耗时是1500毫秒左右。

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代码2.9
代码2.9使用普通游标查询同样条件的记录，查询耗时则需要40秒左右。
当数据规模更大时，例如：

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代码2.10
代码2.10，建造了10亿条结构如图2.3的组表文件employee.ctx 。

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【性能优化技巧 - 查找】
图2.3

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代码2.11
代码2.11中，对大部分列建立了索引。组表与索引的各个文件如图2.4 。

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图2.4
多等值条件项&&时，可以分别为每个字段建立索引。集算器能够快速在多个索引中用归并算法计算交集。比如：

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代码2.12
代码2.12，查询条件均为等值查询，A3查出记录数为324条，耗时31883毫秒。
但区间条件时不能再用归并计算交集，集算器将只对其中一个条件使用索引，另一个条件使用遍历计算，效果就会差，比如：

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代码2.13
代码2.13，查询条件均为区间条件，A3查出记录数为389条，耗时70283毫秒。
3 索引缓存
组表索引提供了两级缓存机制，可以用index@2或者index@3预先把索引的索引读入内存，如果需要重复多次使用索引查找，则可以有效提高性能。

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