Matcher kullanmanın performans sonuçlarını ham değerlere göre karşılaştırırken, kullanıldıkları bağlama bağlı olarak çeşitli faktörler devreye girer. İşte ayrıntılı bir arıza:
Genel programlamada
Programlamada, eşleştiriciler genellikle Mockito veya Googletest gibi test çerçevelerinde iddialar veya saplama yöntemleri yapmak için kullanılır. Eşleştiriciler kullanılırken, Mockito'daki `` InvalidUSEOFMatchersException '' gibi hatalardan kaçınmak için tüm argümanlar eşleştiriciler tarafından sağlanmalıdır [5] [8]. Bu gereksinim, ham değerlerin doğrudan kullanılmasına kıyasla ek fonksiyon çağrıları nedeniyle biraz daha fazla ek yüke yol açabilir.
Bununla birlikte, çok sayıda çağrı veya kodun performans açısından kritik bölümlerle uğraşmadığınız sürece performans farkı tipik olarak ihmal edilebilir. Çoğu durumda, eşleştiriciler tarafından sağlanan okunabilirlik ve esneklik, küçük performans maliyetlerinden daha ağır basmaktadır.
Arama ve eşleştirme işlemlerinde
Arama tablolarına karşı Rust'un `` Maç 'ifadelerinde olduğu gibi arama işlemlerini içeren senaryolarda, performans çeşitli faktörlere göre değişebilir:
- Şube Tahmini: Şube tahmini iyi çalışıyorsa, `eşleştir 'ifadeleri daha hızlı olabilir, yani CPU daha sonra hangi dalın alınacağını doğru bir şekilde tahmin edebilir. Bununla birlikte, desen rastgele ise, dal tahmin arızalarından kaçındığı için bir arama tablosu daha hızlı olabilir [3] [6].
- İçişli ve önbellek: Arama tabloları, özellikle daha büyük veri kümeleri için düzgün ve önbelleğe alındığında daha hızlı olabilir. Bununla birlikte, `kibrit` `ifadeleri genellikle daha az talimat üretir ve bir içten mikro mimari tehlikelere neden olmadıkça daha hızlı olabilir [3] [6].
düzenli ifadelerde ve desen eşleşmesinde
Desen eşleşmesi için normal ifadeler (Regex) kullanılırken, performans Regex'in karmaşıklığından ve işlenen verilerin boyutundan önemli ölçüde etkilenebilir. Regex güçlü ve esnek olsa da, aşırı karmaşık kalıplar geri izleme ve diğer genel giderler nedeniyle daha yavaş performansa yol açabilir [9].
Buna karşılık, ham değerler veya daha basit eşleştirme mekanizmaları kullanmak, basit karşılaştırmalar için daha hızlı olabilir, ancak Regex'in esnekliğinden ve ifade edilmesinden yoksundur.
Gözlemlenebilirlik ve Veri Sistemlerinde
Yüksek kardinalite verileri (örneğin günlükler, metrikler, izler) ile ilgili sistemlerde, eşleştiriciler veya karmaşık sorgular kullanmak performans sorunlarına yol açabilir. Yüksek kardinalite, verimli veri depolama ve geri alma için tasarlanmış sistemleri ezebilen çok sayıda benzersiz değeri ifade eder [1]. Bu gibi durumlarda, sorguları optimize etmek veya daha verimli veri yapıları kullanmak performans etkilerini azaltabilir.
Özetle, eşleştiriciler ve karmaşık eşleme mekanizmaları esneklik ve okunabilirlik sunarken, doğrudan ham değerleri kullanmaya kıyasla küçük performans genel giderleri getirebilirler. Bununla birlikte, bu genel giderler, performans açısından kritik kod bölümlerinde veya çok büyük veri kümeleriyle uğraşırken genellikle ihmal edilebilir. Eşleştiriciler ve ham değerler arasındaki seçim, okunabilirlik, sürdürülebilirlik ve performans ihtiyaçları dahil olmak üzere uygulamanın özel gereksinimlerine dayanmalıdır.
Alıntılar:[1] https://last9.io/blog/blog/high-vs-low-cardinality/
[2] https://stats.stackexchange.com/questions/651015/use-smd-or-d-differen-in-sorproducts-when-comparing-balance-of-covari
[3] https://users.rust-lang.org/t/why-is-a-lookup-tablefaster-than-a-a-chatch-prespression/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-catchers-any-eq
[9] https://newrelic.com/blog/how-to-ri--ric/extracting-log-data-with-regex
[10] http://google.github.io/googletest/reference/matchers.html