Próbuję analizować pliki TPCH za pomocą QI Boost Spirit. Moje wdrożenie zainspirowane przykładem pracownika Spirit QI (http://www.boost.org/doc/libs/1_52_0/libs/spirit/example/qi/employee.cpp ). Dane są w formacie csv, a tokeny są rozdzielone znakiem „|” postać.

Działa, ale jest bardzo powolny (20 sekund dla 1 GB).

Oto mój gramofon dla pliku lineitem:

struct lineitem {
    int l_orderkey;
    int l_partkey;
    int l_suppkey;
    int l_linenumber;
    std::string l_quantity;
    std::string l_extendedprice;
    std::string l_discount;
    std::string l_tax;
    std::string l_returnflag;
    std::string l_linestatus;
    std::string l_shipdate;
    std::string l_commitdate;
    std::string l_recepitdate;
    std::string l_shipinstruct;
    std::string l_shipmode;
    std::string l_comment;
};

BOOST_FUSION_ADAPT_STRUCT( lineitem,
    (int, l_orderkey)
    (int, l_partkey)
    (int, l_suppkey)
    (int, l_linenumber)
    (std::string, l_quantity)
    (std::string, l_extendedprice)
    (std::string, l_discount)
    (std::string, l_tax)
    (std::string, l_returnflag)
    (std::string, l_linestatus)
    (std::string, l_shipdate)
    (std::string, l_commitdate)
    (std::string, l_recepitdate)
    (std::string, l_shipinstruct)
    (std::string, l_shipmode)
    (std::string, l_comment)) 

vector<lineitem>* lineitems=new vector<lineitem>();

phrase_parse(state->dataPointer,
    state->dataEndPointer,
    (*(int_ >> "|" >>
    int_ >> "|" >> 
    int_ >> "|" >>
    int_ >> "|" >>
    +(char_ - '|') >> "|" >>
    +(char_ - '|') >> "|" >>
    +(char_ - '|') >> "|" >>
    +(char_ - '|') >> "|" >>
    +(char_ - '|') >> '|' >>
    +(char_ - '|') >> '|' >>
    +(char_ - '|') >> '|' >>
    +(char_ - '|') >> '|' >>
    +(char_ - '|') >> '|' >>
    +(char_ - '|') >> '|' >>
    +(char_ - '|') >> '|' >>
    +(char_ - '|') >> '|' 
    ) ), space, *lineitems
);

Problemem wydaje się być analizowanie postaci. Jest znacznie wolniejszy niż inne konwersje. Czy istnieje lepszy sposób analizowania tokenów o zmiennej długości na łańcuchy?