性能优化技巧-多层排号键

排号键是SPL独特的数据类型,适合替代多层次、各层不连续的键值,比如×××号、合同编号、产品编号、组织机构代码等。排号键定位速度快,常用于优化内存索引查询和外键关联计算。

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内存索引查询

cardNormal.btx是集文件格式的×××信息表,数据量一百万条,字段为:cardNo(×××,主键),name(姓名),gender(性别),province(省份),email(电子邮件),mobile(移动电话),address(住址)。cardK.btx与cardNormal.btx在结构和数据上完全相同,唯一的区别在于cardNo字段是排号键。

本案例对cardNormal.btx和cardK.btx分别执行百万次索引查询,并比较两者性能。

其中cardNo是简化后的×××,格式如下:

位数12345678910111213141516
规则行政区划生日流水校验
细则地区流水校验
范例100319801213023x

省、地区:各自取值范围为1-10。

生日:取值为"1980-06-01"至"1981-01-01"。

流水:取值为1-100。

校验:根据前15位计算出的冗余校验位,取值为0至10,其中10用x来表示。

将上述×××转为排号键,可采取如下思路:

1.      省、地区:排号键的每一层只支持1-255的整数,因此将省和地区分别转为整数,作为第1、2层排号键。

2.      生日:排号键以1为起始,可以取得更好的性能,因此算出原生日和1980-06-01的间隔天数,作为第3层排号键。

3.      流水:转为整数,作为第4层的排号键。

4.      校验位:冗余数据,可删除。

具体转换脚本如下:

k(int(mid(cardNo,1,2)),

int(mid(cardNo,3,2)),

interval("1980-06-01",date(mid(cardNo,5,8),"yyyyMMdd")),

int(mid(cardNo,13,3))

)

下面对cardNormal.btx和cardK.btx分别执行百万次索引查询。


ABC
1=cardNormal=file("d:\\temp\\cardNormal.btx").import@b().keys(cardNo).index()/将cardNormal.btx读入内存
2=paramList=cardNormal.(cardNo).sort(rand()).to(100000)/随机取1万个×××
3


4=now()

5for 100=paramList.(cardNormal.find(~))/查询百万次
6=interval@ms(A4,now())
/字符串键性能:5537ms
7


8=cardK=file("d:\\temp\\cardk.btx").import@b().keys(cardNo).index@s()
/将cardk.btx读入内存
9=paramListK=paramList.(k(int(mid(~,1,2)),   int(mid(~,3,2)), interval("1980-06-01",date(mid(~,5,8),"yyyyMMdd")),   int(mid(~,13,3)) ))
/将字符串参数转为排号键参数
10=now()

11for 100=paramListK.(cardK.find(~))/查询百万次
12=interval@ms(A10,now())
/排号键性能:1977ms

A8:对排号键建立内存哈希索引,需使用函数选项@s。

可以看到,对字符串键建立索引,查询需耗费5547毫秒,而排号键只需1977毫秒,后者明显快。

 外键关联查询

taxNormal.btx是集文件格式的报税信息表,数据量一千万条,字段为:serial(主键,流水号),cardNo(外键,×××),tax(报税额),area(所属地区),declaretype(申报类型),unit(申报单位),declareTime(申报时间),network(办理网点)。taxK.btx 与taxNormal.btx在结构和数据上完全相同,唯一的区别在于cardNo字段是排号键。

本案例算法:

1.       对taxNormal.btx和cardNormal.btx进行外键关联计算,排除操作系统缓存和硬盘IO的影响,只取关联动作消耗的时间。

2.       对taxK.btx和cardK.btx进行外键关联计算,排除操作系统缓存和硬盘IO的影响,只取关联动作消耗的时间。

3.       比较1和2的差异。

具体算法如下:


ABC
1=file("d:\\temp\\taxNormal.btx").cursor@b()for A1,10000/打开报税表,预遍历游标
2=A1.reset()
/重置游标到起点
3=file("d:\\temp\\cardNormal.btx").import@b().keys(cardNo).index()
/打开×××表
4=now()

5for A1,10000
/正式遍历游标
6=interval@ms(A4,now())=A1.reset()/遍历游标耗时3748ms
7=A1.switch(cardNo,A3:cardNo)for A1,10000/建立关联,预遍历游标
8=A1.reset()
/重置游标到起点
9=now()

10for A7,10000
/正式遍历关联游标
11=interval@ms(A9,now())=A11-A6/ 建立关联耗时:7553ms
12/上面:字符串键关联。下面:排号键关联

13=file("d:\\temp\\taxK.btx").cursor@b()for A13,10000/打开报税表,预遍历游标
14=A13.reset()
/重置游标到起点
15=file("d:\\temp\\cardK.btx").import@b().keys(cardNo).index@s()
/打开×××表
16=now()

17for A13,10000
/正式遍历游标
18=interval@ms(A16,now())=A13.reset()/遍历游标耗时2884ms
19=A13.switch(cardNo,A15:cardNo)for A19,10000/建立关联,预遍历游标
20=A19.reset()
/重置游标到起点
21=now()

22for A19,10000
/正式遍历关联游标
23=interval@ms(A21,now())=A23-A18/建立关联耗时:966ms

B2、B7、B13、B19:预遍历游标,避免操作系统缓存的影响。遍历之后需用reset函数重置游标,以便后续再次遍历。

B11、B23:用总时间减去遍历时间,获得关联动作消耗的时间。

可以看到,用普通键做外键关联计算,其关联动作耗时7553ms;排号键做外键关联计算时,只需耗时966ms,后者明显快。而且可以看出,使用排号键读出记录(fetch)的时间也少于使用字符串(其它字段和记录行数都相同),说明排号键对象的生成性能更好。


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