Stellen Sie sich vor, Sie hätten es getan eine umfangreiche Sammlung von In-Memory-Objekten. Um bestimmte Objekte, die komplexen Kriterien entsprechen, effizient abzurufen, ist das Filtern ein gängiger Ansatz. Wenn jedoch die Sammlung wächst oder die Anzahl der Kriterien zunimmt, nimmt die zeitliche Komplexität dieser Methode ab.
Anstelle der Filterung sollten Sie die Verwendung von Indizierung und Mengenlehre in Betracht ziehen für eine verbesserte Abfrageleistung.
Erstellen Sie Indizes für Objektfelder, die in verwendet werden Abfragen. Ein Index ordnet Feldwerte Objektmengen zu. Wenn Sie beispielsweise Car-Objekte mit einem Farbfeld haben, würde ein Index auf Car.color das Abrufen blauer Autos in O(1)-Zeit ermöglichen:
'blue' -> {Car{name=blue_car_1, color='blue'}, Car{name=blue_car_2, color='blue'}}
Alternativ , verwenden Sie einen ständigen Abfrageindex. Registrieren Sie Abfragen mit einer intelligenten Sammlung. Wenn Objekte hinzugefügt oder entfernt werden, testet die Sammlung jedes Objekt automatisch anhand der registrierten Abfragen und verwaltet Sätze von Objekten, die zu jeder Abfrage passen. Dies ermöglicht den O(1)-Abruf von Objekten, die zu jeder Abfrage passen.
CQEngine implementiert diese Ideen und bietet eine SQL-ähnliche Abfragesyntax für Java-Sammlungen ohne Iterationsaufwand. Es unterstützt erweiterte Funktionen wie Abfrage-Caching und zeitliche Abfragen.
Durch die Nutzung von Indizierung und Mengenlehre können Sie In-Memory-Objektsammlungen mit SQL-ähnlichen Abfragen mit überlegener Leistung im Vergleich zur Filterung abfragen , insbesondere für große Sammlungen und komplexe Abfragen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich In-Memory-Java-Objekte mithilfe von SQL-ähnlichen Abfragen effizient abfragen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!