fastdb_fastdb快_fastdb redis(4)

E:\intrest\FastDB\PerfTest\Debug>PerfTest.exe

[FASTDB] Elapsed time for inserting 100000 record: 624 ms (批量事务提交)

[SQLITE] Elapsed time for inserting 100000 record: 11544 ms

E:\intrest\FastDB\PerfTest\Debug>PerfTest.exe

[FASTDB] Elapsed time for inserting 100000 record: 7410 ms (逐条事务提交)

[SQLITE] Elapsed time for inserting 100000 record: 11560 ms

E:\intrest\FastDB\PerfTest\Debug>PerfTest.exe

[FASTDB] Elapsed time for inserting 1000000 record: 134660 ms

[SQLITE] Elapsed time for inserting 1000000 record: 120167 ms

E:\intrest\FastDB\PerfTest\Debug>PerfTest.exe

[FASTDB] Elapsed time for inserting 250000 record: 23666 ms

[SQLITE] Elapsed time for inserting 250000 record: 29110 ms

从上我们可以看出，无盘模式在大数据量下的表现与SQLite相近，这一点不是很好理解，需要研究DISKLESS的设计模式，理论上应该与 precommit模式性能相近。但是实践是检验真理的唯一标准。我们可以看出，磁盘模式的precommit方式性能表现卓越，不管从横向还是纵向来看。

2.3 查询性能比较

下面的比较都使用磁盘模式的precommit方式，再来看索引查询的性能表现，测试时都是先插入十万条数据后，再分别对该十万条数据进行查询，需要注意的是我们同时对FastDB是否增加HASH索引的性能进行了横向测评，FastDB增加HASH索引很简单，通过修改TYPE- DESCRIPTOR来完成，上面的class中改为TYPE_DESCRIPTOR((KEY(intKey, INDEXED), KEY(strKey, INDEXED)));即为intKey增加了Hash索引。fastdb

E:\intrest\FastDB\PerfTest\Debug>perftest (FASTDB哈希索引)

[FASTDB] Elapsed time for inserting 100000 record: 624 ms

[FASTDB] Elapsed time for 100000 index searches: 328 ms

[SQLITE] Elapsed time for inserting 100000 record: 10312 ms

[SQLITE] Elapsed time for 100000 index searches: 10935 ms

E:\intrest\FastDB\PerfTest\Debug>perftest(FASTDB非哈希索引)

[FASTDB] Elapsed time for inserting 100000 record: 577 ms

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