SPL的特征之一是數據有序，適當地利用位置，可以顯著提高性能。讓我們先從一個典型場景開始，逐步掌握利用位置的各種技巧。

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快速查詢

對排序后的數據進行二分查找，可以獲得較高的性能，但有些算法需用到原始順序，看上去似乎不該再排序。比如下面的案例：

PerformanceRanking.txt有三個字段，分別是empID(銷售員編號)、dep(部門名稱)、amount（銷售額）。該文件記錄著各部門各銷售員本季度的業績排名，已按銷售額逆序存放，現在需根據指定的銷售員ID，計算出：他應當再增加多少銷售額，才能提高業績排名。如果該員工已經是第1名，則無需增加銷售額。

本算法需要用排名高一位的銷售員的銷售額，減去該銷售員的銷售額，即對原始數據做相對位置計算。既然要用到原始順序，似乎就不該再排序，否則兩者難以互轉，而且其他算法可能用到原始數據。這種思路下會把腳本寫成這樣：

	A	B
1	=file("PerformanceRanking.txt").import@t()	/讀取數據
2	=A1.pselect(empID:10)	/不利用位置，按empID查詢記錄序號
3	=A1.calc(A2,if(#>1,amount[-1]-amount,0))	/在原始數據中做相對位置計算

上述腳本沒有對數據排序，所以不能進行二分查找，性能不高。

事實上，我們可以在保留原始數據的前提下，利用位置進行排序，從而提高查詢性能。腳本如下：

	A	B
5	=oPos=A1.psort(empID)	/排序后記錄在原數據中的位置
6	=index=A1(oPos)	/利用位置制造排序數據
7	=oPos(index.pselect@b(empID: 10))	/二分查找，獲得序號
8	=A1.calc(A7,if(#>1,amount[-1]-amount,0))	/在原始數據中做相對位置計算

A5：函數psort只獲得排序后記錄在原數據中的位置，并不會對原數據真正排序。

A6：利用oPos制造一份排序后的數據。注意，此時原數據不受影響，而且oPos可以作為排序后數據index和原始數據之間互轉的橋梁。

A7：對排序后的數據做二分查找，并轉回原始數據中對應的記錄序號。

 

為了驗證利用位置之前、之后兩種算法的性能差別，可以隨機取出銷售員編號做參數，用循環模擬大量訪問，并分別執行兩種算法。如下：

	A	B
10	=100000.(A1(rand(A1.len())+1).empID)	/制造1萬個empID
11	=now()
12	for A10	=A1.pselect(empID:A12)
13		=A1.calc(B12,if(#>1,amount[-1]-amount,0))
14	=interval@ms(A11,now())	/不利用位置，耗時：13552毫秒
15
16	=now()
17	for A10	=oPos(index.pselect@b(empID: A17))
18		=A1.calc(B17,if(#>1,amount[-1]-amount,0))
19	=interval@ms(A16,now())	/利用位置，耗時：165毫秒

       可以看到，利用位置后性能提高幾十倍。例子中數據量較少，隨著數據量的增加，性能差距會急劇拉大，這是因為遍歷查找的時間復雜度為線性，而二分查找為對數。

快速對齊

函數align可將數據按序列對齊，比如輸入條件：=pOrderList= [10250,10247,10248,10249,10251]，將訂單明細按該列表對齊，求每個訂單的金額小計。代碼如下：

	A
1	=connect("demo").query@x("select   orderID,productID,price,quantity from orderDetail")
2	=A1.align@a(pOrderList,orderID).new(orderID,~.sum(price * quantity):小計)

但上述寫法沒有利用位置，性能因此不高。要想提高性能，可以將序列排序（手工建立索引表），再用二分法對齊，最后恢復為原順序，代碼如下：

	A
1	=connect("demo").query@x("select   orderID,productID,price,quantity from orderDetail")
2	=oPos= pOrderList.psort()
3	=index= pOrderList (oPos)
4	=A1.align@ab(index,orderID).new(orderID,~.sum(price   * quantity):total)
5	=A4.inv(oPos)

A2-A3：手工建立索引表。

A4：將訂單明細表與訂單列表對齊，求出金額小計。由于索引表有序，因此可用二分法對齊，即@b選項。

A5：將A4按原位置調整，與pOrderList的順序保持一致。函數inv可按指定位置調整成員，這里按原位置調整成員，相當于恢復成原位置。

 

對利用位置前后的兩種算法，模擬大訪問量測試，可以看到性能提升顯著：

	A	B
8	=now()
9	for A9	=A1.align@a(A12,orderID).new(orderID,~.sum(price*quantity):total)
10	=interval@ms(A11,now())	/不利用位置，耗時43456毫秒
11
12	=now()
13	for A9	=oPos=A16.psort()
14		=index=A16(oPos)
15		=A1.align@ab(index,orderID).new(orderID,~.sum(price*quantity):total)
16		=B18.inv(oPos)
17	=interval@ms(A15,now())	/利用位置，耗時7313毫秒
18	=now()
19	for A9	=A1.align@a(A12,orderID).new(orderID,~.sum(price*quantity):total)
20	=interval@ms(A11,now())	/不利用位置，耗時43456毫秒

有序數據批量查詢

有時要對有序數據進行批量查詢，比如pOrderList=[10877,10588,10611,11037,10685]，請統計符合該列表的訂單的運貨費合計，代碼可以這樣寫：

	A	B
1	=connect("demo").query@x("select   orderID,customerID,orderDate,shippingCharge from order order  by orderID")
2	=pOrderList=[10877,10588,10611,11037,10685]	/列表參數
3	=A1.select(pOrderList.pos(OrderID)).sum(shippingCharge)	/不利用位置，單次代碼

解釋：函數pos和select配合，可實現批量查詢。其中函數pos可返回某個值在序列中的位置，如該值不在序列中，則返回null。函數select用于查詢，當條件非null且非false時，可返回當前記錄。

但上述代碼沒有利用位置，所以性能不高。

應當注意到，訂單記錄是有序的，所以可以用二分法取得符合條件的訂單位置，再用位置取記錄并計算。具體代碼如下：

	A	B
5	=A1.(orderID).pos@b(pOrderList)
6	=A1(A5).sum(shippingCharge)	/利用位置，單次代碼

A1.(orderID)可取得orderID列，pos@b可針對有序數據，用二分法快速取得成員位置。A6按位置取數據。

 

對利用位置前后的兩種算法，模擬大訪問量測試，可以看到性能提升顯著：

	A	B
8	=A1.(OrderID)	/性能測試準備
9	=100000.(A1.(OrderID).sort(rand()).to(rand(100)))	/隨機生成100000個列表
10
11	=now()
12	for A9	=A1.select(A12.pos(OrderID)).sum(shippingCharge)
13	=interval@ms(A11,now())	/不利用位置，85166毫秒
14
15	=now()
16	for A9	=A1.(OrderID).pos@b(A16)
17		=A1(B16).sum(shippingCharge)
18	=interval@ms(A15,now())	/利用位置，3484毫秒

名稱欄目：性能優化技巧-位置利用
標題路徑：http://vcdvsql.cn/article34/gjdpse.html

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