排号键是SPL独特的数据类型，适合替代多层次、各层不连续的键值，比如×××号、合同编号、产品编号、组织机构代码等。排号键定位速度快，常用于优化内存索引查询和外键关联计算。

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内存索引查询

cardNormal.btx是集文件格式的×××信息表，数据量一百万条，字段为：cardNo（×××，主键）,name（姓名）,gender（性别）,province（省份）,email（电子邮件）,mobile（移动电话）,address（住址）。cardK.btx与cardNormal.btx在结构和数据上完全相同，唯一的区别在于cardNo字段是排号键。

本案例对cardNormal.btx和cardK.btx分别执行百万次索引查询，并比较两者性能。

其中cardNo是简化后的×××，格式如下：

位数	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13	14	15	16
规则	行政区划				生日								流水			校验
细则	省		地区		年				月		日		流水			校验
范例	1	0	0	3	1	9	8	0	1	2	1	3	0	2	3	x

省、地区：各自取值范围为1-10。

生日：取值为"1980-06-01"至"1981-01-01"。

流水：取值为1-100。

校验：根据前15位计算出的冗余校验位，取值为0至10，其中10用x来表示。

将上述×××转为排号键，可采取如下思路：

1.      省、地区：排号键的每一层只支持1-255的整数，因此将省和地区分别转为整数，作为第1、2层排号键。

2.      生日：排号键以1为起始，可以取得更好的性能，因此算出原生日和1980-06-01的间隔天数，作为第3层排号键。

3.      流水：转为整数，作为第4层的排号键。

4.      校验位：冗余数据，可删除。

具体转换脚本如下：

k(int(mid(cardNo,1,2)), int(mid(cardNo,3,2)), interval("1980-06-01",date(mid(cardNo,5,8),"yyyyMMdd")), int(mid(cardNo,13,3)) )

下面对cardNormal.btx和cardK.btx分别执行百万次索引查询。

	A	B	C
1	=cardNormal=file("d:\\temp\\cardNormal.btx").import@b().keys(cardNo).index()		/将cardNormal.btx读入内存
2	=paramList=cardNormal.(cardNo).sort(rand()).to(100000)		/随机取1万个×××
3
4	=now()
5	for 100	=paramList.(cardNormal.find(~))	/查询百万次
6	=interval@ms(A4,now())		/字符串键性能：5537ms
7
8	=cardK=file("d:\\temp\\cardk.btx").import@b().keys(cardNo).index@s()		/将cardk.btx读入内存
9	=paramListK=paramList.(k(int(mid(~,1,2)),   int(mid(~,3,2)), interval("1980-06-01",date(mid(~,5,8),"yyyyMMdd")),   int(mid(~,13,3)) ))		/将字符串参数转为排号键参数
10	=now()
11	for 100	=paramListK.(cardK.find(~))	/查询百万次
12	=interval@ms(A10,now())		/排号键性能：1977ms

A8：对排号键建立内存哈希索引，需使用函数选项@s。

可以看到，对字符串键建立索引，查询需耗费5547毫秒，而排号键只需1977毫秒，后者明显快。

 外键关联查询

taxNormal.btx是集文件格式的报税信息表，数据量一千万条，字段为：serial（主键，流水号）,cardNo（外键，×××）,tax（报税额）,area（所属地区）,declaretype（申报类型）,unit（申报单位）,declareTime（申报时间）,network（办理网点）。taxK.btx 与taxNormal.btx在结构和数据上完全相同，唯一的区别在于cardNo字段是排号键。

本案例算法：

1.       对taxNormal.btx和cardNormal.btx进行外键关联计算，排除操作系统缓存和硬盘IO的影响，只取关联动作消耗的时间。

2.       对taxK.btx和cardK.btx进行外键关联计算，排除操作系统缓存和硬盘IO的影响，只取关联动作消耗的时间。

3.       比较1和2的差异。

具体算法如下：

	A	B	C
1	=file("d:\\temp\\taxNormal.btx").cursor@b()	for A1,10000	/打开报税表，预遍历游标
2	=A1.reset()		/重置游标到起点
3	=file("d:\\temp\\cardNormal.btx").import@b().keys(cardNo).index()		/打开×××表
4	=now()
5	for A1,10000		/正式遍历游标
6	=interval@ms(A4,now())	=A1.reset()	/遍历游标耗时3748ms
7	=A1.switch(cardNo,A3:cardNo)	for A1,10000	/建立关联，预遍历游标
8	=A1.reset()		/重置游标到起点
9	=now()
10	for A7,10000		/正式遍历关联游标
11	=interval@ms(A9,now())	=A11-A6	/ 建立关联耗时：7553ms
12	/上面：字符串键关联。下面：排号键关联
13	=file("d:\\temp\\taxK.btx").cursor@b()	for A13,10000	/打开报税表，预遍历游标
14	=A13.reset()		/重置游标到起点
15	=file("d:\\temp\\cardK.btx").import@b().keys(cardNo).index@s()		/打开×××表
16	=now()
17	for A13,10000		/正式遍历游标
18	=interval@ms(A16,now())	=A13.reset()	/遍历游标耗时2884ms
19	=A13.switch(cardNo,A15:cardNo)	for A19,10000	/建立关联，预遍历游标
20	=A19.reset()		/重置游标到起点
21	=now()
22	for A19,10000		/正式遍历关联游标
23	=interval@ms(A21,now())	=A23-A18	/建立关联耗时：966ms

B2、B7、B13、B19：预遍历游标，避免操作系统缓存的影响。遍历之后需用reset函数重置游标，以便后续再次遍历。

B11、B23：用总时间减去遍历时间，获得关联动作消耗的时间。

可以看到，用普通键做外键关联计算，其关联动作耗时7553ms；排号键做外键关联计算时，只需耗时966ms，后者明显快。而且可以看出，使用排号键读出记录（fetch）的时间也少于使用字符串（其它字段和记录行数都相同），说明排号键对象的生成性能更好。

网站名称：性能优化技巧-多层排号键
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