一位用户在 Stack Overflow 上发帖询问为什么 SQL 聚合函数速度远低于 Python 和 Java。他使用 Postgres 8.3 在 Macbook Pro 上执行查询，查询时间为 200 毫秒，而 Java 和 Python 在执行相同的计算时只需要不到 20 毫秒（350,000 行）。
解决方案
针对这个问题，有几位专家提出了不同的解决方案：
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有专家指出，用户的测试方案并不合理。SQL 数据库需要执行多个步骤才能完成查询，而 Python 和 Java 则无需进行这些步骤。因此，这种比较并不公平。专家建议用户使用更合理的方式进行测试，例如比较 SQL 查询执行时间和 Python 读取数据并进行聚合计算的时间。
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有专家建议用户尝试使用物化视图来提高查询速度。物化视图是预先计算并存储的结果集，可以大大减少查询时间。但是，物化视图也有其缺点，例如可能导致数据不一致。
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有专家建议用户尝试将数据表设置为内存表。内存表将数据存储在内存中，可以大大提高查询速度。但是，内存表也有其缺点，例如可能会消耗大量内存。
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有专家建议用户尝试使用 NoSQL 数据库。NoSQL 数据库通常比 SQL 数据库更快，但 NoSQL 数据库不适合所有场景。
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有专家建议用户尝试使用其他 SQL 数据库。不同的 SQL 数据库性能可能不同，用户可以尝试使用性能更好的 SQL 数据库。
代码例子
以下是用户在 Stack Overflow 上提供的 Python 和 Java 代码示例：
import csv
import numpy as np
with open('350,000 responses.csv', 'r') as f:
reader = csv.reader(f)
data = list(reader)
a = np.array([row[1] for row in data], dtype=int)
b = np.array([row[2] for row in data], dtype=int)
c = np.array([row[3] for row in data], dtype=int)
d = np.array([row[4] for row in data], dtype=int)
print(np.mean(a))
print(np.mean(b))
print(np.mean(c))
print(np.mean(d))
import java.io.IOException;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Paths;
import java.util.Arrays;
import java.util.stream.Stream;
public class JavaOlap {
public static void main(String[] args) throws IOException {
// Read data from CSV file
Stream<String> lines = Files.lines(Paths.get("350,000 responses.csv"));
String[] data = lines.toArray(String[]::new);
// Convert data to arrays of integers
int[] a = new int[data.length];
int[] b = new int[data.length];
int[] c = new int[data.length];
int[] d = new int[data.length];
for (int i = 0; i < data.length; i++) {
String[] row = data[i].split(",");
a[i] = Integer.parseInt(row[1]);
b[i] = Integer.parseInt(row[2]);
c[i] = Integer.parseInt(row[3]);
d[i] = Integer.parseInt(row[4]);
}
// Calculate averages
double avgA = Arrays.stream(a).average().getAsDouble();
double avgB = Arrays.stream(b).average().getAsDouble();
double avgC = Arrays.stream(c).average().getAsDouble();
double avgD = Arrays.stream(d).average().getAsDouble();
// Print averages
System.out.println(avgA);
System.out.println(avgB);
System.out.println(avgC);
System.out.println(avgD);
}
}
这些代码示例可以帮助读者更好地理解如何使用 Python 和 Java 进行数据聚合计算。
