【性能优化】5.7 [有序遍历] 索引排序
5.7 索引排序
我们知道索引的本质就是排序，如果我们想把数据表按被查找键排序，是不是可以利用已经建好的索引呢？
很遗憾，大部分情况没有效果。
如果原始数据表并没有按被查找键排序，即使已经建好索引，然后可以从索引中可以按次序地读出每一条记录的物理位置，不需要再做排序运算，也不会比直接做大排序有多少优势。这是因为，大排序算法虽然还要再做排序运算，但它对外存数据表的访问基本上是连续的，每次读写都是一大批；而使用索引按次序读取数据时，虽然不用执行排序动作，但数据在外存中的物理位置经常是不连续的，这可能导致被浪费的读取非常多，综合算下来，也就很可能比大排序算法的性能还要差。
其实索引对于大部分遍历式的运算都没什么效果，它主要针对返回结果集非常少的场合。
不过，虽然用现成的索引来排序，总体排序时间不见得比大排序算法更快，但它有一个有优势的地方，这种办法能够很快地就开始输出数据。而大排序算法需要先把所有数据遍历完，生成缓存文件之后才能开始输出数据，会有个较长时间的等待期。
快速开始输出数据有什么应用场景呢？
比如需要把大数据按次序传输出去，远程传输本身很慢，常常比大排序快不了多少。如果能早点开始传输，就能节约很多时间。这时候用索引排序就有优势，这种算法马上就可以开始返回数据进行传输，而不必等待。
A |
|
1 |
=file("data.ctx").open() |
2 |
=A1.index(file("data.idx");ID;…) |
3 |
=A1.icursor@s(…;;file("data.idx")) |
icursor@s 将保证返回按指定索引排序的数据（无选项时不保证次序，但一般是按物理位置为序，这样速度更快）。也将返回成游标，然后可以 fetch 出数据（去做传输）。
