SQL为什么不可能跑得快
我们讨论过代码编写的难和繁的原理问题，现在关注性能问题，运行速度当然是非常重要的事情。
我们知道，软件不能改变硬件的性能，cpu 和硬盘该多快就多快。不过，我们可以设计出低复杂度的算法，也就是计算量更小的算法，计算机执行的动作变少，自然也就会快了。本来要做 1 亿次运算，如果有个好算法能把计算量降低到 100 万次，那快出 100 倍就不奇怪了。但是，光想出算法还不够，还要把这个算法实实在在地用某种程序语言写出来，否则计算机不会执行。
然而，如果采用的程序语言不给力，就有可能真地写不出来，这时候就干瞪眼忍受低速度。
sql 就会经常发生这种事。我们用这个简单例子来说明：从 1 亿条数据中取出前 10 名，用 sql 写出来并不复杂：
select top 10 * from orders order by amount desc
这个语句里有个 order by 的字样，对应的执行逻辑就是要对 1 亿条数据做大排序。我们知道，排序是个非常慢的动作，要把数据遍历多次（具体复杂度是 n*logn 次 )，如果数据量大到内存装不下，那还需要外存做缓存，性能还会急剧下降。如果严格按这句 sql 描述的逻辑去执行，这个运算无论如何是跑不快的。
其实，我们知道，只是取前 10 名并不需要将所有数据做大排序，只要在遍历时始终保持一个前 10 名的小集合，遍历过程中不断地修正这个小集合，一次遍历可以了，复杂度是 n*log10，和 log1亿相比差了 8 倍左右，也就是计算量能小 8 倍，而且这种算法完全不需要外存做缓存。
遗憾的是，用 sql 无法描述这样的计算过程，只能写成上面那个样子，然后指望数据库去优化。所幸，几乎所有数据库都会优化这个句子，没有傻到去做大排序了，所以也能跑得比较快。
但是，情况再复杂一些会怎样呢？比如我们把需求改成计算分组内的前 10 名，sql 写出来是这样的：
select * from ( select *, row_number() over (partition by area order by amount desc) rn from orders ) where rn= date_add(arg_date,interval -14 day) and visittime step1_time join eventgroup on eventgroup.id = e2.eventgroup where visittime step2_time join eventgroup on eventgroup.id = e3.eventgroup where visittime =a4 && visittime 10 =sessions=file(sessions.ctx).open().cursor@m(userid,id,devicetypeno;;a9)
11 =a9.joinx@m(userid:sessionid,a10id,devicetypeno)
12 =a11.group(userid)
13 =a12.new(~.align@a(3,eventgroupno):e,e(1).select(visittimee1.visittime && visittimee2 && visittime 16 =a15.news(e;~:devicetype,e2,e3)
17 =a16.groups(devicetype;count(1):step1_count,count(e2):step2_count,count(e3):step3_count,null:step3_rate)
18 =a17.run(devicetype=devicetype.m(devicetype).devicetype,step3_rate=step3_count/step1_count)
19 =interval@s(a1,now())
这个代码要比前面的 sql 更短，而且更灵活，再增加几步也还是这段代码。实测的结果，这段代码用单台服务器 10 秒就跑完了。 有了集合化和离散性的 spl，才能做到写着简单又跑得快。
本文来源 ：github.com
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然而，如果采用的程序语言不给力，就有可能真地写不出来，这时候就干瞪眼忍受低速度。
sql 就会经常发生这种事。我们用这个简单例子来说明：从 1 亿条数据中取出前 10 名，用 sql 写出来并不复杂：
select top 10 * from orders order by amount desc
这个语句里有个 order by 的字样，对应的执行逻辑就是要对 1 亿条数据做大排序。我们知道，排序是个非常慢的动作，要把数据遍历多次（具体复杂度是 n*logn 次 )，如果数据量大到内存装不下，那还需要外存做缓存，性能还会急剧下降。如果严格按这句 sql 描述的逻辑去执行，这个运算无论如何是跑不快的。
其实，我们知道，只是取前 10 名并不需要将所有数据做大排序，只要在遍历时始终保持一个前 10 名的小集合，遍历过程中不断地修正这个小集合，一次遍历可以了，复杂度是 n*log10，和 log1亿相比差了 8 倍左右，也就是计算量能小 8 倍，而且这种算法完全不需要外存做缓存。
遗憾的是，用 sql 无法描述这样的计算过程，只能写成上面那个样子，然后指望数据库去优化。所幸，几乎所有数据库都会优化这个句子，没有傻到去做大排序了，所以也能跑得比较快。
但是，情况再复杂一些会怎样呢？比如我们把需求改成计算分组内的前 10 名，sql 写出来是这样的：
select * from ( select *, row_number() over (partition by area order by amount desc) rn from orders ) where rn= date_add(arg_date,interval -14 day) and visittime step1_time join eventgroup on eventgroup.id = e2.eventgroup where visittime step2_time join eventgroup on eventgroup.id = e3.eventgroup where visittime =a4 && visittime
11 =a9.joinx@m(userid:sessionid,a10id,devicetypeno)
12 =a11.group(userid)
13 =a12.new(~.align@a(3,eventgroupno):e,e(1).select(visittimee1.visittime && visittimee2 && visittime
17 =a16.groups(devicetype;count(1):step1_count,count(e2):step2_count,count(e3):step3_count,null:step3_rate)
18 =a17.run(devicetype=devicetype.m(devicetype).devicetype,step3_rate=step3_count/step1_count)
19 =interval@s(a1,now())
这个代码要比前面的 sql 更短，而且更灵活，再增加几步也还是这段代码。实测的结果，这段代码用单台服务器 10 秒就跑完了。 有了集合化和离散性的 spl，才能做到写着简单又跑得快。
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