剛看了 chris tacke 的《improving data access performance with data caching》
一文，回想起以前做過的一些專案，對資料快取在提高資料訪問效能方面的作用頗有感受，跟大家分享一下。
我們在開發 mis 專案時，要跟各種業務和資料在打交道。其中資料可以根據它們的用途，分為業務資料和參考資料兩種。業務資料是業務的資訊載體，如：採購進貨單、銷售出貨單、盤點單等。參考資料是業務資料組成部分，如：度量單位、顏色、城市等。參考資料在英文裡面通常叫 lookup data 或 reference data，它們是在系統中使用頻率很高的一類資料。因此，這類資料的訪問效能將會影響整個系統的使用者體驗。那麼，如何提高 lookup data 的訪問效能呢？
chris tacke 在他的文章中分析了三種資料訪問方式。前兩種訪問方式差不多，主要區別在於：第一種在每次訪問資料庫時都會開啟和關閉資料庫連線；而第二種是在系統快取乙個資料庫連線物件，每次使用後不關閉它。我相信大家都會認為第二種方式在頻繁訪問資料庫時效能更優，因為開啟乙個資料庫連線是比較耗系統資源的。然而結果卻讓人出乎意料，這兩種方式的效能很接近，甚至第二種方式效能還更好。
測試結果1：
device
processor
mean execution (ms)*
oldi sam-l8
800mhz geode x86
7.5 to 9.5
icop ebox 2300
200mhz vortex86
47 to 52
dell axim x51
416muz intel pxa270
38 to 62
測試結果2：
device
processor
mean execution (ms)
oldi sam-l8
800mhz geode x86
7.1 to 14.8
icop ebox 2300
200mhz vortex86
51 to 52
dell axim x51
416muz intel pxa270
43 to 61
第三種方式利用資料快取機制，在第一次獲取資料時，將資料載入到乙個hashtable中，然後再返回。以後就直接從快取獲取資料。第三種方式的效能跟前面兩種相比差了十萬八千里呀！
測試結果3：
device
processor
mean execution (ms)
oldi sam-l8
800mhz geode x86
0.0193 to 0.0201
icop ebox 2300
200mhz vortex86
0.1014 to 0.1164
dell axim x51
416muz intel pxa270
0.0975 to 0.1437
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另外，chris tacke 說他們在那個專案中還開發了乙個執行在 windows ce 的輕量級 asp.net web 伺服器，用來展現報表，在後續文章中會詳細介紹它的實現，期待ing...
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