Khi so sánh các tác động hiệu suất của việc sử dụng các giá trị so sánh so với giá trị thô, một số yếu tố được đưa ra, tùy thuộc vào ngữ cảnh mà chúng được sử dụng. Đây là một sự cố chi tiết:
Nói chung lập trình
Trong lập trình, các trình chỉnh sửa thường được sử dụng trong các khung thử nghiệm như mockito hoặc googletest để đưa ra các xác nhận hoặc phương pháp sơ khai. Khi sử dụng trình kết hợp, tất cả các đối số phải được cung cấp bởi các trình chỉnh sửa để tránh các lỗi như `InvaliduseofMatcherSexception` trong mockito [5] [8]. Yêu cầu này có thể dẫn đến chi phí cao hơn một chút do các cuộc gọi chức năng bổ sung so với sử dụng trực tiếp các giá trị thô.
Tuy nhiên, chênh lệch hiệu suất thường không đáng kể trừ khi bạn đang xử lý một số lượng rất lớn các cuộc gọi hoặc trong các phần mã quan trọng hiệu suất. Trong hầu hết các trường hợp, khả năng đọc và tính linh hoạt được cung cấp bởi người mai mối vượt xa mọi chi phí hiệu suất nhỏ.
trong các hoạt động tra cứu và phù hợp
Trong các kịch bản liên quan đến các hoạt động tra cứu, chẳng hạn như trong các biểu thức `match` của Rust so với các bảng tra cứu, hiệu suất có thể thay đổi dựa trên một số yếu tố:
- Dự đoán chi nhánh: `Các biểu thức Match` có thể nhanh hơn nếu dự đoán nhánh hoạt động tốt, có nghĩa là CPU có thể dự đoán chính xác nhánh nào sẽ được thực hiện tiếp theo. Tuy nhiên, nếu mẫu là ngẫu nhiên, một bảng tra cứu có thể nhanh hơn vì nó tránh các lỗi dự đoán nhánh [3] [6].
- Nối và bộ đệm: Bảng tra cứu có thể nhanh hơn khi được in và lưu trữ đúng cách, đặc biệt là đối với các bộ dữ liệu lớn hơn. Tuy nhiên, các biểu thức `Match` thường tạo ra ít hướng dẫn hơn và có thể nhanh hơn trừ khi nội tuyến gây ra các mối nguy hiểm vi mô [3] [6].
trong các biểu thức thông thường và khớp mẫu
Khi sử dụng các biểu thức chính quy (regex) để khớp mẫu, hiệu suất có thể bị ảnh hưởng đáng kể bởi sự phức tạp của regex và kích thước của dữ liệu được xử lý. Mặc dù Regex mạnh mẽ và linh hoạt, các mẫu quá phức tạp có thể dẫn đến hiệu suất chậm hơn do quay lại và các chi phí khác [9].
Ngược lại, sử dụng các giá trị thô hoặc các cơ chế khớp đơn giản hơn có thể nhanh hơn để so sánh đơn giản nhưng thiếu tính linh hoạt và biểu cảm của regex.
trong hệ thống quan sát và dữ liệu
Trong các hệ thống liên quan đến dữ liệu Cardinality cao (ví dụ: nhật ký, số liệu, dấu vết), sử dụng trình chỉnh sửa hoặc truy vấn phức tạp có thể dẫn đến các vấn đề về hiệu suất. Cardinality cao đề cập đến một số lượng lớn các giá trị duy nhất, có thể áp đảo các hệ thống được thiết kế để lưu trữ và truy xuất dữ liệu hiệu quả [1]. Trong các trường hợp như vậy, tối ưu hóa các truy vấn hoặc sử dụng các cấu trúc dữ liệu hiệu quả hơn có thể giảm thiểu các tác động hiệu suất.
Tóm lại, trong khi các trình chỉnh sửa và các cơ chế phù hợp phức tạp cung cấp tính linh hoạt và khả năng đọc, họ có thể giới thiệu các chi phí hiệu suất nhỏ so với sử dụng trực tiếp các giá trị thô. Tuy nhiên, các chi phí này thường không đáng kể trừ khi trong các phần mã quan trọng hiệu suất hoặc khi xử lý các bộ dữ liệu rất lớn. Sự lựa chọn giữa người khớp và giá trị thô phải dựa trên các yêu cầu cụ thể của ứng dụng, bao gồm khả năng đọc, khả năng bảo trì và nhu cầu hiệu suất.
Trích dẫn:[1] https://last9.io/blog/high-vs-low-cardinality/
[2] https://stats.stackexchange.com/questions/651015/use-smd-or-raw-difference-in-proportions-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:
[6] https://kevinlynagh.com/notes/match-vs-plookup/
[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