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Access和Firebird的性能比较

时间:2021-07-01 10:21:17 帮助过:73人阅读

虽然Firebird总体上是比Access好,但是没有传说的那么好,至少在Net环境下。 1、测试环境 A、系统环境 操作系统:Windows XP Professional Server Pack 2 CPU:Intel(R) Pentium(R) 4 CPU 3.00GHZ 2.99GHZ 内存:1G B、代码环境 NET2.0、Access2003、Firebir

虽然Firebird总体上是比Access好,但是没有传说的那么好,至少在Net环境下。

1、测试环境

  A、系统环境

  操作系统:Windows XP Professional Server Pack 2

  CPU:Intel(R) Pentium(R) 4 CPU 3.00GHZ 2.99GHZ

  内存:1G

  B、代码环境

  NET2.0、Access2003、Firebird2.1、

  Firebird的NET2.0访问API(FirebirdSql.Data.FirebirdClient.dll)

2、数据库

EmployeeInfo表:

CREATE TABLE EMPLOYEEINFO(
EID Integer NOT NULL,
ENAME Varchar(50),
ETELEPHONE Varchar(50),
EMOBILE Varchar(50),
EADDRESS Varchar(200),
EWORK Varchar(50),
ECOMPANY Varchar(50),
EAGE Integer,
ESCHOOL Varchar(50),
EBIRTHDAY Date,
EFAVOURATE Varchar(500),
ISMVP Integer,
ELEVEL Integer,
ENABLE_FLAG Integer,
CONSTRAINT EMPLOYEEINFO_NAME PRIMARY KEY (EID)
);

3、测试代码

  见附带文件

4、性能比较

  下面的数字是以毫秒为单位的,对于两个数据库连接的性能在4.1中有记录,因为其他的操作连接的性能基本相同,所以在其他的比较中省略了。

  新增操作:需要从数据表中获取ID,所以都需要执行ExecuteScalar

  Access:SELECT max(EId) + 1 FROM EmployeeInfo

  Firebird:SELECT first 1 GEN_ID( EMPLOYEEINFO_KEY_GEN, 1) FROM RDB$GENERATORS

  预编优化:这种方式是采用IDbCommand的Prepare方法来进行的。

  4.1、单条数据的操作比较

  1、新增操作

IDbConnection.Open() IDbCommand.ExecuteScalar() IDbCommand.ExecuteNonQuery()
Access 174.238416 102.448561 41.695030
159.298931 101.921224 41.537487
185.202748 102.383310 36.008230
FireBird 381.801163 59.864800 38.652679
360.196079 69.475482 39.371224
343.838800 60.606686

39.241575

  2、  修改操作

Access FireBird
IDbCommand.ExecuteNonQuery() 125.531627 88.544622
105.508891 88.177334
145.817176 107.016208
4.2、100条数据的操作比较

  1、新增操作

IDbCommand.ExecuteScalar() IDbCommand.ExecuteNonQuery()
Access 275.494317 234.020361
261.396954 237.707107
252.611140 253.758009
预编译优化 124.001096 100.539268
124.581257 98.269848
125.422189 99.034516
预编译+事务控制 156.688199 99.945657
116.741034 80.133735
113.269134 82.601144
FireBird 838.318433 969.816292
887.597984 1064.949756
818.385955 1022.706634
预编译优化 308.331690 437.868342
283.292181 551.306577
222.096816 455.877916
预编译+事务控制 70.281354 109.981409
72.199458 96.185741
69.851572 91.551454

  2、  修改操作

Access FireBird
IDbCommand.ExecuteNonQuery() 411.009308 913.508742
396.797053 868.117194
399.259210 912.881623
预编译优化 177.652866 692.759320
163.982479 709.243510
171.324164 644.216015
预编译+事务控制 158.654429 106.195976
154.795059 101.715139
157.486357 104.424021
4.3、1000条数据的操作比较

  1、新增操作

IDbCommand.ExecuteScalar() IDbCommand.ExecuteNonQuery()
Access 1651.840012 2133.541653
1663.862358 2144.262530
1631.403159 2135.223692
预编译优化 796.962979 808.875114
785.243696 793.758126
809.209726 797.399235
预编译+事务控制 728.416438 610.310033
873.088523 898.503055
673.583191 603.249033
FireBird 7737.366552 9359.178169
7308.689064 10904.423101
7724.148976 11846.604215
预编译优化 3716.587264 5723.248900
3234.737922 5430.311542
2686.714810 4821.239747
预编译+事务控制 522.050014 642.658276
522.211388 665.879242
532.323116 658.373523

  2、  修改操作

Access FireBird
IDbCommand.ExecuteNonQuery() 3290.740559 7873.507740
3991.333695 7822.996734
3293.068174 7116.759956
预编译优化 1398.160890 6482.893171
1254.979979 6302.055985
1245.802121 6272.648019
预编译+事务控制 1097.316477 648.313099
1221.636742 648.390276
1104.532568 648.983446
4.4、10000条数据的操作比较

  1、新增操作

IDbCommand.ExecuteScalar() IDbCommand.ExecuteNonQuery()
Access 15321.344697 20695.870283
15522.056899 20775.041631
15319.349251 20727.514825
预编译优化 10627.689828 9980.130051
11161.361432 10432.259290
10580.619317 9925.817398
预编译+事务控制 6191.647891 6037.020082
6855.991305 6306.552880
6659.638395 6042.067384
FireBird 92770.835360 119561.011190
115369.304783 143528.391259
135761.012112 165465.676440
预编译优化 61204.197587 94345.156610
36930.112494 57278.146122
40012.081468 66210.081814
预编译+事务控制 5407.627206 6910.738469
5488.005238 7106.846560
5524.538831 6740.408060

  2、  修改操作

Access FireBird
IDbCommand.ExecuteNonQuery() 39694.855804 99310.751707
35354.716525 90011.911178
36534.236655 91112.061482
预编译+事务控制 10469.019093 7230.535415
10444.395741 7682.581104
10329.116616 7390.059610
4.5、100000条数据的操作比较

  1、新增操作

  IDbCommand.ExecuteScalar()

IDbCommand.ExecuteNonQuery()
Access

  198287.389450

223781.708768

  207229.904897

227152.302183

  236267.203150

251924.067059
预编译优化

  75745.455466

80136.166440

  80215.392531

84041.511179

  83531.057454

85371.502942
预编译+事务控制

  73753.320106

62696.035496

  70442.642879

69222.947557

  79447.569370

70056.168140
FireBird

  >30分钟

预编译优化 297619.975597

  551716.871984

预编译+事务控制 50412.421478

  62230.369322

52912.052985

  69931.034354

52509.019944

  66763.649792

  2、  修改操作

Access FireBird
IDbCommand.ExecuteNonQuery() 332451.315712

  1260805.499906

347068.025903
预编译优化 164528.339360 643502.447928
预编译+事务控制 108129.478762 81140.664313
4.6、500000条数据的操作比较

  1、新增操作

IDbCommand.ExecuteScalar()

  IDbCommand.ExecuteNonQuery()

预编译优化Access 479207.809593

  465971.617839

377229.922041

  367370.094465

预编译+事务控制 336857.065763

  316500.809166

预编译优化FireBird

  >60分钟

预编译+事务控制

  273555.344525

361675.703063

  2、  修改操作

Access FireBird
预编译+事务控制 512516.135296 473002.155994
4.7、100条数据的查询比较
Access FireBird
SELECT * FROM table 561.603041 705.621894
528.617866 804.226516
SELECT * From table WHERE name like ‘%...%’ 531.510943 720.582087
525.499398 761.811122
4.8、1000条数据的查询比较
Access FireBird
SELECT * FROM table 588.116789 771.333159
615.835833 743.432148
SELECT * From table WHERE name like ‘%...%’ 557.460599 715.724471
564.812336 724.736215
4.9、10000条数据的查询比较
Access FireBird
SELECT * FROM table 1134.614770 1337.971064
1015.374508 1261.249305
SELECT * From table WHERE name like ‘%...%’ 737.451880 925.413277
751.952307 910.842727
4.10、100000条数据的查询比较
Access FireBird
SELECT * FROM table 6501.658483 6335.985464
5426.486788 6899.610531
SELECT * From table WHERE name like ‘%...%’ 3204.588434 3298.303960
3203.261492 3810.441583
4.11、500000条数据的查询比较
Access FireBird
SELECT * FROM table 28380.649119 34032.733181
28227.096199 34557.834127
SELECT * From table WHERE name like ‘%...%’ 18065.770127 19266.049635
18412.904426 17163.350933
4.12、数据库文件增长量的比较

  Access文件大小的增长是非常恐怖的,1000000条左右的数据基本上可以达到Access的极限(2G)

  Firebird文件大小的增长和Access比较起来,比Access要小很多,基本上是差了几个级别

  下面是分别进行大数量操作后的文件情况:

  Firebird 94808KB

  Access  1123424KB

  在不压缩数据库的前提下,Access增加100W左右的数据达到2G,Firebrid增加1000W左右的数据达到2G。

5、测试总结

  根据上面的性能比较,可以得出以上几点结论:

  1. 对于大批量的数据操作,一定要采用预编译或批量提交的方式进行操作,如果是在Firebird中,一定加事务进行处理,因为在Firebird中,有事务的性能可以提升6-10倍左右。在Access中,虽然性能提升不多,但是还是最好都加上事务控制。这一方面增加操作的原子性,并且也减少数据库的读写次数。
  2. Access一般支持2G左右的数据,当数据量超过这个限制后,Access不能写入数据。所以当数据量在2G下的时候才选用。Firebird对于数据的支持大于/等于16G,而且在优化后的整体性能要强于Access。
  3. Access在没有压缩的前提下,如果大批量的进行数据操作(新增/修改),那么数据大小的增长是是Firebird的几倍,一般连续增长100W多的数据就不能再插入数据了。而Firebird 在这点上是很好的,同时也没有限制。

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