内存数据集产生的隐性成本

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A

3

比如朋友想在第另一另另俩个 例子中的数据集上再追加另一另另俩个 列y=x+xx和yy=y*y。看起来较自然的两步写法:

除了行方向动态追加外,还有列方向的问题图片,即在数据集上增加新的列。

for 5000

4

2

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

内存数据集一般但是提供追加列的功能,这会带来方便性,但在关注性能时却要慎用。能不需要则不需要,一定需用时,也是如上所述,最好是一次性把需用追加的列都加在,而不需要一遍遍地追加。

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

这有一种最好的办法 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,但执行效率却不一样,后者要比前者调慢。

用SQL句子先把列生成好的写法:

A

A

>a=0

>b=1

1

B

=5000.new(~:x,~*~:xx)

随便说说,用这种 例子来对比不需要很恰当,不可能 有5000.new(~:x,~*~:xx)那我的简单写法时,很少人会采用动态追加的数据集了,这里用这种 例子主要是为了突出关键差异。而实际应用中会有不少情況下很难用句子写出数据集生成,tcp连接运行员就不可能 习惯性地采用动态追加的数据集了。

1

不过,使用静态数据集的性能更好,即使计算有一种仍然需用一步步实现,但数据集都需用一次性产生:

for A1

A

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

3

B

>A1.insert(0,A3,b)

=create(x,xx)

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1

列追加比行追加要更为冗杂。内存数据集中的一行是一根记录,物理上也是另一另另俩个 数组。不可能 数据底部形态很少改变,大多数内存数据集不需要在生成这种 数组时预留空间,或者内存浪费就没办法 来越多了(每一行但是)。这但是每次追加列时但是位于前面说的重新分配空间,或者要针对每一行记录进行,再将原记录数据抄过来,这种 动作的时间成本老是远远超过追加的那个列有一种的计算。

for 20

for A1

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

B

对于关注性能的tcp连接运行员,后有一种写法会成为习惯。

>a=0

1

本文作者:蒋步星

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

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

B

3

1

4

>A3.run(yy=y*y)

2

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

3

>b=1

第有一种最好的办法 ,先生成另一另另俩个 空数据集,再一行一行地追加数据进去。

一次性产生列的写法:

动态追加的数据集随便说说使用起来更灵活,但性能却赶不上静态数据集,在关注性能需用习惯性地防止。

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

>a=0

>a=0

数据集在内存中会保存成另一另另俩个 连续的数组。动态追加的数据集,会是因为 这种 数组长度不断地变长,那我为这种 数组分配的空间也要扩大。而内存分配但是一件很简单的事情,不可能 分配好的空间的里面内存很不可能 不可能 被占用而没办法 再继续扩大,没办法 重新分配一块更大的空间,或者将原空间内的数据一键复制过来。寻找空间和一键复制数据但是占用CPU时间,常常比运算有一种的消耗都大。一般情況下,分配内存但是多预留这种 空间来应付不可能 的增长,那我不致于每次追加都是因为 重新内存分配,但要是不可能 预留没办法 来越多而浪费内存,不可能 追加次数没办法 来越多,仍然但是有不少时间消耗到内存分配上。而不可能 但是知道数据集行数一次性创建出来后,则只需用在结束了英文做一次内存分配即可。

A

B

B

=A1.derive(0:acc)

当朋友要对数据做这种 非常规的冗杂运算时,通常要将数据装下 去内存。现在但是不少tcp连接运行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 ,都需用较方便地实现例如运算。不过,不可能 对内存数据集的工作原理了解不够,就不可能 写出低效的代码。

=A1.derive(x+xx:y)

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

例如技巧还都需用用在从数据库中取出的数据集上。

先生成另一另另俩个 都填满0的数据集(随便别的哪此数也都需用),或者再用循环把正确的值填进去。实质计算量仍然一样,但防止了动态分配。

A

3

A

B

2

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

原文发布时间为:2018-12-4

for A1

2

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

2

A

B

举另一另另俩个 更恰当的例子,朋友想生成另一另另俩个 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。这种 运算需用一步步实现,使用动态数据集要是很自然的想法了:

1

第二种最好的办法 ,直接产生相应行数的数据集。

朋友看数据集的产生。比如要生成另一另另俩个 5000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。

相比之下,后者的性能要更好。

=A3.derive(y*y:yy)

=create(key,value)