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JDBC取数到底有多慢
数据库JDBC有多慢
数据来源
测试环境
数据库读数测试
| A | B | |
| 1 | =now() | /记录时间 |
| 2 | =connect("oracle") | /连接数据库 |
| 3 | =A2.cursor("SELECT * FROM CUSTOMER") | /生成取数游标 |
| 4 | for A3,10000 | /循环取数，每次10000条 |
| 5 | =A2.close() | /关闭连接 |
| 6 | =interval@s(A1,now()) | /计算时长 |
测试结果：275秒
文本文件对比测试
只从上面的测试结果来看，还没有太多感性认识，我们再读一下文本文件来对比。办法是一样的，从文件中读出数据，并解析出记录，不作任何计算。
编写如下SPL脚本执行测试：
| A | B | |
| 1 | =now() | /记录时间 |
| 2 | =file("customer.tbl") | /文件对象 |
| 3 | =A2.cursor(;,"|") | /生成取数游标，分隔符是| |
| 4 | for A3,10000 | /循环取数，每次10000条 |
| 5 | =interval@s(A1,now()) | /计算时长 |
测试结果：43秒
这意味着，读取文本要比读取Oracle快275/43=6.4倍。
我们知道，文本解析是个非常麻烦的事情，但即使这样，从文本文件读取数据还是远远快于从数据库中读数。
利用集算器 SPL并行提速
单表并行取数
| A | B | |
| 1 | =now() | /记录时间 |
| 2 | =connect("oracle").query@ix("SELECT COUNT(*) FROM CUSTOMER")(1) | |
| 3 | >n=12 | /并行数 |
| 4 | =n.([int(A2/n)*(~-1),int(A2/n)*~]) | /按并行数分段区间 |
| 5 | fork A4 | =connect("oracle") |
| 6 | =B5.query@x("SELECT * FROM CUSTOMER WHERE C_CUSTKEY>? AND C_CUSTKEY<=?",A5(1),A5(2)) | |
| 7 | =A5.conj() | /合并结果 |
| 8 | =interval@s(A1,now()) | /计算时长 |
测试结果：28秒（非并行用时275秒）
多表并行取数
| A | B | |
| 1 | SELECT * FROM SUPPLIER | |
| 2 | SELECT * FROM PART | |
| 3 | SELECT * FROM CUSTOMER | |
| 4 | SELECT * FROM PARTSUPP | |
| 5 | SELECT * FROM ORDERS | |
| 6 | =now() | /记录时间 |
| 7 | =connect("oracle") | /连接数据库 |
| 8 | =[A1:A5].(A7.query(~)) | /顺序执行每条SQL |
| 9 | >A7.close() | /关闭连接 |
| 10 | =interval@ms(A6,now()) | /计算时长 |
测试结果：360秒
| 11 | =now() | /记录时间 |
| 12 | fork [A1:A5] | =connect("oracle") |
| 13 | =B12.query@x(A12) | |
| 14 | =interval@ms(A11,now()) | /计算时长 |
测试结果：167秒
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