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性能優化技巧 - 內存關聯計算

發布時間:2020-07-08 02:48:22 來源:網絡 閱讀:193 作者:raqsoft 欄目:大數據

關聯動作會嚴重影響性能,SPL支持內存預關聯,可以加快關聯動作,從而提升性能。

為了理解關聯動作對性能的影響,下面設計一套Oracle關聯表,以及無關聯的寬表,并執行同樣的計算。

關聯表的結構和關系如下:

                                              性能優化技巧 - 內存關聯計算

數據量:通話記錄表(百萬條)、用戶表(十萬條)、開戶網點(一萬條),代理商表(一萬條)。

計算目標:求通訊總成本,即所有呼出用戶和呼入用戶分別對應的網點均攤成本、代理商均攤成本之和。

將關聯結果寫入另一張表,形成無關聯的寬表:

callRecordWide
SERIALNUMBER
CHARGE
OUTBRANCHOUTCOST
INBRANCHINCOST
OUTAGENTOUTCOST
INAGENTINCOST

下面的SPL腳本,用來說明關聯動作對性能的影響:


AB
1=connect("orcl")
2=now()
3for 10=A1.query("select   sum(outBranch.outCost+inBranch.inCost+outAgent.outCost+inAgent.inCost)  from callRecord,callUser outUser,callUser   inUser,telecomBranch outBranch,telecomBranch inBranch,telecomAgent   outAgent,telecomAgent inAgent where callRecord.outID=outUser.userID and  callRecord.inID=inUser.userID and   outUser.branchID=outBranch.branchID and outUser.agentID=outAgent.agentID and   inUser.branchID=inBranch.branchID and inUser.agentID=inAgent.agentID")
4=interval@ms(A2,now())/Oracle關聯表25802ms
5

6=now()
7for 10=A1.query("select   sum(outBranchOutCost+inBranchInCost+outAgentOutCost+inAgentInCost) from   callRecordWide")
8=interval@ms(A6,now())/oracle寬表2055ms
9=A1.close()

可以看到,關聯比無關聯慢12.6倍(25802/2055),會嚴重影響計算性能。

      

SPL可以通過預關聯來提升關聯動作的性能。首先加載數據到內存,代碼如下:


AB
1=connect("orcl")
2=A1.query("select * from   telecomAgent").keys(AGENTID)
3=A1.query("select * from   telecomBranch").keys(BRANCHID)
4=A1.query("select * from   callUser").keys(USERID)
5=A1.query("select * from   callRecord").keys(SERIALNUMBER)
6=A1.switch(AGENTID,A2:AGENTID; BRANCHID,A3:BRANCHID)
7=A5.switch(OUTID,A14:USERID; INID,A4:USERID)
8=env(callRecord,A7)/全局變量:預關聯

函數switch可將字段值替換為記錄引用,從而實現預關聯。

后續業務算法中,可以直接引用其他表的字段,從而提升關聯計算的性能,如下:

=callRecord.sum(OUTID.BRANCHID.OUTCOST+INID.BRANCHID.INCOST

+OUTID.AGENTID.OUTCOST+INID.AGENTID.INCOST)

 

為了直觀理解預關聯對計算性能的提升,下面同樣用SPL預關聯和寬表做比較。


AB
11=connect("orcl")
12=A11.query("select * from   telecomAgent").keys(AGENTID)
13=A11.query("select * from   telecomBranch").keys(BRANCHID)
14=A11.query("select * from   callUser").keys(USERID)
15=A11.query("select * from   callRecord").keys(SERIALNUMBER)
16=A14.switch(AGENTID,A12:AGENTID;   BRANCHID,A13:BRANCHID)
17=A15.switch(OUTID,A14:USERID;   INID,A14:USERID)
18=env(callRecord,A17)/全局變量:預關聯
19=A11.query@s("select * from   callRecordWide").keys(SERIALNUMBER)
20=env(callRecordWide,A19)/全局變量:寬表
21

22=now()
23for 10

=callRecord.sum(OUTID.BRANCHID.OUTCOST

+INID.BRANCHID.INCOST

+OUTID.AGENTID.OUTCOST+INID.AGENTID.INCOST)

24=interval@ms(A22,now())/SPL預關聯13272ms
25

26=now()
27for 10

=callRecordWide.sum(OUTBRANCHOUTCOST

+INBRANCHINCOST+OUTAGENTOUTCOST

+INAGENTINCOST)

28=interval@ms(A26,now())/SPL寬表2210ms

可以看到,預關聯比寬表慢6倍(13272/2210),相對于關聯表比寬表慢的12.6倍,已經有較大幅度的提升。在寬表時,SPL計算性能和ORACLE幾乎相同(2210:2055),但在有關聯時,預關聯的SPL計算速度已經明顯超出臨時關聯的ORACLE了(13272:25802)。

需要注意的是,上述算法雖然使用了寬表做對比,但并不是說寬表可以代替關聯表。事實上,寬表會浪費大量空間,還會造成創建、同步等維護困難,實際項目中很少用到。而預關聯使用引用來建立關聯,不會創造新表,不會浪費空間,不需要同步數據。


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