请教kdb+中mmax函数时间复杂度及性能优化方案

实验背景与推测 #

我使用mmax函数计算长度为1000万的整数向量的移动最大值，重复运行10次统计总执行时间：

• 窗口大小为22时，总耗时2425毫秒
• 窗口大小为132时，总耗时15025毫秒，约为前者的6倍

由此推测mmax的时间复杂度为O(nw)而非O(n)（其中w为滑动窗口长度）。

同类产品对比实验 #

在具备内置分析功能的时序数据库DolphinDB中完成相同实验，结果显示其mmax函数无论窗口大小如何均保持线性复杂度O(n)：

• 窗口大小为22时，总耗时1233毫秒
• 窗口大小为132时，总耗时1277毫秒

实验硬件配置 #

Server: Dell PowerEdge R630
Architecure: x86_64
CPU Model Name: Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2650 v4 @ 2.20GHz
Total logical CPU cores: 48
Total memory: 256G

实验环境设置 #

• kdb+：4.0 64位版本，使用2核CPU运行
• DolphinDB：Linux_V2.00.7（社区版：2核8GB内存），使用2核CPU运行

kdb+实现代码 #

// 启动服务器
rlwrap -r taskset -c 0,1 ./l64/q -p 5002 -s 2

// 测试代码
a:10000000?10000i
\t do[10; 22 mmax a]
2425
\t do[10; 132 mmax a]
15025

DolphinDB实现代码 #

// 启动服务器
rlwrap -r ./dolphindb -localSite localhost:5002:local5002 -localExecutors 1

// 测试代码
a=rand(10000,10000000)
timer(10) mmax(a,22);
1232.83 ms

timer(10) mmax(a,132);
1276.53 ms

咨询问题 #

恳请kdb技术专家确认mmax函数的时间复杂度，若其确实为O(nw)，是否有第三方插件可优化其性能？

内容的提问来源于stack exchange，提问作者DanielSmith