【性能优化】3.1 [外存查找] 二分法

 

【性能优化】2.6 [外存数据集] 数据更新及复组表

3.1 二分法

如果文件中存储的外存数据表中的记录对被查找键有序,只要这种文件格式可以支持较随意的分段,我们就可以实施外存二分法查找,以避免顺序遍历整个文件。

先将文件分成两段,取出第二段的第一条记录,和查找键对比,根据对比结果再决定是在前一半还是后一半继续查找,这时要把文件分成 4 段,取第 2 段或第 4 段中的第 1 条记录再继续对比,继而分成 8 段,…,最终找到目标值。

有重复值的情况会更为复杂,向后可以直接继续遍历,向前则要继续在前半部分做二分直到找到第一个出现查找值为止,要比内存情况麻烦得多。

二分法还适用于区间式的查找,即找出被查找键在某个范围内的记录。只要找到第一个起始查找值,然后一直向后遍历直到把所有的终止查找值都找出来就可以了,不需要两边找。

这个过程并不难理解,但实现起来却较为繁琐。SPL 做了封装,可以直接使用:


A

B

1

=file("data.txt")

2

for 1000

=10000.sort(rand()).to(9000).sort()

3


>A1.export@at(B2.new(A2*10000+~-1:ID,…))

4

=A1.iselect@t(123456,ID)

5

=A1.iselect@t(123456:234567,ID)

A1-B3 生成了 900 万行 ID 有序的文本文件。使用 iselect 函数即可在有序的文件中用二分法找到目标值,也支持查找值在某个区间的形式。读者可以对比使用游标遍历的速度。

集文件也可以用这个函数。


A

1

=file("data.btx"))

2

=A1.export@b(file("data.txt").cursort@t())

3

=A1.iselect@b(123456,ID)

4

=A1.iselect@b(123456:234567,ID)

组表当然也可以,不过将使用另一个函数。


A

B

1

=file("data.ctx")

=file("data.btx").cursor@b()

2

=A1.create(#ID,…)

>A2.append(B1)

3

=A1.open()


4

=A3.find(123456)


5

=A3.cursor(;ID>=123456 && ID<=234567)

用 find 找时,要求被查找键是组表的主键,即在组表中唯一。如果区间式的查找(会返回多个目标值),则直接生成游标上加条件即可,SPL 会根据键的有序性自动跳到合适的数据块读数据,而不会真地遍历。

【性能优化】3.2 [外存查找] 哈希索引
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