Внутренняя эффективность кода
В книгах, посвященных реляционным базам данных, вы не найдете того, что известно каждому конструктору систем баз данных: наиболее важным способом получения хорошей производительности системы является написание быстро выполняемого кода. Большинство запросов в системах баз данных и большинство преобразований XSLT являются весьма простыми, и самый опытный оптимизатор в мире может сделать очень немногое для улучшения производительности простого запроса. Если xt обрабатывает ту же самую таблицу стилей в пять раз быстрее, чем Xalan (что иногда так и бывает), то это происходит не из-за более качественной оптимизации, а в основном по причине того, что Джеймс Кларк пишет очень эффективный код.
С эффективностью кода также связана разработка эффективных структур данных. Дизайн структуры исходного дерева является критическим для производительности XSLT. Важен компромисс между временем выполнения и объемом (пользователи хотят преобразовывать документы даже такого размера, как 100 Мб), так же как и компромисс между временем, затраченным на создание дерева, и временем, затраченным на навигацию внутри него. Упрощенное представление дерева, использующее один объект Java для каждого узла в дереве, было бы совершенно неадекватным в обоих случаях. Saxon использует адаптивный подход, в котором многие из путей доступа (например, указатели от узлов на их предшествующие сестринские узлы) создаются только тогда, когда эти пути доступа действительно используются.
Но эта книга не о том, как написать хороший код или спроектировать эффективные структуры данных в Java или любом другом языке программирования. Поэтому, рассмотрев этот вопрос, я далее перейду к другим факторам, более специфичным для обработки XSLT и XQuery.
