Для тех, кому это еще не надоело, продолжаю мусолить тему производительности на хэш-таблицах. Как и раньше исследуется то время, которое нужно в АБАПе для доступа к записи хэш таблицы. Именно это, а не что-то другое. Исследуется экспериментально, на конкретной системе. Сферический конь в вакууме ­ очень интересная конструкция, но практически не наблюдаемая.

В предыдущих обсуждениях высказывалась претензия к конструкции read table gt into... , будто эта конструкция работает существенно медленнее (см. прогу ZQK006A), чем read table gt assigning... (см. прогу ZQK007), продемонстрируем, что в данном случае эти ожидания не оправданы. Вообще-то преимущества read table ... assigning перед read table ... into ­ вещь достойная отдельных исследований, и этим мы предполагаем заняться в дальнейшем.

На других системах, другом железе, в другое время при другом расположении звезд ;-) и другой загрузке системы результаты, разумеется, могут быть другие.

На этот раз попалась система с большей дисперсией времен доступа, поэтому пришлось изменить тип переменных, связанных с вычислением дисперсии и СКО.

* 006A.Perfomance on Hashed Table (1000 tests for each table size)
 REPORT  ZQK006A.
 selection-screen comment /1(80) t_worn.
 selection-screen begin of line.
 selection-screen comment 1(24)  t_power.
 parameters       p_power type i default 8.
 selection-screen end of line.
 data
 : gp_rpt  type i value 1000           " test number
 , begin     of gs                     " hashed table line
 ,   nnn   type n length 12
 , end       of gs
 , gt      like hashed table of gs with unique key nnn
 , begin     of gs_stat                " statistics line
 ,   no    type int2
 ,   cnt   type int4
 ,   rls   type standard table of i    " realisation table
 , end       of gs_stat
 , gt_stat like standard table of gs_stat with key no
 , gp_cnt  type int4                   " hashed table size
 , gp_trg  like gs-nnn                 " line to be found
 , a type i, b type i, t type i
 , list_header type string
 .

 start-of-selection.
 do gp_rpt times.                 " 1000 tests
   do p_power times.              " Each test
     gp_cnt = 2 ** sy-index.
     gp_trg = gp_cnt - 1.
     free gt.
     do gp_cnt times.
       add 1 to gs-nnn.
       insert gs into table gt.
     enddo.
     read table gt into gs with table key nnn = gp_trg.
     read table gt into gs with table key nnn = 1.
     get run time field a.
     read table gt into gs with table key nnn = gp_trg.
     get run time field b.
     t = b - a.                   " Result
     perform result_collection.
   enddo.                         " End of test
 enddo.                           " End of 1000 tests
 perform result_processing.
 uline.

 write                            " Legend
   : / 'Count    - Hashed table size = line count'
   , / 'Avg      - Average'
   , / 'rMS      - Root mean square '
   , / 'for Gauss  quartile = 0.6745 * rMS'
   , / '           decile   = 1.282  * rMS'
   , / '           centile  = 2.326  * rMS'
   , / 'Quantiles here:'
   , / 'Min      - Minimal value = low millile (not represantive, 1000 tests)'
   , / 'q01      - Low centile'
   , / 'q10      - Low decile'
   , / 'q25      - Low quartile'
   , / 'Median   - Median, as you have already guessed (p = 0.5)'
   , / 'q75      - High quartile'
   , / 'q90      - High decile'
   , / 'q99      - High centile'
   , / 'Max      - Maximal value = high millile (not represantive, 1000 tests)'
   , / 'Result  of', gp_rpt color col_group, 'tests'
   , / sy-uline, / 'BOT TAk!'.

 load-of-program.                    " Trifle
   t_worn  = icon_message_warning &&
   'For big power please use background processing. Try 20 or more'.
   t_power = 'Table size (Power of 2)'.
 top-of-page.                        " One more trifle
   concatenate
     `    Count | Avg       rMS `
     `| Min  q01  q10  q25  Med  q75  q90  q99   Max`
   into list_header.
   write list_header.
   uline.

 form result_collection.
   clear gs_stat.               " Result collecting begin
   read table gt_stat into gs_stat index sy-index.
   if sy-subrc = 0.
     gs_stat-no  = sy-index.
     gs_stat-cnt = gp_cnt.
     append t to gs_stat-rls.
     modify gt_stat from gs_stat index gs_stat-no.
   else.
     gs_stat-no  = sy-index.
     gs_stat-cnt = gp_cnt.
     append t to gs_stat-rls.
     append gs_stat to gt_stat.
   endif.                       " Result collecting end
 endform.

 form result_processing.
   data
   : rls  like line of gs_stat-rls, res type f, rrr type f
   , cnt  type f value 1000
   , disp type p length 6 decimals 1  
   , avg  type p length 2 decimals 1
   , rms  like disp                   
   , sm1  type f,    sm2  type f    " initial moments
   , infq type int2, supq type int2 " low and high quartiles
   , infd type int2, supd type int2 " low and high deciles
   , infc type int2, supc type int2 " low and high centiles
   , min  type int2, max  type int2 " minimal and maximal
   , med  like avg                  " median
   .
   loop at gt_stat into gs_stat.    " Results
*   moments, average, dispersion, rMS
     loop at gs_stat-rls into rls.
       rrr = res = rls.
       sm1 = sm1 + rrr.
       rrr = rrr * rls.
       sm2 = sm2 + rrr.
       rrr = rrr * rls.
     endloop.
     sm1  = sm1 / cnt.
     sm2  = sm2 / cnt.
     avg  = sm1.
     disp = sm2 - sm1.
     rms  = sqrt( disp ) * ( cnt - 1 ) / cnt.
*   nonparametric statistics
     sort gs_stat-rls.
     read table gs_stat-rls into infq index 500.
     read table gs_stat-rls into supq index 501.
     med = ( infq + supq ) / 2.
     read table gs_stat-rls into infq index 250.
     read table gs_stat-rls into supq index 750.
     read table gs_stat-rls into infd index 100.
     read table gs_stat-rls into supd index 900.
     read table gs_stat-rls into infc index 10.
     read table gs_stat-rls into supc index 990.
     read table gs_stat-rls into min index 1.