インデックス作成と集合論は、大規模なメモリ内オブジェクト コレクションの効率的なクエリとフィルタリングをどのように解決できるでしょうか?

効率的なクエリによるオブジェクト コレクションの管理

メモリ内オブジェクト コレクションのフィルタリングは、特に大規模なデータセットや複雑な基準を扱う場合には困難になることがあります。この記事では、フィルタリングに代わるスケーラブルな代替手段であるインデックス作成と集合論について説明します。

1 つのアプローチは、クエリで使用されるフィールドにインデックスを構築することです。たとえば、「色」フィールドを持つ車のコレクションがある場合、このフィールドにインデックスを付けると、時間計算量 O(1) で、色に基づいてオブジェクトを効率的に取得できるようになります。

ただし、このアプローチは次のようになります。クエリ内のテストの数が増えると、効果が低下します。これに対処するには、「スタンディング クエリ インデックス」アプローチを利用できます。ここでは、クエリがインテリジェント コレクションに登録され、コレクションは追加または削除されたすべてのオブジェクトを監視します。オブジェクトがクエリに一致する場合、そのオブジェクトは専用セットに自動的に追加または削除されます。これにより、登録されたクエリに基づく後続の取得が O(1) 時間で完了します。

CQEngine (コレクション クエリ エンジン) はこれらの概念を実装し、SQL のようなクエリを使用して Java コレクションからオブジェクトにアクセスするための NoSQL クエリ エンジンを提供します。 。 CQEngine は効率的なクエリを提供し、コレクションを反復処理するオーバーヘッドを排除し、コレクションのサイズとクエリの複雑さの増大に合わせてスケーラブルにします。

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