Лайфхак QLUA для загрузки больших данных

20220915,090000,61420,61497,61406,61464,241
20220915,090100,61460,61476,61420,61451,160
20220915,090200,61444,61489,61436,61479,185

Осмелюсь предположить, что эти строки ты заливаешь в массив с помощью string.match. Это готовый парсер строки с разделителем. Работает достаточно шустро. Я на нем сидел пару лет.

Когда данных не много, такой метод загрузки не напрягает. Но когда за день 20-30 раз загружаешь сотни тысяч или миллион строк, то потери времени становятся невыносимыми.

Стал искать способ ускорить этот процесс. И он таки нашелся. Выяснил следующее:

Если строки в файле истории сконвертировать в такой вид (делается 1 раз):

table.insert(MyTable,{«20220915»,«090000»,61420,61497,61406,61464,241})
table.insert(MyTable,{«20220915»,«090100»,61460,61476,61420,61451,160})
table.insert(MyTable,{«20220915»,«090200»,61444,61489,61436,61479,185})

и в цикле выполнять load каждой строки, то скорость загрузки исторических данных вырастет примерно в пять раз.

В пять раз, Карл!

Бери и пользуйся))