मैंने एक परीक्षण बनाया है जो OFFSET, कर्सर, और ROW_NUMBER() की तुलना करता है। ROW_NUMBER() की मेरी इंप्रेशन, यह कि आप परिणाम सेट में कहां हैं, इस पर ध्यान दिए बिना यह गति में सुसंगत रहेगा, यह सही है। हालांकि, यह गति ऑफसेट या कुर्सोर की तुलना में नाटकीय रूप से धीमी है, जो कि मेरी धारणा भी थी, गति में काफी समान है, जो परिणामस्वरूप आप आगे के परिणाम के अंत तक आगे बढ़ रहे हैं।
परिणाम:
offset(100,100): 0.016359
scroll(100,100): 0.018393
rownum(100,100): 15.535614
offset(100,480000): 1.761800
scroll(100,480000): 1.781913
rownum(100,480000): 15.158601
offset(100,999900): 3.670898
scroll(100,999900): 3.664517
rownum(100,999900): 14.581068
परीक्षण स्क्रिप्ट SQLAlchemy का उपयोग करता है टेबल और परीक्षण डाटा के 1000000 पंक्तियों स्थापित करने के लिए। यह फिर प्रत्येक चयन कथन निष्पादित करने और तीन अलग-अलग तरीकों के साथ परिणाम लाने के लिए एक psycopg2 कर्सर का उपयोग करता है।
from sqlalchemy import *
metadata = MetaData()
engine = create_engine('postgresql://scott:[email protected]/test', echo=True)
t1 = Table('t1', metadata,
Column('id', Integer, primary_key=True),
Column('d1', String(50)),
Column('d2', String(50)),
Column('d3', String(50)),
Column('d4', String(50)),
Column('d5', String(50))
)
if not engine.has_table('t1'):
conn = engine.connect()
t1.create(conn)
# 1000000 rows
for i in range(100):
conn.execute(t1.insert(), [
dict(
('d%d' % col, "data data data %d %d" % (col, (i * 10000) + j))
for col in range(1, 6)
) for j in xrange(1, 10001)
])
import time
def timeit(fn, count, *args):
now = time.time()
for i in xrange(count):
fn(*args)
total = time.time() - now
print "%s(%s): %f" % (fn.__name__, ",".join(repr(x) for x in args), total)
# this is a raw psycopg2 connection.
conn = engine.raw_connection()
def offset(limit, offset):
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("select * from t1 order by id limit %d offset %d" % (limit, offset))
cursor.fetchall()
cursor.close()
def rownum(limit, offset):
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("select * from (select *, "
"row_number() over (order by id asc) as rownum from t1) as foo "
"where rownum>=%d and rownum<%d" % (offset, limit + offset))
cursor.fetchall()
cursor.close()
def scroll(limit, offset):
cursor = conn.cursor('foo')
cursor.execute("select * from t1 order by id")
cursor.scroll(offset)
cursor.fetchmany(limit)
cursor.close()
print
timeit(offset, 10, 100, 100)
timeit(scroll, 10, 100, 100)
timeit(rownum, 10, 100, 100)
print
timeit(offset, 10, 100, 480000)
timeit(scroll, 10, 100, 480000)
timeit(rownum, 10, 100, 480000)
print
timeit(offset, 10, 100, 999900)
timeit(scroll, 10, 100, 999900)
timeit(rownum, 10, 100, 999900)
एक कर्सर एक विकल्प क्यों नहीं होगा? यह एक बड़े परिणाम पर वास्तव में तेज़ है और यह आपको और न ही आपके कोड को नुकसान पहुंचाता है। PHP में ठीक काम करता है। एक कर्सर अन्य प्रकार के अनुप्रयोगों में भी बेहतर काम करता है, यह सच है लेकिन वेबपैप के बारे में चिंता न करें और स्वयं को सीमित न करें। –