题记：

题外话：因为去年年底终于脱单了，所以停更了很久，(๑˙ー˙๑) ……

我上小学使用计算器时，很少使用M相关的按键(MU/MC/MR/M±)，也分不清AC/CE/MC/C到底有啥区别，后来使用了科学计算器后，可以输入算式了，解决了标准计算器没有括号的问题。但是标准计算器(手机内置计算器一般是标准计算器)是非常常见的，当我计算圆相关的数据时，经常使用π的近似值，每次输入太麻烦，于是我就看了下计算器相关的说明，原来M就是memory，按键可以实现类似缓存的功能，这样我只要把3.14159265写入计算器缓存，就可以在清除缓存/关机前一直便捷地通过MR调用了。

大脑缓存：

我们先做一个心算题：7！等于多少？

你怎么算的？

你用了多久？

答案是5040。

我自己也计算了一下，我心里的计算过程大致是这样的：

1×2×3×4×5=(3×4)×(2×5)=12×10=120，

然后120×6=720，然后720×7=(700+20)×7=4900+140=5040；

从这个计算过程里面可以发现，我的大脑性能差不多是这样的：

"CPU"处理5以内的阶乘问题不大，计算两位数和一位数的乘法也可以，四位数相加也可以计算，但是内存比较小，每次内存只能存一个不大的数去参与下一次的计算；

但是，如果大脑没有缓存少量数的能力，我就无法计算稍微长一点的算式了。

可见，在大脑计算性能有限的前提下，“缓存”可以有效地提高计算能力。

模糊查询：

M的缓存和大脑缓存类似的地方在于，它快且效率高。

为了非常直观地让大家感受到缓存的威力，我们先做一个模糊查询的小练习：(诗词集)

这是一份300页的唐宋诗词文档，每一句诗词用Tab分隔，共13000行。

我这里给出了一个色彩表：

要求是：筛选出所有含有表示色彩字眼的诗句，并且标注出这些色彩字样。

(例如“万紫千红总是春”，标注：使用了“红”和“紫”两个表颜色的字)

使用M语言来解决这个练习题的最常规的思路是用笛卡尔积展开，然后对每一行使用Text.Contains来判断，最后筛选出true的行，但是这样做并不能直接得到结果，还需要对诗句做透视，将笛卡尔积展开的行给转化回去，因此不推荐这种解法。

常规解法：

首先将色彩表转化成单列(共57行)，命名为“词根”：

然后使用从文本导入的方式，导入诗词数据：

先研究一下，单独一句诗词如何做判断？(请回忆前面讲解循环部分的学习笔记)

以“万紫千红总是春”为例：

=List.Accumulate(词根[色彩],"",(a,b)=>if Text.Contains("万紫千红总是春",b)=true then a&b else a)

M成功计算出，这句诗使用了“红紫”两个表颜色的字。

有了单独一句的核心判断函数，整个M语句就好写了，下面直接放代码：

let

添加列 = Table.AddColumn(诗词,"色彩",each List.Accumulate(词根[色彩],"",(a,b)=>if Text.Contains([诗词],b)=true then a&b else a)),

筛选 = Table.SelectRows(添加列, each ([色彩] <> ""))

in

筛选

来看看运行的结果：(这里不讨论筛选的结果是否在语义上是形容色彩的问题)

好，回到我们这篇文章的主题——缓存，上面的这个解法效率如何呢？

我的电脑是英特尔的NUC——骷髅峡谷，配置如下：4核8线程的6代标压i7，海盗船3000MHz的8GB内存双通道，三星SM961 256GB

上面的解法用这台电脑运算的时间如下：

考虑到我写文章时还开着浏览器，微信等其它软件，运算时间我就取三次计时的平均数作为时间上的一个参考值吧，嗯，常规解法用时为：9秒45。

缓存解法：

在M中有一个特殊的常见函数，在一般场合中用了和没用给人的感觉是一样的，没错，这个函数就是XXX.Buffer(缓存函数)，例如：Table.Buffer和List.Buffer。

我们把上一个解法和我开始举的大脑运算例子做一下对比会发现，在不改变核心算法(类似于常规加减乘除运算)的前提下，影响解题速度的就是“缓存”能力，同样的道理，这个解法中，核心算法一直在做一件事情就是，不断地从硬盘上的“诗词”文本文件中一行一行地读取数据，大家都知道硬盘读取速度是很慢的(我的电脑硬盘是MLC的固态，速度很快了)，这个步骤消耗了大量的时间！如果能够将诗词数据存入内存当中，那么利用内存读取速度快的优势将会大大缩短算法运行的时间！

好，大致原理清楚后，我们对常规解法的代码进行如下修改：

let

poem = Table.Buffer(诗词),

colors = List.Buffer(词根[色彩]),

添加列 = Table.AddColumn(poem,"色彩",each List.Accumulate(colors,"",(a,b)=>if Text.Contains([诗词],b)=true then a&b else a)),

筛选 = Table.SelectRows(添加列, each ([色彩] <> ""))

in

筛选

***接下来就是见证奇迹的时刻！！！

仅仅是加入了缓存函数，运算耗时极大地缩短到了不到1秒钟！！！

同样是80000个汉字，逐一检查56个颜色文字是否包含，一共做448万次Text.Contains的判断，两个算法耗时却产生了高达13倍左右的差距，因此善用Buffer函数，一定会给你的工作带来意想不到的效率提升！(特别是数据源是MySQL这样的数据库时)