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。

Transcript

1. @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
   

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2. @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
   

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3. 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
   

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4. これの2023年版
   Laravel Version 5.7
   

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5. 計算量についておさらい
   本日は時間計算量を扱います
   

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6. 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
   

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7. 例えばレビューしている時
   

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8. 「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
   

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9. 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
   

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10. 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
    

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11. 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
    

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12. 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
    

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13. 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
    

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14. 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
    

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15. Laravel Collection各メソッドの計算量
    

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16. 細かすぎて見えない！
    

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17. share しておきます
    https://docs.google.com/spreadsheets/d/1RbHo6huSTBkdSpWoCMRyS0E5bBvaYJdWUO3NHL
    VFfYg/edit?usp=sharing
    

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18. 雑にまとめると
    

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19. • ほとんど O(n) O(1)
    • O(n^2) 以上が30個
    

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20. 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)
    

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21. 実測してみた
    

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22. where - O(n)
    

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23. count - O(1)
    

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24. shift - O(n^2)
    

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25. 計算量が分かったとして
    何か良いことあるのか？
    

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26. 知らないと悪いことが起きる
    

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27. 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
    

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28. 全件取得
    ページングのために全
    件ループで回す
    例1
    

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29. 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)
    

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30. 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)
    

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31. 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)
    

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32. 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…
    

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33. 事前に検知できないか？
    

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34. 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…
    

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35. データが増えないと問題にならない
    

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36. 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
    

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37. 負荷テスト
    コードレビュー
    事前検出可能な砦
    

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38. 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。
    

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39. 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
    

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40. 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
    

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41. まとめ
    

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42. ● 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
    

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43. おまけ
    

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44. 計算量が一目瞭然
    

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45. 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
    

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46. random
    8.2 で Random が改善
    

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47. 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....
    

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48. おしまい
    

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