Κατά τη σύγκριση των επιπτώσεων της απόδοσης της χρήσης των αντιστοίχων έναντι των ακατέργαστων τιμών, έρχονται σε λειτουργία αρκετοί παράγοντες, ανάλογα με το πλαίσιο στο οποίο χρησιμοποιούνται. Ακολουθεί μια λεπτομερής κατανομή:
σε γενικό προγραμματισμό
Κατά τον προγραμματισμό, οι αντιστοιχίες χρησιμοποιούνται συχνά σε δοκιμαστικά πλαίσια όπως το Mockito ή το Googletest για να κάνουν ισχυρισμούς ή μεθόδους. Όταν χρησιμοποιείτε matchers, όλα τα επιχειρήματα πρέπει να παρέχονται από τους matchers για να αποφευχθούν σφάλματα όπως το `ivaliduseofmatchersexception 'στο Mockito [5] [8]. Αυτή η απαίτηση μπορεί να οδηγήσει σε ελαφρώς περισσότερη επιβάρυνση λόγω των πρόσθετων κλήσεων λειτουργίας σε σύγκριση με τη χρήση ακατέργαστων τιμών απευθείας.
Ωστόσο, η διαφορά απόδοσης είναι συνήθως αμελητέα, εκτός εάν ασχολείσαι με έναν πολύ μεγάλο αριθμό κλήσεων ή σε κρίσιμα από την απόδοση κώδικα. Στις περισσότερες περιπτώσεις, η αναγνωσιμότητα και η ευελιξία που παρέχονται από τους matchers αντισταθμίζουν κάθε μικρό κόστος απόδοσης.
σε εργασίες αναζήτησης και αντιστοίχισης
Σε σενάρια που περιλαμβάνουν εργασίες αναζήτησης, όπως στις εκφράσεις του Rust's `Match` έναντι των πινάκων αναζήτησης, η απόδοση μπορεί να ποικίλει ανάλογα με διάφορους παράγοντες:
- Πρόβλεψη υποκαταστημάτων: Οι εκφράσεις `match` μπορεί να είναι ταχύτερες εάν η πρόβλεψη του κλάδου λειτουργεί καλά, πράγμα που σημαίνει ότι η CPU μπορεί να προβλέψει με ακρίβεια ποιο υποκατάστημα θα ληφθεί στη συνέχεια. Ωστόσο, εάν το μοτίβο είναι τυχαίο, ένας πίνακας αναζήτησης μπορεί να είναι ταχύτερος επειδή αποφεύγει τις αποτυχίες πρόβλεψης του κλάδου [3] [6].
- Εισαγωγή και προσωρινή μνήμη: Οι πίνακες αναζήτησης μπορούν να είναι ταχύτεροι όταν εισέρχονται και αποθηκεύονται σωστά, ειδικά για μεγαλύτερα σύνολα δεδομένων. Ωστόσο, οι εκφράσεις «αντιστοιχίας» γενικά παράγουν λιγότερες οδηγίες και μπορούν να είναι ταχύτερες, εκτός εάν η inlining προκαλεί μικροαρχιτεκτονικούς κινδύνους [3] [6].
σε κανονικές εκφράσεις και αντιστοίχιση προτύπων
Όταν χρησιμοποιείτε κανονικές εκφράσεις (REGEX) για αντιστοίχιση προτύπων, η απόδοση μπορεί να επηρεαστεί σημαντικά από την πολυπλοκότητα του regex και το μέγεθος των επεξεργασμένων δεδομένων. Ενώ το Regex είναι ισχυρό και ευέλικτο, τα υπερβολικά σύνθετα πρότυπα μπορούν να οδηγήσουν σε βραδύτερες επιδόσεις λόγω του backtracking και άλλων γενικών εξόδων [9].
Αντίθετα, η χρήση ακατέργαστων τιμών ή απλούστερων μηχανισμών αντιστοίχισης μπορεί να είναι ταχύτερη για απλές συγκρίσεις, αλλά στερείται της ευελιξίας και της εκφραστικότητας του regex.
σε συστήματα παρατήρησης και δεδομένων
Σε συστήματα που ασχολούνται με δεδομένα υψηλής καρδινατότητας (π.χ. αρχεία καταγραφής, μετρήσεις, ίχνη), χρησιμοποιώντας matchers ή σύνθετα ερωτήματα μπορούν να οδηγήσουν σε θέματα απόδοσης. Η υψηλή καρδιναότητα αναφέρεται σε μεγάλο αριθμό μοναδικών τιμών, οι οποίες μπορούν να συντρίψουν τα συστήματα που έχουν σχεδιαστεί για αποτελεσματική αποθήκευση και ανάκτηση δεδομένων [1]. Σε τέτοιες περιπτώσεις, η βελτιστοποίηση των ερωτημάτων ή η χρήση πιο αποτελεσματικών δομών δεδομένων μπορεί να μετριάσει τις επιπτώσεις της απόδοσης.
Συνοπτικά, ενώ οι μηχανισμοί αντιστοίχισης και οι πολύπλοκες μηχανισμοί αντιστοίχισης προσφέρουν ευελιξία και αναγνωσιμότητα, μπορούν να εισαγάγουν μικρά γενικά έξοδα απόδοσης σε σύγκριση με τη χρήση των ακατέργαστων τιμών απευθείας. Ωστόσο, αυτά τα γενικά έξοδα είναι συνήθως αμελητέα, εκτός αν σε τμήματα κώδικα κρίσιμης απόδοσης ή όταν ασχολούνται με πολύ μεγάλα σύνολα δεδομένων. Η επιλογή μεταξύ matchers και ακατέργαστων τιμών πρέπει να βασίζεται στις ειδικές απαιτήσεις της εφαρμογής, συμπεριλαμβανομένης της αναγνωσιμότητας, της διατήρησης και των αναγκών απόδοσης.
Αναφορές:[1] https://last9.io/blog/high-vs-low-cardinality/
[2] https://stats.stackexchange.com/questions/651015/use-smd-or-raw-difference-in-portions-when-comparing-balance-of-binary-covari
[3] https://users.rust-lang.org/t/why-is-a-lookup-table-faster-than-a-match-expression/24233
[4] https://docs.splunk.com/documentation/scs/current/searchreference/conditionalfunctions
[5] https://zsoltfabok.com/blog/2010/08/jmock-versus-mockito/
[6] https://kevinlynagh.com/notes/match-vs-lookup/
[7] https://docs.vespa.ai/en/reference/schema-reference.html
[8] https://www.digitalocean.com/community/tutorials/mockito-argument-matchers-any-eq
[9] https://newrelic.com/blog/how-to-relic/extracting-log-data-with-regex
[10] http://google.github.io/googletest/reference/matchers.html