内存数据集产生的隐性成本

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对于关注性能的程序运行池池员,后本身 写法会成为习惯。

大伙看数据集的产生。比如要生成有另另另一个 400行2列的数据集,第一列x为序号,第二列xx是第一列的平方。

先生成有另另另一个 都填满0的数据集(随便别的那些数也都需要),我不让再用循环把正确的值填进去。实质计算量仍然一样,但出理 了动态分配。

>a=0

2

B

A

B

4

2

一次性产生列的写法:

第本身 最好的办法,先生成有另另另一个 空数据集,再一行一行地追加数据进去。

>a=0

比如要从数据表T中取出字段month和amount并按month排序,我不让追加一列计算amount的累计值。先读出再追加列的写法:

B

>A3.acc=(a=a+A3.amount)

2

除了行方向动态追加外,还有列方向的难题图片,即在数据集上增加新的列。

>a=0

=db.query(“select month,amount,0 as acc from T order by month)

=400.new(~:x,~*~:xx)

B

A

我觉得,用什么都例子来对比并不很恰当,可能有400.new(~:x,~*~:xx)完后 的简单写法时,很少人会采用动态追加的数据集了,这里用什么都例子主什么都为了突出关键差异。而实际应用中会有不少情況下先要用语句写出数据集生成,程序运行池池员就可能习惯性地采用动态追加的数据集了。

>b=a+b,a=b-a

A

=create(key,value)

第二种最好的办法,直接产生相应行数的数据集。

for A1

B

3

for A1

相比之下,后者的性能要更好。

用SQL语句先把列生成好的写法:

A

不过,使用静态数据集的性能更好,即使计算本身 仍然需要一步步实现,但数据集都需要一次性产生:

=A1.derive(x+xx:y)

B

=create(x,xx)

=db.query(“select month,amount from T order by month)

A

>A1.insert(0,A3,b)

动态追加的数据集我觉得使用起来更灵活,但性能却赶不上静态数据集,在关注性能需要习惯性地出理 。

>b=a+b,a=b-a

1

for 400

3

本文来自云栖社区合作最好的办法最好的办法伙伴“ 数据蒋堂”,了解相关信息都需要关注“shujujiangtang”微信公众号

>A3.key=#A3,A3.value=b

内存数据集一般总要提供追加列的功能,这会带来方便性,但在关注性能时却要慎用。能不让则不让,一定需要时,也是如上所述,最好是一次性把需要追加的列都打上去,而并不一遍遍地追加。

for 20

列追加比行追加要更为复杂化。内存数据集中的一行是每根记录,物理上也是有另另另一个 数组。可能数据特征很少改变,大多数内存数据集不让在生成什么都数组时预留空间,我不让内存浪费就过多了(每一行总要)。这完后 每次追加列时总要发生前面说的重新分配空间,我不让要针对每一行记录进行,再将原记录数据抄过来,什么都动作的时间成本老要 远远超过追加的那个列本身 的计算。

原文发布时间为:2018-12-4

3

A

1

1

=A1.derive(x+xx:y,0:yy)

>A3.run(yy=y*y)

相似 技巧还都需要用在从数据库中取出的数据集上。

>b=1

3

=20.new(0:key,0:value)

A

>b=1

2

1

>A1.insert(0,A2,A2*A2)

4

A

B

1

这本身 最好的办法产生的结果集相同,实质的循环次数和每次循环的计算内容看起来也相同,但执行传输传输速率却不一样,后者要比前者很快。

数据集在内存中会保存成有另另另一个 连续的数组。动态追加的数据集,会愿因 什么都数组长度不断地变长,完后 为什么都数组分配的空间也要扩大。而内存分配总要一件很简单的事情,可能分配好的空间的里面内存很可能可能被占用而只能再继续扩大,只能重新分配一块更大的空间,我不让将原空间内的数据克隆过来。寻找空间和克隆数据总要占用CPU时间,常常比运算本身 的消耗都大。一般情況下,分配内存总要多预留什么都空间来应付可能的增长,完后 不致于每次追加都愿因 重新内存分配,但也可能预留过多而浪费内存,可能追加次数过多,仍然总要有不少时间消耗到内存分配上。而可能完后 知道数据集行数一次性创建出来后,则只需要在结束了了英文做一次内存分配即可。

=A1.derive(0:acc)

3

for A1

比如大伙想在第有另另另一个 例子中的数据集上再追加有另另另一个 列y=x+xx和yy=y*y。看起来较自然的两步写法:

举有另另另一个 更恰当的例子,大伙想生成有另另另一个 20行2列的Fibonacci数据集,第一列key为行号,即1,2,3,…;第二列value为值。Fibonacci数列的规则是:第1、第2行取值为1,从第3行起,取值为前两行之和。什么都运算需要一步步实现,使用动态数据集什么都很自然的想法了:

B

当大伙要对数据做什么都非常规的复杂化运算时,通常要将数据装入去内存。现在总要不少程序运行池池设计语言提供了内存数据集对象及基本的运算最好的办法,都需要较方便地实现相似 运算。不过,可能对内存数据集的工作原理了解不足英文,就可能写出低效的代码。

本文作者:蒋步星

>A2.acc=(a=a+A2.amount)

1

=A3.derive(y*y:yy)

2

>a=0