Оптимизация хранения позиций слов в больших объемах текста: сравнение методов в Delphi

Delphi , Базы данных , Поиск

Вопрос оптимизации хранения больших объемов данных является актуальным для многих разработчиков, особенно тех, кто работает с текстовыми файлами. В данном случае речь идет о хранении информации о позициях слов в файлах, что требует эффективного использования памяти и скорости доступа к данным.

Проблема

Разработчик столкнулся с необходимостью хранения информации о позициях слов в тексте, распределенном по 160 000 файлов. Используя структуру TDictionary, была создана система, позволяющая быстро определять, в каких файлах и на каких позициях встречается каждое слово. Однако возник вопрос об эффективном способе сохранения этой структуры в файл.

Решение

Согласно предоставленному контексту, было предложено использовать систему потоковой записи Delphi для создания собственного формата потока. Для уменьшения размера файла предложено использовать сжатие потока. Также было предложено использовать классы TWriter и TReader для сериализации и десериализации данных, что позволяет избежать повторения имен файлов и уменьшить размер хранимых данных за счет сжатия.

Пример кода

type
  TFilePos = TArray<Integer>;
  TFileDict = TDictionary<string, TFilePos>;
  TWordDict = class(TDictionary<string, TFileDict>)
  private
    procedure LoadFromStream(stream: TStream);
    procedure SaveToStream(stream: TStream);
  public
    procedure LoadFromZip(const AFileName: string);
    procedure LoadFromFile(const AFileName: string);
    procedure SaveToZip(const AFileName: string);
    procedure SaveToFile(const AFileName: string);
  end;

procedure TWordDict.SaveToStream(stream: TStream);
// ... код для сериализации данных ...
end;

procedure TWordDict.LoadFromStream(stream: TStream);
// ... код для десериализации данных ...
end;

В примере кода видно, что для сериализации используется класс TWriter, который позволяет записать структуру TWordDict в поток, а для десериализации - TReader, который считывает данные из потока обратно в структуру. Кроме того, для удобства работы с файлами предусмотрены обертки, позволяющие работать с zip-архивами.

Альтернативные подходы

В обсуждении также были рассмотрены альтернативные подходы, такие как использование TMemIniFile, JSON парсера и эмиттера, а также архивирование текстового хранилища с использованием DiUCL или ZIP для уменьшения размера и ускорения загрузки. Также рассматривалась возможность использования встроенной SQL базы данных, такой как NexusDB или SQLite, для нормализации данных и уменьшения избыточности.

Подтвержденный ответ

Использование системы потоковой записи Delphi для создания собственного формата потока, с возможностью сжатия для уменьшения размера файла, является эффективным решением для хранения позиций слов в больших объемах текста. Приведенный пример кода демонстрирует, как можно реализовать такие операции, используя стандартные компоненты Delphi.

Заключение

Оптимизация хранения позиций слов в больших объемах текста требует комплексного подхода, который включает в себя выбор подходящего формата хранения, использование сжатия данных и эффективные методы сериализации. В зависимости от конкретных требований к скорости и размеру файла, разработчики могут выбрать наиболее подходящий метод из представленных в данной статье.

Создано по материалам из источника по ссылке.

Разработчик рассматривает вопросы оптимизации хранения информации о позициях слов в больших объемах текста, используя различные методы и форматы записи в среде Delphi, включая потоковую запись, сериализацию и сжатие данных.

Комментарии и вопросы

Получайте свежие новости и обновления по Object Pascal, Delphi и Lazarus прямо в свой смартфон. Подпишитесь на наш Telegram-канал delphi_kansoftware и будьте в курсе последних тенденций в разработке под Linux, Windows, Android и iOS

:: Главная :: Поиск ::