TopN是常见的运算，用SQL写进去是这样（以Oracle为例）：
select from (select from T order by x desc) where rownum<=N
这个SQL的运算逻辑从其语句上看，要先做排序（Order by），而后再取出前N条。
咱们晓得，排序是个十分慢的动作，复杂度很高（n*logn），如果波及数据量大到内存放不下，那还须要进行内外存数据交换，性能还会急剧下降。
而事实上，要计算TopN，咱们能设计出不须要全排序的算法，只有放弃一个大小为N的小汇合，对数据集遍历一次，将遍历过的数据的前N名保留在这个小汇合中，遍历到新一条数据，如果比以后的第N名还大，则插入进去并丢掉当初的第N名，如果比以后的第N名要小，则不做动作。
这样计算的复杂度要低很多（n*logN，n是总数据条数），而且个别N都不大，能够在内存中放下，无论数据量有多大，都不会波及内外存替换问题。
然而，SQL无奈形容下面这个计算过程，这时，咱们只能寄希望于数据库引擎是不是能本人优化。应用SPL就容易形容下面这个计算过程，从而实现高性能计算。
咱们来测试一下看Oracle是不是会做这个优化，即用Oracle实现TopN后和SPL做同样运算相比。因为SPL能应用优化算法，如果Oracle的计算工夫和SPL差不多，则阐明它做了优化，如果差得很远，则可能是做了全排序。
一、 数据筹备和环境
用SPL脚本生成数据文件，数据共两列，第一列id是小于20亿的随机整数，第二列amount是不大于1千万的随机实数。数据记录为80亿行，生成的原始文本文件大小为169G。利用数据库提供的数据导入工具将此文件数据导入到Oracle的数据表topn中，同时也用此文件数据生成SPL组表文件topn.ctx。
在一台Intel服务器上实现测试，2个Intel3014 CPU，主频1.7G，共12核，内存64G。数据库表数据及SPL组表文件均存储在同一块SSD硬盘上。
咱们刻意将数据量设计得比内存大，这样如果进行排序则会有内外存替换动作，性能降落会十分大，容易被观测到。
二、 惯例TopN
取出topn表中amount最大的前100条。
1. Oracle测试
查问用的SQL语句是：
select * from (
select /+ parallel(4) /
- from topn order by amount desc
) where rownum<=100;
阐明：/+ parallel(4) / 是Oracle的并行查问语法，其中4是并行数。
2. SPL测试
编写SPL脚本执行测试：
与SQL不同，SPL把TopN看成是一种聚合运算，和sum/count这类运算一样，不同的只是TopN将返回一个汇合，而sum/count返回的是单值。但它们的计算逻辑是一样的，都只须要对原数据集遍历一次，并且不波及全排序。
A4格中的groups(;top(100;-amount)就是对选集做TopN聚合运算，计算出前100名。
3. 论断与剖析
惯例TopN测试工夫见下表：
测试后果（工夫单位：秒）
测试表明，Oracle比SPL还要更快一点，而SPL没有做全排序，这阐明Oracle在这种状况会主动优化。
Oracle比SPL快也能够了解，因为Oracle是用C++开发的，而目前版本的SPL是用java开发的。C++比java计算更快是失常的，而且这次测试读取了全副的两列数据，且数据随机无序，很难压缩，所以组表的列式存储也没有劣势。
三、 减少复杂度
对于最根本的TopN，Oracle很聪慧，即便写成了子查问也会优化。咱们上面减少问题的难度，改成分组后在每一组中做TopN。
具体运算设计为：依照id字段最初一位数字值进行分组，而后查问出每组中amount最大的前100条记录。id是个整数，这样也就只有10个分组，分组自身的计算量并不大，不过要对分组数据做TopN，整体计算复杂度略高了一些。如果没有全排序，总体运算工夫该当比方才的状况多，但还在同一数量级范畴内。
1. Oracle测试
查问用的SQL语句是：
select * from (
select /+ parallel(2) /
mod(id,10) as gid,amount,
row_number()over (partition by mod(id,10) order by amount desc) rn
from topn
) where rn <= 100;
SQL无奈间接写出分组后取TopN的运算，只能借助窗口函数计算序号，语法中还是有排序（order by）的字样。
2. SPL组表测试
编写SPL脚本执行测试：
因为SPL把TopN看成是聚合计算，所以能够很容易放在分组汇总中，和全量聚合的写法简直是一样的。
3. 论断与剖析
测试后果（工夫单位：秒）
减少难度后，Oracle比之前的简略状况慢了10倍还多，而且比SPL做同样运算也慢了近10倍。这阐明Oracle在这种状况下很可能做了排序动作，状况复杂化之后，Oracle的优化引擎不起作用了。
而SPL在这两种状况下的运算工夫差异不到2倍，基本上在同一数量级，合乎咱们之前的剖析，算法的劣势失去了充沛的体现。