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  • LIKE 多字段匹配 效率低下
    千次阅读
    2013-04-18 08:57:09

    我们在较大数据库下,查询多条 模糊关键字的时候,like ‘condition1%’ or like ‘condition2%’ 效率太低。

     

     

     

     

    此时可以用

    SELECT * FROM USERTEST WHERE PATINDEX('JAVA%',UNAME)+PATINDEX('C+%',UNAME)>0


    此时,就会把uname是java开头的和是c+开头的都查出来,效率明显提高

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    最近有个小需求,校验IMEI是否为15位纯数字(是否合法),以下是正则匹配,与自己实现的简单验证方式进行压测

    package main
    
    import (
        "regexp"
        "testing"
    )
    
    func BenchmarkIsDigitalRegexp(b *testing.B) {
        for i := 0; i < b.N; i++ {
            _ = isDigitalRegexp("358901806972417")
        }
    }
    
    func BenchmarkIsDigital(b *testing.B) {
        for i := 0; i < b.N; i++ {
            _ = isDigital("358901806972417")
        }
    }
    
    func isDigitalRegexp(imei string) bool {
        if ok, _ := regexp.Match("^[0-9]{15}$", []byte(imei)); ok {
            return true
        }else {
            return false
        }
    }
    
    func isDigital(imei string) bool {
        n := len(imei)
        if n == 15 {
            for i := 0; i < n; i++ {
                if imei[i] >= 48 && imei[i] <= 57 {
                    continue
                }else {
                    return false
                }
            }
        }else {
            return false
        }
        return true
    }
    

    压测结果:

    C:\Users\M709FJSA\go\src\pprof_demo\re>go test -bench=. -benchmem
    goos: windows
    goarch: amd64
    pkg: pprof_demo/re
    BenchmarkIsDigitalRegexp-12       300000              4644 ns/op            6450 B/op         70 allocs/op
    BenchmarkIsDigital-12           200000000                9.48 ns/op            0 B/op          0 allocs/op
    PASS
    ok      pprof_demo/re   4.577s
    
    

    很明显,正则需要重新分配内存较多,从pprof生成图也可以看出,正则调用关系错综复杂

    在这里插入图片描述

    展开全文
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    转载:http://www.5180it.com/bbs/admin/1/104.html

     

     

    在项目中,我们经常会使用到for循环去匹配对应的数量,例如在成绩表里,我们只保存了学生的id,我们需要根据学生id去匹配对应的学生信息,


    这里我就不谈为什么不join关联表去查询(毕竟数量多了,关联查询也是很慢的,我本地就6万的学生信息,10多万的成绩,关联查询就100多秒了。。。)

     

    我们看下面的例子

     

    发现虽然加了break跳出第二层循环,但还是要耗时19秒,这就有点难接受了。


    于是,我换了个思路,将学生信息放到map里面,然后循环根据学生id去map里面取,具体结果如下

     


    通过两个结果的对比,我们还是发现第二种比第一种方法效率高很多的,具体什么原因,后续去学习一下,也希望大家指教

     

     

    转载:http://www.5180it.com/bbs/admin/1/104.html

     

     

    展开全文
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    需求:给定文件命名格式,给定目录,列出其下所有满足格式的文件。格式:YYYYMMDD_单号_USER_XXXX.xlsx

    为了做到通用性,计划用正则表达式去匹配。

     
    ^2[0-9]{7}_(.*){1,}_USER_[0-9]{4}.(xls|xlsx)$

    目录下都满足条件还好,很快匹配上了。

     
    20200512_0011_USER_0001.xls
    20200512_0011_USER_0002.xls
    20200512_0011_USER_0003.xls

    但是运行一段时间,发现应用卡住半小时才执行完文件名匹配任务。

    发现目录下还有其他文件,为啥会这么耗时呢?

    sysout测试一下,发现条件不匹配正则表达式时,程序卡住不动了!!

    顺便推荐个插件:devutils

    base64编解码,Regex匹配,DigestUtil各种MD5/sha算法加密,URLCodec,socketClient,socketServer创建等

    再也不用各种在线转换了!

    System.out.println("20200530_m-12321300111M-123_PROD_0001.xlsx"
        .matches("^2[0-9]{7}_(.*){1,}_USER_[0-9]{4}.(xls|xlsx)$"));

    还在这卡着呢!!

    网上搜了半天,有人说正则表达式的效率较低,但是不用正则还有什么办法呢?!

    试着把正则表达式写得不要那么严格点,效率正常了。

     
    ##原来的正则表达式 
    ^2[0-9]{7}_(.*){1,}_USER_[0-9]{4}.(xls|xlsx)$ 
    ##新的正则表达式 
    ^2[0-9]{7}_[\\w|-]{1,}_USER_[0-9]{4}.(xls|xlsx)$

    通过比对,发现第二段匹配单号条件写为(.*),在文件名不匹配的时候,单号越长,匹配效率越差。

    在明确写为[\\w|-]之后,只匹配字母/数字/减号,效率提高很多。

    看来针对不匹配模式,如果字符串复杂度或者长度越长,表达式越模糊,执行效率越差。

    展开全文
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空空如也

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匹配效率