一些实用指南：

标准表：

• 当数据少于100行时，仅使用标准表，其他任何事情都是开销，除非您需要通过特定键从这些行中读取数千次 在程序执行期间
• ，当您有成千上万的数据行时，却从不读取它们（例如，将其转储为CSV或XLS），只需使用标准表即可。
< li>搜索和删除O（n）的最坏情况性能：需要查看所有n行（行中的"键"），以查找最坏情况下的搜索键（顺序搜索）
• 插入O（1）的性能：插入/添加新行而不必处理关键约束

排序表：

• 在需要时 表（始终）已排序，obvio 通常（您可以使用标准表并手动进行排序，但这是"更多"的编码，如果在程序执行期间必须重做则效率较低）
• （如果有） 数据； b）通常需要使用非唯一键（当然也可以是唯一的）从数据中读取数据；或者c）需要按索引访问数据
• 搜索/插入/删除操作的最差情况 （log n）：要查看log n键，在最坏的情况下（对数搜索）查找搜索到的键

哈希表：

• 如果您有a）大量数据，并且b）需要经常通过唯一键（不能是唯一的）读取数据，并且c）您不需要按索引访问它们
• 平均用例性能 for search/insert/delete O（1）：平均需要一次查找才能找到搜索到的密钥（哈希算法"查找"存储桶，理想情况下，存储桶中只有一个密钥）
• 最差 搜索/插入/删除O（n）的案例性能：需要使用所有n个键来查看哈希索引，才能找到 最坏情况下的搜索键（哈希算法"查找"存储桶，但大多是在存储桶本身中进行顺序搜索）

通常，在读取/插入/删除时，散列 表应该胜过排序表（就读/删除而言，标准表要比两者都要差得多），但是根据数据的不同，可能存在实例，其中排序胜过散列。 如果行数少于1万或什至100,000（并且读取访问的数量没有不成比例的数字），那么当用户等待执行结束时，您甚至可能不会注意到它们之间的差异（比较 到标准表，您会注意到它是用户）。

因此，这全都取决于您的要求，并且，如果需要，您需要仔细计划实现，并可能使用不同的表对大型测试数据进行性能测试 类型。 但是，如果您的测试数据与生产数据有很大不同，则您的测试可能是"无用的"。