性能优化利器——预计算(含报表场景实践)

写在前面

很多人觉得工作像是无尽的CRUD,实际上工作场景中包含很多值得思考的可以性能优化的点。针对数据而言,比较常见的性能优化方式有两种,一种是 cache, 一种是预计算。本篇文章会介绍后者。

什么是预计算?

预计算和cache一样,都是在用空间换时间,顾名思义,将计算提前到更早的阶段(比如数据导入阶段),可以减少查询时的耗时与成本。

预计算在报表场景的实践

背景

报表是一个常见的业务场景,为了展示不同纬度的业务数据,我们需要在一个页面中展示不同维度不同展现形式的的报表。从技术角度,前端页面会同时发送多个请求至服务器,并接受服务器返回的结果。

以工单系统为例,我们可能需要查看一定时间内工单相关的数据(比如成功率、发起工单数),以及一定时间内用户相关的数据(比如每日使用次数、新增用户/留存率),假如这些数据存在一张表中,那我们可能会根据请求数据的不同编写不同的sql。

举个例子

然而同一时间的多个sql必然会带来耗时的增加,既然数据存在于一张表中,那是否可以只查询一次拿取所有需要的数据呢?

如图,通过一次性查询结果并根据请求的需要进行初步的计算再返回给浏览器,这样的好处是减少了因SQL查询而导致的网络传输的次数(网络传输向来是查询数据场景中耗时的大头)

不足之处

这里面有一个漏洞,就是多个请求其实是同时发送,那么让多个请求等待一次网络请求的结果本身也是一个耗时点,在第一个请求抢锁并查询数据的时间里,其他的请求其实都是阻塞等待的,而其他的请求不断的轮询本身也会造成CPU资源的挤占,需要根据场景设计等待时间

究其本质

前面说了,预计算和cache一样,都是在用空间换时间

如果我们在数据导入阶段就计算出不同的用户数据,那么虽然多个sql会增加网络传输耗时,但无论是DB还是Server的计算消耗却都没有了

写在最后

两种思路我觉得都有可取之处,有趣的是,究竞哪个思路查询更快并不是一个静止的答案,而是需要综合考虑自己的报表个数,查询数据量级等多个条件。

相关推荐
全栈弄潮儿几秒前
Python实战第11期:面向对象编程基础
后端·python·编程语言
用户69371750013841 分钟前
当我说 Claude 搭配 GLM-5.3-Flash 太好用了,同事却提醒我:你可能正在失去对代码的掌控
android·后端·ios
喵个咪3 分钟前
GoWind ShortPlay 拆解:不用模型的推荐闭环——埋点回流、三路召回与已看去重
后端·架构·go
喵个咪3 分钟前
GoWind ShortPlay 深度拆解:三服务 BFF + Core,一条请求的完整工程链路
后端·架构·go
devilnumber5 分钟前
springboot的保护机制怎么实现的,为何能做到服务不宕机
java·spring boot·后端
未秃头的程序猿7 分钟前
一次重复扣款的复盘:分布式锁加错了维度,比不加锁更危险
java·redis·后端
彭亚川Allen28 分钟前
从零手搓 RAG 之分块策略
前端·后端·面试
喵个咪30 分钟前
GoWind Ops 拆解:不引入分布式锁的多副本协调
后端·go·自动化运维
迷途小羔羊43 分钟前
环境搭建
前端·javascript·后端