Access和Firebird的性能比较

虽然Firebird总体上是比Access好，但是没有传说的那么好，至少在Net环境下。 1、测试环境 A、系统环境 操作系统：Windows XP Professional Server Pack 2 CPU：Intel(R) Pentium(R) 4 CPU 3.00GHZ 2.99GHZ 内存：1G B、代码环境 NET2.0、Access2003、Firebir

虽然Firebird总体上是比Access好，但是没有传说的那么好，至少在Net环境下。

1、测试环境

　　A、系统环境

　　操作系统：Windows XP Professional Server Pack 2

　　CPU：Intel(R) Pentium(R) 4 CPU 3.00GHZ 2.99GHZ

　　内存：1G

　　B、代码环境

　　NET2.0、Access2003、Firebird2.1、

　　Firebird的NET2.0访问API(FirebirdSql.Data.FirebirdClient.dll)

2、数据库

EmployeeInfo表：

CREATE TABLE EMPLOYEEINFO(
EID Integer NOT NULL,
ENAME Varchar(50),
ETELEPHONE Varchar(50),
EMOBILE Varchar(50),
EADDRESS Varchar(200),
EWORK Varchar(50),
ECOMPANY Varchar(50),
EAGE Integer,
ESCHOOL Varchar(50),
EBIRTHDAY Date,
EFAVOURATE Varchar(500),
ISMVP Integer,
ELEVEL Integer,
ENABLE_FLAG Integer,
CONSTRAINT EMPLOYEEINFO_NAME PRIMARY KEY (EID)
);

3、测试代码

　　见附带文件

4、性能比较

　　下面的数字是以毫秒为单位的，对于两个数据库连接的性能在4.1中有记录，因为其他的操作连接的性能基本相同，所以在其他的比较中省略了。

　　新增操作：需要从数据表中获取ID，所以都需要执行ExecuteScalar

　　Access：SELECT max(EId) + 1 FROM EmployeeInfo

　　Firebird：SELECT first 1 GEN_ID( EMPLOYEEINFO_KEY_GEN, 1) FROM RDB$GENERATORS

　　预编优化：这种方式是采用IDbCommand的Prepare方法来进行的。

　　4.1、单条数据的操作比较

　　1、新增操作

	IDbConnection.Open()	IDbCommand.ExecuteScalar()	IDbCommand.ExecuteNonQuery()
Access	174.238416	102.448561	41.695030
	159.298931	101.921224	41.537487
	185.202748	102.383310	36.008230
FireBird	381.801163	59.864800	38.652679
	360.196079	69.475482	39.371224
	343.838800	60.606686	39.241575

　　2、　 修改操作

	Access	FireBird
IDbCommand.ExecuteNonQuery()	125.531627	88.544622
	105.508891	88.177334
	145.817176	107.016208

4.2、100条数据的操作比较

　　1、新增操作

	IDbCommand.ExecuteScalar()	IDbCommand.ExecuteNonQuery()
Access	275.494317	234.020361
	261.396954	237.707107
	252.611140	253.758009
预编译优化	124.001096	100.539268
	124.581257	98.269848
	125.422189	99.034516
预编译+事务控制	156.688199	99.945657
	116.741034	80.133735
	113.269134	82.601144
FireBird	838.318433	969.816292
	887.597984	1064.949756
	818.385955	1022.706634
预编译优化	308.331690	437.868342
	283.292181	551.306577
	222.096816	455.877916
预编译+事务控制	70.281354	109.981409
	72.199458	96.185741
	69.851572	91.551454

　　2、　 修改操作

	Access	FireBird
IDbCommand.ExecuteNonQuery()	411.009308	913.508742
	396.797053	868.117194
	399.259210	912.881623
预编译优化	177.652866	692.759320
	163.982479	709.243510
	171.324164	644.216015
预编译+事务控制	158.654429	106.195976
	154.795059	101.715139
	157.486357	104.424021

4.3、1000条数据的操作比较

　　1、新增操作

	IDbCommand.ExecuteScalar()	IDbCommand.ExecuteNonQuery()
Access	1651.840012	2133.541653
	1663.862358	2144.262530
	1631.403159	2135.223692
预编译优化	796.962979	808.875114
	785.243696	793.758126
	809.209726	797.399235
预编译+事务控制	728.416438	610.310033
	873.088523	898.503055
	673.583191	603.249033
FireBird	7737.366552	9359.178169
	7308.689064	10904.423101
	7724.148976	11846.604215
预编译优化	3716.587264	5723.248900
	3234.737922	5430.311542
	2686.714810	4821.239747
预编译+事务控制	522.050014	642.658276
	522.211388	665.879242
	532.323116	658.373523

　　2、　 修改操作

	Access	FireBird
IDbCommand.ExecuteNonQuery()	3290.740559	7873.507740
	3991.333695	7822.996734
	3293.068174	7116.759956
预编译优化	1398.160890	6482.893171
	1254.979979	6302.055985
	1245.802121	6272.648019
预编译+事务控制	1097.316477	648.313099
	1221.636742	648.390276
	1104.532568	648.983446

4.4、10000条数据的操作比较

　　1、新增操作

	IDbCommand.ExecuteScalar()	IDbCommand.ExecuteNonQuery()
Access	15321.344697	20695.870283
	15522.056899	20775.041631
	15319.349251	20727.514825
预编译优化	10627.689828	9980.130051
	11161.361432	10432.259290
	10580.619317	9925.817398
预编译+事务控制	6191.647891	6037.020082
	6855.991305	6306.552880
	6659.638395	6042.067384
FireBird	92770.835360	119561.011190
	115369.304783	143528.391259
	135761.012112	165465.676440
预编译优化	61204.197587	94345.156610
	36930.112494	57278.146122
	40012.081468	66210.081814
预编译+事务控制	5407.627206	6910.738469
	5488.005238	7106.846560
	5524.538831	6740.408060

　　2、　 修改操作

	Access	FireBird
IDbCommand.ExecuteNonQuery()	39694.855804	99310.751707
	35354.716525	90011.911178
	36534.236655	91112.061482
预编译+事务控制	10469.019093	7230.535415
	10444.395741	7682.581104
	10329.116616	7390.059610

4.5、100000条数据的操作比较

　　1、新增操作

	IDbCommand.ExecuteScalar()		IDbCommand.ExecuteNonQuery()
Access	198287.389450		223781.708768
	207229.904897		227152.302183
	236267.203150		251924.067059
预编译优化	75745.455466		80136.166440
	80215.392531		84041.511179
	83531.057454		85371.502942
预编译+事务控制	73753.320106		62696.035496
	70442.642879		69222.947557
	79447.569370		70056.168140
FireBird	>30分钟
预编译优化	297619.975597	551716.871984
预编译+事务控制	50412.421478	62230.369322
	52912.052985	69931.034354
	52509.019944	66763.649792

　　2、　 修改操作

	Access	FireBird
IDbCommand.ExecuteNonQuery()	332451.315712	1260805.499906
	347068.025903
预编译优化	164528.339360	643502.447928
预编译+事务控制	108129.478762	81140.664313

4.6、500000条数据的操作比较

　　1、新增操作

	IDbCommand.ExecuteScalar()	IDbCommand.ExecuteNonQuery()
预编译优化Access	479207.809593	465971.617839
	377229.922041	367370.094465
预编译+事务控制	336857.065763	316500.809166
预编译优化FireBird	>60分钟
预编译+事务控制	273555.344525		361675.703063

　　2、　 修改操作

	Access	FireBird
预编译+事务控制	512516.135296	473002.155994

4.7、100条数据的查询比较

	Access	FireBird
SELECT * FROM table	561.603041	705.621894
	528.617866	804.226516
SELECT * From table WHERE name like ‘%...%’	531.510943	720.582087
	525.499398	761.811122

4.8、1000条数据的查询比较

	Access	FireBird
SELECT * FROM table	588.116789	771.333159
	615.835833	743.432148
SELECT * From table WHERE name like ‘%...%’	557.460599	715.724471
	564.812336	724.736215

4.9、10000条数据的查询比较

	Access	FireBird
SELECT * FROM table	1134.614770	1337.971064
	1015.374508	1261.249305
SELECT * From table WHERE name like ‘%...%’	737.451880	925.413277
	751.952307	910.842727

4.10、100000条数据的查询比较

	Access	FireBird
SELECT * FROM table	6501.658483	6335.985464
	5426.486788	6899.610531
SELECT * From table WHERE name like ‘%...%’	3204.588434	3298.303960
	3203.261492	3810.441583

4.11、500000条数据的查询比较

	Access	FireBird
SELECT * FROM table	28380.649119	34032.733181
	28227.096199	34557.834127
SELECT * From table WHERE name like ‘%...%’	18065.770127	19266.049635
	18412.904426	17163.350933

4.12、数据库文件增长量的比较

　　Access文件大小的增长是非常恐怖的，1000000条左右的数据基本上可以达到Access的极限(2G)

　　Firebird文件大小的增长和Access比较起来，比Access要小很多，基本上是差了几个级别

　　下面是分别进行大数量操作后的文件情况：

　　Firebird　94808KB

　　Access　 1123424KB

　　在不压缩数据库的前提下，Access增加100W左右的数据达到2G，Firebrid增加1000W左右的数据达到2G。

5、测试总结

　　根据上面的性能比较，可以得出以上几点结论：

1. 对于大批量的数据操作，一定要采用预编译或批量提交的方式进行操作，如果是在Firebird中，一定加事务进行处理，因为在Firebird中，有事务的性能可以提升6-10倍左右。在Access中，虽然性能提升不多，但是还是最好都加上事务控制。这一方面增加操作的原子性，并且也减少数据库的读写次数。
2. Access一般支持2G左右的数据，当数据量超过这个限制后，Access不能写入数据。所以当数据量在2G下的时候才选用。Firebird对于数据的支持大于/等于16G，而且在优化后的整体性能要强于Access。
3. Access在没有压缩的前提下，如果大批量的进行数据操作（新增/修改），那么数据大小的增长是是Firebird的几倍，一般连续增长100W多的数据就不能再插入数据了。而Firebird 在这点上是很好的，同时也没有限制。