最近收到很多對資料庫查詢壓力過大的反饋，由於我的程式只是從資料庫讀取記錄，和進行緩衝；所以考慮通過延長應用程式內部的快取時間、增大快取量，使程式從快取中讀取資料，從而解決訪問資料庫過於頻繁的問題，從而降低資料庫讀取壓力。
程式中的快取資料使用stl中的map表儲存，快取的資料量比較大，單個物件占用50個位元組，快取個數約1百萬吧；且由於有定時的遍歷檢查任務，所以比較擔心遍歷的效能，於是進行了遍歷map表的效能測試。先測試了一下10萬次遍歷的效能，發現計算機速度快的超出想象，具體耗時如下：
10萬次除錯版本：329、343；10萬次發布版本：15、15；
耗時的時長單位為毫秒（ms），以下均為毫秒。看來對於發布版本的效能確實比除錯版本快很多呀，10萬次的遍歷測試對發布版本測試意義不大，下面測試一下百萬迴圈的耗時。描述一下本機的測試環境，dell膝上型電腦，cpu是intel迅馳1.73g、512m記憶體、winxp系統（sp2），以下是發布版本對幾種遍歷個數的測試結果：
100萬次：125、125、125、110、109、109；占用記憶體約130mb
200萬次：281、235、250、234、250、235；占用記憶體約96mb
500萬次：65563、64797、53437、63250、69230、70969；占用記憶體約240mb
當進行500萬次map表遍歷測試時，計算機的硬碟一直狂轉不止，通過任務管理器也可以看到程式，這時使用了大量的虛擬記憶體，估計這就是效能下降很多的原因吧。
對比上述幾種遍歷次數的測試，可以得到一些結論，一是一般的計算機（p4）支援百萬次的map表遍歷沒有什麼效能影響，估計200萬次下的都可以接受；二是如遍歷次數過多（500萬以上），效能會發生直線的下降，這種情況我們在程式設計的過程中應當避免；三是物理記憶體和虛擬記憶體相比，效能差距確實是非常之大，如果確實需要消耗比較大的記憶體，那我們就需要對計算機的記憶體進行擴容了。
聯想其他資料儲存型別，stl的list、hash_map、vector和mfc的clist、cmap、carray等容器儲存資料時，其遍歷性能應該不會比map表差吧。
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