TopN是常见的运算，用SQL写出来是这样（以Oracle为例）：
select * from (select * from T order by x desc) where rownum<=N
这个SQL的运算逻辑从其语句上看，要先做排序（Order by），然后再取出前N条。
我们知道，排序是个非常慢的动作，复杂度很高（n*logn），如果涉及数据量大到内存放不下，那还需要进行内外存数据交换，性能还会急剧下降。
而事实上，要计算TopN，我们能设计出不需要全排序的算法，只要保持一个大小为N的小集合，对数据集遍历一次，将遍历过的数据的前N名保存在这个小集合中，遍历到新一条数据，如果比当前的第N名还大，则插入进去并丢掉现在的第N名，如果比当前的第N名要小，则不做动作。
这样计算的复杂度要低很多（n*logN，n是总数据条数），而且一般N都不大，可以在内存中放下，无论数据量有多大，都不会涉及内外存交换问题。
但是，SQL无法描述上面这个计算过程，这时，我们只能寄希望于数据库引擎是不是能自己优化。使用SPL就容易描述上面这个计算过程，从而实现高性能计算。
我们来测试一下看Oracle是不是会做这个优化，即用Oracle实现TopN后和SPL做同样运算相比。因为SPL能使用优化算法，如果Oracle的计算时间和SPL差不多，则说明它做了优化，如果差得很远，则可能是做了全排序。
一、 数据准备和环境
用SPL脚本生成数据文件，数据共两列，第一列id是小于20亿的随机整数，第二列amount是不大于1千万的随机实数。数据记录为80亿行，生成的原始文本文件大小为169G。利用数据库提供的数据导入工具将此文件数据导入到Oracle的数据表topn中，同时也用此文件数据生成SPL组表文件topn.ctx。
在一台Intel服务器上完成测试，2个Intel3014 CPU，主频1.7G，共12核，内存64G。数据库表数据及SPL组表文件均存储在同一块SSD硬盘上。
我们刻意将数据量设计得比内存大，这样如果进行排序则会有内外存交换动作，性能下降会非常大，容易被观测到。
二、 常规TopN
取出topn表中amount最大的前100