Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
Laravel Collectionの計算量を調べてみた2023/laravel_collection_time_complexity_2023
Search
Ryo Tomidokoro
June 23, 2023
Technology
0
930
Laravel Collectionの計算量を調べてみた2023/laravel_collection_time_complexity_2023
Laravel Verison 10 と PHP8.2 で調査しなおしました。
Ryo Tomidokoro
June 23, 2023
Tweet
Share
More Decks by Ryo Tomidokoro
See All by Ryo Tomidokoro
ADRを一年運用してみた/adr_after_a_year
hanhan1978
7
2.8k
B+木入門:PHPで理解する データベースインデックスの仕組み/b-plus-tree-101
hanhan1978
5
3.4k
ADRを一年運用してみた/our_story_about_adr
hanhan1978
4
1.5k
PHPで学ぶ Session の基本と応用 / web-app-session-101-2024
hanhan1978
12
4.9k
レガシー回避のPHP開発術/avoid_php_legacy
hanhan1978
14
11k
PHP で学ぶ Cache の距離の話 / study_cache_with_php
hanhan1978
7
1.8k
Laravel を低速化する技術 / how to slow laravel
hanhan1978
1
3.1k
俺の Laravel がこんなに速いわけがない! / My Laravel Too Fast
hanhan1978
0
1.7k
カンファレンスで登壇するとどうなるのか? / PHPTechCafe PHPerKaigi 2022
hanhan1978
3
400
Other Decks in Technology
See All in Technology
複雑なビジネスルールに挑む:正確性と効率性を両立するfp-tsのチーム活用術 / Strike a balance between correctness and efficiency with fp-ts
kakehashi
5
3.7k
Databricksの生成AI戦略
taka_aki
1
380
OPENLOGI Company Profile
hr01
0
46k
Autonomous Database Cloud 技術詳細 / adb-s_technical_detail_jp
oracle4engineer
PRO
15
36k
データ分析力を高めるSQL研修サービス『SQL Everyone』
hikarut
1
400
20240509 CloudWatch でいろいろなものを監視してみよう
masaruogura
1
120
【TSkaigi】2024/05/11 当日スライド
kimitashoichi
14
4.1k
Taking Flight with Tailwind CSS
opdavies
0
4.3k
パフォーマンス最適化のベストプラクティス
databricksjapan
0
210
#phpconkagawa レガシーコードにもオブザーバビリティを 〜少しずつ始めるサービス監視〜
yamato_sorariku
0
570
TypeScript の抽象構文木を用いた、数百を超える API の大規模リファクタリング戦略
yanaemon
6
1.3k
Trade-offs all the way down
_aitor
1
120
Featured
See All Featured
The Mythical Team-Month
searls
217
42k
Build The Right Thing And Hit Your Dates
maggiecrowley
25
2k
Writing Fast Ruby
sferik
622
60k
Fantastic passwords and where to find them - at NoRuKo
philnash
39
2.5k
Into the Great Unknown - MozCon
thekraken
15
1.1k
Rebuilding a faster, lazier Slack
samanthasiow
74
8.3k
Docker and Python
trallard
35
2.7k
Happy Clients
brianwarren
92
6.4k
GraphQLとの向き合い方2022年版
quramy
33
13k
ピンチをチャンスに:未来をつくるプロダクトロードマップ #pmconf2020
aki_iinuma
84
45k
The Language of Interfaces
destraynor
151
23k
Fight the Zombie Pattern Library - RWD Summit 2016
marcelosomers
228
16k
Transcript
@hanhan1978 Laravel Collectionの計算量を調べてみた 2023年度版 (非公式)PHPカンファレンス福岡 前夜祭 2023/06/23
@hanhan1978 • 富所 亮 • 所属 株式会社カオナビ BackEnd Re-architecturing Team
(BERT) • 職業 バックエンドエンジニア • ブログ https://blog.hanhans.net • Yokohama North AM https://anchor.fm/yokohama-north-am 2
2018年に発表していた内容を最新バー ジョンでやってみました
これの2023年版 Laravel Version 5.7
計算量についておさらい 本日は時間計算量を扱います
https://speakerdeck.com/hanhan1978/basic-knowledge-of-space-complexity 空間計算量については、こっちのスライドを参照
例えばレビューしている時
「この処理遅そう」 これだと分かりにくい。 処理の時間的速度を共通知識で伝えたい
英語だと Time Complexity 時間複雑性 プログラムの処理に どれくらい時間がかかるかを 数学的に扱う
O記法 O(1) O(log n) O(n) O(n * log n) O(n^2)
プログラムの時間的計算量を表す
O記法 データ量が増加した場合の 処理時間の増加傾向が分かる
http://www.techscore.com/blog/2016/08/08/開発新卒に捧ぐ、基本のアルゴリズムと計算量 / データ量と計算量 [グラフ引用] 開発新卒に捧ぐ、基本のアルゴリズムと計算量
計算量とアルゴリズム アルゴリズム 計算量 バブルソート O(n^2) マージソート O(n log n) バイナリサーチ
O(log n) アルゴリズムによって計算量が異なる
さらに詳しく知りたい人 数学ガール4 乱択アルゴリズム 2章と6章を読むべし
Laravel Collection各メソッドの計算量
細かすぎて見えない!
share しておきます https://docs.google.com/spreadsheets/d/1RbHo6huSTBkdSpWoCMRyS0E5bBvaYJdWUO3NHL VFfYg/edit?usp=sharing
雑にまとめると
• ほとんど O(n) O(1) • O(n^2) 以上が30個
要注意メソッド • crossJoin O(n^t) • diff系 O(n^t) • flat系 O(n^t)
• flatten系 O(n^2) • merge系 O(n^2) • intersect系 O(n^2)
実測してみた
where - O(n)
count - O(1)
shift - O(n^2)
計算量が分かったとして 何か良いことあるのか?
知らないと悪いことが起きる
実際にあったかもしれない 計算量が問題になったコード例 ※実話を元にしたフィクション
全件取得 ページングのために全 件ループで回す 例1
全件取得 ページングのために全 件ループで回す 例1 ページの後半に行けば行くほど ループが回って遅くなる O(n)
例2 第1ループで全件回す O(n) 第2ループも全件回す O(n)
合わせ技 O(n^2) O(n)を入れ子にすればパワーアップ 例2 第1ループで全件回す O(n) 第2ループも全件回す O(n)
例2 第1ループで全件回す O(n) 第2ループも全件回す O(n) 第一引数は最大で数百件程度だったが 第二引数のデータ数が成長していくと…
事前に検知できないか?
実は例1・2のコードは 単体テスト -> 通過 受け入れテスト -> 通過 通過してしまっていた…
データが増えないと問題にならない
http://www.techscore.com/blog/2016/08/08/開発新卒に捧ぐ、基本のアルゴリズムと計算量 / データ量と計算量(再掲) [グラフ引用] 開発新卒に捧ぐ、基本のアルゴリズムと計算量
負荷テスト コードレビュー 事前検出可能な砦
負荷テスト データ量が莫大になることが わかっているプロダクトは行っている。 通常のプロダクトだと あんまりやってるの見たこと無い。
コードレビュー レビュアーのスキルや経験に依存 事前に計算量について チーム内で勉強会とかしてれば 指摘&修正は簡単だと思う
監視ツールで、処理時間のメトリクスを見て 理詰めで処理時間の遅い部分を特定できれば まあ、及第点だと思う。 最悪見逃しても
まとめ
• 計算量はデータのサイジングが肝 • データ量がすくないなら、問題にならない • 過剰品質には気をつけよう! バランスの良い判断をしよう
おまけ
計算量が一目瞭然
データの集まりを扱うプログラムは 計算量を確認しましょう
random 8.2 で Random が改善
たまに、Laravel側の実装変更で思いっき り劣化することがあるので注意! uniqueとか....
おしまい