将事实插入工作记忆的时间根据规则库大小增加
Time to insert facts in the working memory increase based on the rule base size
我在我的系统中进行了一些评估实验，检查插入不同（规则数量）规则库所花费的时间和内存中的事实数量。注意：我没有使用持久性。流口水版本：6.3.0.Final.
Table - 规则库 (RB)、插入时间 (TTI)、以毫秒为单位的时间。
基于上面预设的table，我想知道为什么随着规则库大小的增加，将事实包含在内存中的时间增加？
我不是 Drools 专家。
在给定的网络状态下，事实的插入、收回和更新会导致条件的即时评估。这不仅仅是 条 条规则；重要的是事实类型的引用数量。
您观察到的增加小于 O(N)，N 是规则的数量，这与理论非常吻合。
12,000 条规则的数量非常多（除非您发明规则只是为了测试可扩展性）。如果它们是真实的，并且您担心性能，则应该修改规则结构。
编辑 由于 OP 的评论。
"number of references of a fact's type" 是特定 class（= 类型）在模式中出现的次数。在你的例子中
rule x when
$spec1 : Specification ( )
$spec2 : Specification ( $spec1.id ==2, id == 3, value > $spec1.value )
rule "x+1" when
$spec1 : Specification ( )
$spec2 : Specification ( $spec1.id ==3, id == 4, value > $spec1.value )
您有 2 个规则，但有 4 个对 Specification 的引用。这势必会在 Engine 中创建一个更复杂的网络。此外，排他性 依赖于 first 模式 ($spec1.id ==X) 中的数据但出现在 second 模式几乎可以肯定是反模式。
使用像这样的糟糕结构，几乎可以无限地降低 RBS 的速度，而不仅仅是 Drools。显然你确实只是在测试可伸缩性。坚持写得很好的规则可能会给您带来更多决定性的结果。
我在我的系统中进行了一些评估实验，检查插入不同（规则数量）规则库所花费的时间和内存中的事实数量。注意：我没有使用持久性。流口水版本：6.3.0.Final.
Table - 规则库 (RB)、插入时间 (TTI)、以毫秒为单位的时间。
基于上面预设的table，我想知道为什么随着规则库大小的增加，将事实包含在内存中的时间增加？
我不是 Drools 专家。
在给定的网络状态下，事实的插入、收回和更新会导致条件的即时评估。这不仅仅是 条 条规则；重要的是事实类型的引用数量。
您观察到的增加小于 O(N)，N 是规则的数量，这与理论非常吻合。
12,000 条规则的数量非常多（除非您发明规则只是为了测试可扩展性）。如果它们是真实的，并且您担心性能，则应该修改规则结构。
编辑 由于 OP 的评论。
"number of references of a fact's type" 是特定 class（= 类型）在模式中出现的次数。在你的例子中
rule x when
$spec1 : Specification ( )
$spec2 : Specification ( $spec1.id ==2, id == 3, value > $spec1.value )
rule "x+1" when
$spec1 : Specification ( )
$spec2 : Specification ( $spec1.id ==3, id == 4, value > $spec1.value )
您有 2 个规则，但有 4 个对 Specification 的引用。这势必会在 Engine 中创建一个更复杂的网络。此外，排他性 依赖于 first 模式 ($spec1.id ==X) 中的数据但出现在 second 模式几乎可以肯定是反模式。
使用像这样的糟糕结构，几乎可以无限地降低 RBS 的速度，而不仅仅是 Drools。显然你确实只是在测试可伸缩性。坚持写得很好的规则可能会给您带来更多决定性的结果。