Как будет работать быстрее и насколько?

Question

[Алексей Ярков]

Есть функция, которая генерирует набор случайных пользовательских данных. При кол-ве итераций < 100 еще куда ни шло работает, но больше все, прям медленно-медленно. Тормоз в том, что при каждой итерации есть 2 обращения вк мускулу. Выбирается на основе country_id регион, и на основе country_id и region_id выбирается город. Есть идея сделать выборку из этих таблиц сразу в начале функции и в цикле обращаться к ассоциативным массивам. Намного это ускорит работу?

Comments

[Дмитрий Королёв]

Вы уверены, что "тормоз" именно в количестве обращений к БД? А не, например, в RAND, которое само по себе дико тормознутое?

[Виталий Хоменко]

Делайте, в разы ускорит, а может даже в десятки раз.

[Алексей Ярков]

Дмитрий Королёв: не уверен. А как еще случайные числа получить?

[Алексей Ярков]

Виталий IIIFX Хоменко: я надеюсь. Но прийдется городить велосипед для поиска в многомерном ассоциативном массиве.

[Виталий Хоменко]

Алексей Ярков: Когда вы подготавливаете данные, для того чтобы в дальнейшем многократно использовать их, это не велосипед.

Answer 1

[lyeskin]

Ускорит, конечно, и намного. Странный вопрос. Главное, чтобы данных было не много, иначе у вас память переполнится.

Comments

[Алексей Ярков]

78 Российских регионов и 25 Украинских
2505 Российских городов и 728 Украинских

Не думаю что всю память съест )))

[lyeskin]

Алексей Ярков: Не съест, это не универсальный подход, но для вашего случая проще выгрузить все в память и работать с этим. При большом кол-ве записей можно было бы тоже придумать подход с выборкой набора случайных регионов и выгрузки к ним городов по условию IN(...)

Answer 2

[Котик Антон]

Взять и проверить, замерив скорость работы и потребляемую память.

Есть идея сделать выборку из этих таблиц сразу в начале функции и в цикле обращаться к ассоциативным массивам.

Можно пойти ещё дальше - сохранить массив в оперативную память, например, с помощью memcache. И вообще базу дёргать не придётся.