Salīdzinot saderētāju izmantošanas sekas, salīdzinot ar neapstrādātām vērtībām, tiek izmantoti vairāki faktori, atkarībā no konteksta, kurā tie tiek izmantoti. Šeit ir detalizēts sadalījums:
vispārējā programmēšanā
Programmēšanā saderinātāji bieži tiek izmantoti testēšanas ietvaros, piemēram, Mockito vai Googletest, lai izteiktu apgalvojumus vai stubus metodes. Izmantojot saderinātājus, saskaņotājiem jāsniedz visi argumenti, lai izvairītos no kļūdām, piemēram, `invaliduseofMatchersException` Mockito [5] [8]. Šī prasība var izraisīt nedaudz vairāk pieskaitāmās izmaksas, ņemot vērā papildu funkcijas izsaukumus, salīdzinot ar neapstrādātu vērtību tieši izmantošanu.
Tomēr veiktspējas atšķirība parasti ir nenozīmīga, ja vien jums nav izdevies ar ļoti lielu zvanu skaitu vai koda kritiskām sadaļām. Vairumā gadījumu salasītāju lasāmība un elastība pārsniedz visas nelielas veiktspējas izmaksas.
Meklēšanas un saskaņošanas operācijās
Scenārijos, kas saistīti ar uzmeklēšanas operācijām, piemēram, Rust's "Match" izteicienu salīdzinājumā ar uzmeklēšanas tabulām, veiktspēja var atšķirties atkarībā no vairākiem faktoriem:
- filiāles prognozēšana: "Match" izteicieni var būt ātrāki, ja filiāles prognozēšana darbojas labi, tas nozīmē, ka CPU var precīzi paredzēt, kura filiāle tiks uzņemta nākamajā. Tomēr, ja modelis ir nejaušs, uzmeklēšanas tabula varētu būt ātrāka, jo tā izvairās no filiāles prognozēšanas kļūmēm [3] [6].
- Ieejot un kešatmiņā: Uzmeklēšanas tabulas var būt ātrākas, ja tās ir pareizi ievietotas un kešatmiņā saglabātas, it īpaši lielākām datu kopām. Tomēr "sakritības" izteicieni parasti rada mazāk instrukciju un var būt ātrāki, ja vien iešļākšana neizraisa mikroarhitektūras draudus [3] [6].
regulārās izpausmēs un modeļa saskaņošanai
Izmantojot regulāras izteiksmes (regex) modeļa saskaņošanai, regex sarežģītība un apstrādājamo datu lielums var būt ievērojami ietekmēt. Kaut arī regex ir jaudīgs un elastīgs, pārāk sarežģīti modeļi var izraisīt lēnāku veiktspēju, pateicoties atkāpšanās un citu pieskaitāmu izmaksām [9].
Turpretī neapstrādātu vērtību vai vienkāršāku saskaņošanas mehānismu izmantošana varētu būt ātrāka, lai tie būtu vienkārša salīdzinājumi, bet tiem trūkst regex elastības un izteiksmīguma.
Novērojamības un datu sistēmās
Sistēmās, kas nodarbojas ar augstas kardinalitātes datiem (piemēram, žurnāliem, metrikām, pēdām), saskaņošanas vai sarežģītu vaicājumu izmantošana var izraisīt veiktspējas problēmas. Augsta kardinalitāte attiecas uz lielu skaitu unikālu vērtību, kas var pārņemt sistēmas, kas paredzētas efektīvai datu glabāšanai un izguvei [1]. Šādos gadījumos vaicājumu optimizēšana vai efektīvāku datu struktūru izmantošana var mazināt veiktspējas ietekmi.
Rezumējot, kaut arī saderētāji un sarežģīti atbilstības mehānismi piedāvā elastību un lasāmību, tie var ieviest nelielas veiktspējas pieskaitāmās izmaksas, salīdzinot ar neapstrādātu vērtību tieši. Tomēr šīs pieskaitāmās izmaksas parasti ir niecīgas, ja vien veiktspēja kritiska koda sadaļās vai nodarbojas ar ļoti lielām datu kopām. Izvēlei starp saskaņotājiem un neapstrādātām vērtībām jābalstās uz lietojumprogrammas īpašajām prasībām, ieskaitot lasāmību, uzturēšanu un veiktspējas vajadzības.
Atsauces:[1] https://last9.io/blog/high-vs-low-cardinality/
[2] https://stats.stackexchange.com/questions/651015/use-smd-or-raw-difference-in-proportions-whken-comparing-balance-of-binary-covari
[3.]
[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-sachers-any-eq
[9] https://newrelic.com/blog/how-to-relic/extracting-log-data-with-rex
[10] http://google.github.io/googletest/reference/matchers.html