Java、PHP、Python與MySQL交互的性能測試-創(chuàng)新互聯(lián)

這幾天看源碼弄清了一件事：WEB服務(wù)器接收瀏覽器請求、將請求傳給PHP/Python進程（FCGI等）、與數(shù)據(jù)庫進行交互都是用socket（套接字）。
也就是說，這些行為都是進程間通信。一臺WEB服務(wù)器在硬件、操作系統(tǒng)不變的情況下，它的性能主要取決于socket通信的速度。如果所有進程都在一臺服務(wù)器上的話，這個速度就取決于通信的效率了。

例如與MySQL數(shù)據(jù)庫交互時，程序會調(diào)用驅(qū)動程序來訪問數(shù)據(jù)庫，這個驅(qū)動程序主要做這幾件事：

1.創(chuàng)建socket，連接到MySQL。

2.將程序調(diào)用的API翻譯成SQL語句，通過socket發(fā)送給MySQL；MySQL執(zhí)行后，將結(jié)果發(fā)送回來；驅(qū)動程序?qū)⒔Y(jié)果（字符串）傳給程序，如有需要，還可以自動翻譯成程序能識別的變量類型（如整型）。

3.斷開連接。

可見連接的速度、翻譯的速度和接受響應(yīng)的及時性是最主要的3個方面。

弄明白這點后就不難發(fā)現(xiàn)，與數(shù)據(jù)庫的執(zhí)行時間相比，這些只是很少的一部分；而且PHP和Python使用的都是C實現(xiàn)，而JDBC是用Java實現(xiàn)，所以根本不必?fù)?dān)心PHP和Python的性能。
不過在翻譯方面還存在算法和實現(xiàn)上的差異，客戶端還可以緩存一些語句，所以仍然會出現(xiàn)一些性能上的差異。
為證明我的想法，我特意去測試了一番。

首先列出測試平臺：

創(chuàng)新互聯(lián)公司是一家集網(wǎng)站建設(shè),臨河企業(yè)網(wǎng)站建設(shè),臨河品牌網(wǎng)站建設(shè),網(wǎng)站定制,臨河網(wǎng)站建設(shè)報價,網(wǎng)絡(luò)營銷,網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化,臨河網(wǎng)站推廣為一體的創(chuàng)新建站企業(yè)，幫助傳統(tǒng)企業(yè)提升企業(yè)形象加強企業(yè)競爭力?？沙浞譂M足這一群體相比中小企業(yè)更為豐富、高端、多元的互聯(lián)網(wǎng)需求。同時我們時刻保持專業(yè)、時尚、前沿，時刻以成就客戶成長自我，堅持不斷學(xué)習(xí)、思考、沉淀、凈化自己，讓我們?yōu)楦嗟钠髽I(yè)打造出實用型網(wǎng)站。

引用

CPU：Intel Core2 Duo T9400 @ 2.53GHz
內(nèi)存：3GB
操作系統(tǒng)：Windows XP Pro SP2
MySQL：5.1.36
Java：1.6.0_17-b04
JDBC：MySQL Connector/J 5.1.10
PHP：5.2.11 (cli)
MySQLi：5.2.11.11
Python：2.6.4
MySQL-Python：1.2.3c1

所用的庫都是最新版的，也都采用了最為推薦的庫。
但數(shù)據(jù)庫并沒有使用最新的穩(wěn)定版，因為我懶得重下了。5.4.3-beta測試版也試過，在連續(xù)插入時，性能比5.1快1～2個數(shù)量級，估計是服務(wù)器端緩存和設(shè)置的原因。

測試項目：

1.創(chuàng)建100萬個隨機數(shù)，并生成插入這些隨機數(shù)的SQL語句。

2.連接本地數(shù)據(jù)庫，如不成功，嘗試創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫。

3.刪除并創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫表，引擎類型為InnoDB，主鍵為自動遞增的整數(shù)，此外有個浮點型的字段（無索引）。

4.分成100組，每次插入1萬個隨機數(shù)。（因為每組的執(zhí)行量都很大，因此啟用自動提交事務(wù)。）

5.用SELECT COUNT(*)統(tǒng)計小于0.1的隨機數(shù)個數(shù)。（約10萬個）

6.用SELECT *取出再統(tǒng)計大于0.9的隨機數(shù)個數(shù)。（約10萬個）

7.將所有0.4～0.5之間的隨機數(shù)加1。（約10萬個）

8.將所有0.5～0.6之間的行刪除。（約20萬個）

9.斷開數(shù)據(jù)庫連接。

10.再次連接數(shù)據(jù)庫。

測試代碼：

Java：

Java代碼 Java、PHP、Python與MySQL交互的性能測試

import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.Statement;
import java.sql.ResultSet;
import java.util.Random;
public final class Test {
public static void main(String[] args) {
final int SIZE1 = 10000;
final int SIZE2 = 100;
final String DB_ENGINE = "InnoDB"; // InnoDB Memory MyISAM
final double NANO_TIME_PER_SEC = 1000000000.0;
System.out.printf("測試數(shù)據(jù)量：%d\n", SIZE1 * SIZE2);
System.out.printf("測試引擎：%s\n", DB_ENGINE);
long t1 = System.nanoTime(), t2, t3 = 0, t4, t5, t6, t7, t8, t9, t10, t11;
Connection conn = null;
Statement stmt = null;
ResultSet rs = null;
Random r = new Random();
String[] sqls = new String[SIZE2];
for (int i = 0; i < SIZE2; ++i){
StringBuilder buffer = new StringBuilder("INSERT INTO test (value) VALUES (");
for (int j = 0; j < SIZE1; ++j){
buffer.append(r.nextDouble()).append("),(");
}
sqls[i] = buffer.substring(0, buffer.length() -2);
}
t2 = System.nanoTime();
try {
conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost/testdb?user=root&password=123456");
t3 = System.nanoTime();
stmt = conn.createStatement();
} catch (SQLException e) {
try {
conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost/?user=root&password=123456");
t3 = System.nanoTime();
stmt = conn.createStatement();
stmt.execute("CREATE DATABASE testdb");
} catch (SQLException ex) {
System.out.println("SQLException: " + ex.getMessage());
System.out.println("SQLState: " + ex.getSQLState());
System.out.println("VendorError: " + ex.getErrorCode());
}
}
try {
stmt.execute("DROP TABLE test");
} catch (SQLException e) {
}
try {
stmt.execute("CREATE TABLE test (`id` INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, `value` REAL) ENGINE = " + DB_ENGINE);
} catch (SQLException e) {
}
t4 = System.nanoTime();
try {
for (String sql: sqls){
stmt.execute(sql);
}
t5 = System.nanoTime();
rs = stmt.executeQuery("SELECT COUNT(*) FROM test WHERE value < 0.1");
if (rs.next())
System.out.printf("共有%d個小于0.1的隨機數(shù)\n", rs.getInt(1));
t6 = System.nanoTime();
rs = stmt.executeQuery("SELECT * FROM test WHERE value > 0.9");
if (rs.last())
System.out.printf("共有%d個大于0.9的隨機數(shù)\n", rs.getRow());
t7 = System.nanoTime();
stmt.executeUpdate("UPDATE test SET value = value + 0.1 WHERE value > 0.4 AND value < 0.5");
t8 = System.nanoTime();
stmt.execute("DELETE FROM test WHERE value > 0.5 AND value < 0.6");
t9 = System.nanoTime();
stmt.close();
conn.close();
t10 = System.nanoTime();
conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost/?user=root&password=123456");
t11 = System.nanoTime();
conn.close();
System.out.printf("創(chuàng)建隨機數(shù)：%f\n", (t2 - t1) / NANO_TIME_PER_SEC);
System.out.printf("初次連接數(shù)據(jù)庫：%f\n", (t3 - t2) / NANO_TIME_PER_SEC);
System.out.printf("再次連接數(shù)據(jù)庫：%f\n", (t11 - t10) / NANO_TIME_PER_SEC);
System.out.printf("初始化數(shù)據(jù)庫和表：%f\n", (t4 - t3) / NANO_TIME_PER_SEC);
System.out.printf("插入：%f\n", (t5 - t4) / NANO_TIME_PER_SEC);
System.out.printf("選擇（COUNT）：%f\n", (t6 - t5) / NANO_TIME_PER_SEC);
System.out.printf("選擇：%f\n", (t7 - t6) / NANO_TIME_PER_SEC);
System.out.printf("更新：%f\n", (t8 - t7) / NANO_TIME_PER_SEC);
System.out.printf("刪除：%f\n", (t9 - t8) / NANO_TIME_PER_SEC);
System.out.printf("關(guān)閉連接：%f\n", (t10 - t9) / NANO_TIME_PER_SEC);
System.out.printf("總時間：%f\n", (t10 - t1) / NANO_TIME_PER_SEC);
} catch (SQLException ex) {
System.out.println("SQLException: " + ex.getMessage());
System.out.println("SQLState: " + ex.getSQLState());
System.out.println("VendorError: " + ex.getErrorCode());
}
}
}

PHP：

Php代碼 Java、PHP、Python與MySQL交互的性能測試

<?php
define('SIZE1', 10000);
define('SIZE2', 100);
define('DB_ENGINE', 'InnoDB'); // InnoDB Memory MyISAM
printf("測試數(shù)據(jù)量：%d\n", SIZE1 * SIZE2);
printf("測試引擎：%s\n", DB_ENGINE);
$t1 = microtime(true);
for ($i = 0; $i < SIZE2; ++$i){
for ($j = 0; $j < SIZE1; ++$j){
$buffer[] = lcg_value();
}
$sqls[$i] = 'INSERT INTO test (value) VALUES ('.join('),(', $buffer).')';
unset($buffer);
}
$t2 = microtime(true);
$db = new mysqli('localhost', 'root', '123456', 'testdb');
$t3 = microtime(true);
if (mysqli_connect_errno()) {
$db = new mysqli('localhost', 'root', '123456');
$t3 = microtime(true);
$db->query('CREATE DATABASE testdb');
$db->select_db('testdb');
}
$db->query('DROP TABLE test');
$db->query('CREATE TABLE test (`id` INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, `value` REAL) ENGINE = '.DB_ENGINE);
$t4 = microtime(true);
foreach ($sqls as $key=>$sql) {
$db->query($sql);
}
$t5 = microtime(true);
$result = $db->query('SELECT COUNT(*) FROM test WHERE value < 0.1')->fetch_row();
printf("共有%d個小于0.1的隨機數(shù)\n", $result[0]);
$t6 = microtime(true);
$result = $db->query('SELECT * FROM test WHERE value > 0.9');
printf("共有%d個大于0.9的隨機數(shù)\n", $result->num_rows);
$t7 = microtime(true);
$db->query('UPDATE test SET value = value + 0.1 WHERE value > 0.4 AND value < 0.5');
$t8 = microtime(true);
$db->query('DELETE FROM test WHERE value > 0.5 AND value < 0.6');
$t9 = microtime(true);
$db->close();
$t10 = microtime(true);
$db = new mysqli('localhost', 'root', '123456', 'testdb');
$t11 = microtime(true);
$db->close();
printf("創(chuàng)建隨機數(shù)：%f\n", $t2 - $t1);
printf("初次連接數(shù)據(jù)庫：%f\n", $t3 - $t2);
printf("再次連接數(shù)據(jù)庫：%f\n", $t11 - $t10);
printf("初始化數(shù)據(jù)庫和表：%f\n", $t4 - $t3);
printf("插入：%f\n", $t5 - $t4);
printf("選擇（COUNT）：%f\n", $t6 - $t5);
printf("選擇：%f\n", $t7 - $t6);
printf("更新：%f\n", $t8 - $t7);
printf("刪除：%f\n", $t9 - $t8);
printf("關(guān)閉連接：%f\n", $t10 - $t9);
printf("總時間：%f\n", $t10 - $t1);
?>

Python：

Python代碼 Java、PHP、Python與MySQL交互的性能測試

# -*- coding: gbk -*-
import MySQLdb
from random import random
from time import clock
SIZE1 = 10000
SIZE2 = 100
DB_ENGINE = 'InnoDB' # InnoDB Memory MyISAM
print '測試數(shù)據(jù)量：', SIZE1 * SIZE2
print '測試引擎：', DB_ENGINE
t1 = clock()
sqls = ['INSERT INTO test (value) VALUES (%s)' % '),('.join([`random()` for i in xrange(SIZE1)]) for j in xrange(SIZE2)]
t2 = clock()
try:
con = MySQLdb.connect(user='root', passwd='123456', db='testdb')
t3 = clock()
cu = con.cursor()
except:
con = MySQLdb.connect(user='root', passwd='123456')
t3 = clock()
cu = con.cursor()
cu.execute('CREATE DATABASE testdb')
con.select_db('testdb')
con.autocommit(True)
try:
cu.execute('DROP TABLE test')
except:
pass
cu.execute('''''CREATE TABLE test (
`id` INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
`value` REAL)
ENGINE = %s''' % DB_ENGINE)
t4 = clock()
for sql in sqls:
cu.execute(sql)
t5 = clock()
cu.execute('SELECT COUNT(*) FROM test WHERE value < 0.1')
print '共有%d個小于0.1的隨機數(shù)' % cu.fetchone()[0]
t6 = clock()
cu.execute('SELECT * FROM test WHERE value > 0.9')
print '共有%d個大于0.9的隨機數(shù)' % len(cu.fetchall())
t7 = clock()
cu.execute('UPDATE test SET value = value + 0.1 WHERE value > 0.4 AND value < 0.5')
t8 = clock()
cu.execute('DELETE FROM test WHERE value > 0.5 AND value < 0.6')
t9 = clock()
cu.close()
con.close()
t10 = clock()
con = MySQLdb.connect(user='root', passwd='123456', db='testdb')
t11 = clock()
con.close()
print '創(chuàng)建隨機數(shù)：', t2 - t1
print '初次連接數(shù)據(jù)庫：', t3 - t2
print '再次連接數(shù)據(jù)庫：', t11 - t10
print '初始化數(shù)據(jù)庫：', t4 - t3
print '插入：', t5 - t4
print '選擇（COUNT）', t6 - t5
print '選擇：', t7 - t6
print '更新：', t8 - t7
print '刪除：', t9 - t8
print '關(guān)閉連接：', t10 - t9
print '總時間：', t10 - t1

MySQL-Python還有個底層的模塊，一并測試下：

Python代碼 Java、PHP、Python與MySQL交互的性能測試

# -*- coding: gbk -*-
import _mysql
from MySQLdb.converters import conversions
from random import random
from time import clock
SIZE1 = 10000
SIZE2 = 100
DB_ENGINE = 'InnoDB' # InnoDB Memory MyISAM
print '測試數(shù)據(jù)量：', SIZE1 * SIZE2
print '測試引擎：', DB_ENGINE
t1 = clock()
sqls = ['INSERT INTO test (value) VALUES (%s)' % '),('.join([`random()` for i in xrange(SIZE1)]) for j in xrange(SIZE2)]
t2 = clock()
try:
con = _mysql.connect(user='root', passwd='123456', db='testdb', conv=conversions)
t3 = clock()
except:
con = _mysql.connect(user='root', passwd='123456', conv=conversions)
t3 = clock()
con.query('CREATE DATABASE testdb')
con.select_db('testdb')
con.autocommit(True)
try:
con.query('DROP TABLE test')
except:
pass
con.query('''''CREATE TABLE test (
`id` INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
`value` REAL)
ENGINE = %s''' % DB_ENGINE)
t4 = clock()
for sql in sqls:
con.query(sql)
t5 = clock()
con.query('SELECT COUNT(*) FROM test WHERE value < 0.1')
print '共有%d個小于0.1的隨機數(shù)' % con.store_result().fetch_row()[0]
t6 = clock()
con.query('SELECT * FROM test WHERE value > 0.9')
print '共有%d個大于0.9的隨機數(shù)' % con.store_result().num_rows()
t7 = clock()
con.query('UPDATE test SET value = value + 0.1 WHERE value > 0.4 AND value < 0.5')
t8 = clock()
con.query('DELETE FROM test WHERE value > 0.5 AND value < 0.6')
t9 = clock()
con.close()
t10 = clock()
con = _mysql.connect(user='root', passwd='123456', db='testdb', conv=conversions)
t11 = clock()
con.close()
print '創(chuàng)建隨機數(shù)：', t2 - t1
print '初次連接數(shù)據(jù)庫：', t3 - t2
print '再次連接數(shù)據(jù)庫：', t11 - t10
print '初始化數(shù)據(jù)庫：', t4 - t3
print '插入：', t5 - t4
print '選擇（COUNT）', t6 - t5
print '選擇：', t7 - t6
print '更新：', t8 - t7
print '刪除：', t9 - t8
print '關(guān)閉連接：', t10 - t9
print '總時間：', t10 - t1

每種測試3次（等硬盤燈無閃爍后才進行下一次測試），取最好的一次作為測試結(jié)果：
Java：

引用

測試數(shù)據(jù)量：1000000
測試引擎：InnoDB
共有99465個小于0.1的隨機數(shù)
共有99859個大于0.9的隨機數(shù)
創(chuàng)建隨機數(shù)：2.367840
初次連接數(shù)據(jù)庫：0.220420
再次連接數(shù)據(jù)庫：0.013174
初始化數(shù)據(jù)庫和表：0.075140
插入：12.139346
選擇（COUNT）：1.130345
選擇：1.017769
更新：6.173245
刪除：9.380070
關(guān)閉連接：0.002131
總時間：32.506307

PHP：

引用

測試數(shù)據(jù)量：1000000
測試引擎：InnoDB
共有99898個小于0.1的隨機數(shù)
共有100152個大于0.9的隨機數(shù)
創(chuàng)建隨機數(shù)：1.506294
初次連接數(shù)據(jù)庫：0.003146
再次連接數(shù)據(jù)庫：0.001808
初始化數(shù)據(jù)庫和表：0.131754
插入：12.046944
選擇（COUNT）：1.236742
選擇：1.238153
更新：6.115232
刪除：8.145547
關(guān)閉連接：0.000125
總時間：30.423937

Python（MySQLdb）：

引用

測試數(shù)據(jù)量： 1000000
測試引擎： InnoDB
共有100040個小于0.1的隨機數(shù)
共有100351個大于0.9的隨機數(shù)
創(chuàng)建隨機數(shù)： 1.6822107279
初次連接數(shù)據(jù)庫： 0.0332120423126
再次連接數(shù)據(jù)庫： 0.00221704155137
初始化數(shù)據(jù)庫： 0.131054924578
插入： 11.7999030603
選擇（COUNT） 1.27067266929
選擇： 1.16714526567
更新： 6.29200638629
刪除： 8.13660563005
關(guān)閉連接： 0.000131022238861
總時間： 30.5129417286

Python（_mysql）：

引用

測試數(shù)據(jù)量： 1000000
測試引擎： InnoDB
共有99745個小于0.1的隨機數(shù)
共有99869個大于0.9的隨機數(shù)
創(chuàng)建隨機數(shù)： 1.68099074044
初次連接數(shù)據(jù)庫： 0.0112056141213
再次連接數(shù)據(jù)庫： 0.00159293988482
初始化數(shù)據(jù)庫： 0.130169616529
插入： 12.1364623157
選擇（COUNT） 1.125517908
選擇： 0.968366649951
更新： 6.8042843434
刪除： 8.9760508668
關(guān)閉連接： 9.61015995031e-05
總時間： 31.8331441566

可以看到，在大批量數(shù)據(jù)測試中，Java是最慢的，而PHP是最快的。
不考慮IO性能的波動的話，Java主要慢在連接和關(guān)閉數(shù)據(jù)庫。JDBC 4.0在第一次連接數(shù)據(jù)庫時會動態(tài)加載驅(qū)動，非常耗時，因此使用Java要記住使用數(shù)據(jù)庫連接池，避免連接浪費大量時間。當(dāng)然，這也造成了數(shù)據(jù)庫的負(fù)擔(dān)，勢必影響內(nèi)存占用。而創(chuàng)建隨機數(shù)的算法實現(xiàn)各不相同，所以不具備可比性；令我驚訝的是SELECT的翻譯速度，將字符串轉(zhuǎn)換成浮點數(shù)居然慢于Python，要知道后者的浮點數(shù)可是對象。
PHP連接數(shù)據(jù)庫非?？?，所以完全無需使用連接池，因為維護連接池會增加復(fù)雜性。
Python的表現(xiàn)和PHP差不多，但是第一次連接數(shù)據(jù)庫比較慢（仍比Java快1個數(shù)量級）。如果不用連接池，則使用FCGI等方式來運行比較合適。_mysql模塊的通信很快，但更新和刪除操作卻不太理想，也許是IO性能波動的原因。此外，我在連接數(shù)據(jù)庫時使用了轉(zhuǎn)換參數(shù)，實際上我用的語句都不需要翻譯，不使用的話會更快一點。

接著試試小數(shù)據(jù)，改成最常用的MyISAM引擎，插入100條（1組）。一般的應(yīng)用不可能一次插入那么多，所以足夠滿足平時的應(yīng)用了；而且由于數(shù)據(jù)量很小，也基本不受IO影響。

測試結(jié)果：

Java：

引用

測試數(shù)據(jù)量：100
測試引擎：MyISAM
共有9個小于0.1的隨機數(shù)
共有10個大于0.9的隨機數(shù)
創(chuàng)建隨機數(shù)：0.001596
初次連接數(shù)據(jù)庫：0.224135
再次連接數(shù)據(jù)庫：0.018656
初始化數(shù)據(jù)庫和表：0.055601
插入：0.001476
選擇（COUNT）：0.000529
選擇：0.000433
更新：0.000304
刪除：0.000313
關(guān)閉連接：0.000927
總時間：0.285314

PHP：

引用

測試數(shù)據(jù)量：測試數(shù)據(jù)量：100
測試引擎：MyISAM
共有12個小于0.1的隨機數(shù)
共有9個大于0.9的隨機數(shù)
創(chuàng)建隨機數(shù)：0.000649
初次連接數(shù)據(jù)庫：0.008077
再次連接數(shù)據(jù)庫：0.001609
初始化數(shù)據(jù)庫和表：0.060421
插入：0.001860
選擇（COUNT）：0.000580
選擇：0.000465
更新：0.000326
刪除：0.000373
關(guān)閉連接：0.000127
總時間：0.072878

Python（MySQLdb）：

引用

測試數(shù)據(jù)量： 100
測試引擎： MyISAM
共有14個小于0.1的隨機數(shù)
共有9個大于0.9的隨機數(shù)
創(chuàng)建隨機數(shù)： 0.000198907961766
初次連接數(shù)據(jù)庫： 0.0334640296462
再次連接數(shù)據(jù)庫： 0.00150577796899
初始化數(shù)據(jù)庫： 0.0123194428342
插入： 0.00125211444471
選擇（COUNT） 0.000581079438867
選擇： 0.000484139744018
更新： 0.000250311142897
刪除： 0.000262323842835
關(guān)閉連接： 7.98984228442e-05
總時間： 0.0488922474784

Python（_mysql）：

引用

測試數(shù)據(jù)量： 100
測試引擎： MyISAM
共有12個小于0.1的隨機數(shù)
共有10個大于0.9的隨機數(shù)
創(chuàng)建隨機數(shù)： 0.000214273043082
初次連接數(shù)據(jù)庫： 0.0118774872225
再次連接數(shù)據(jù)庫： 0.00123702872851
初始化數(shù)據(jù)庫： 0.0315031659052
插入： 0.00120322554962
選擇（COUNT） 0.000596165155069
選擇： 0.000507327048549
更新： 0.0002447238406
刪除： 0.00026148574749
關(guān)閉連接： 5.78285787719e-05
總時間： 0.0464656820909

從結(jié)果可以看出，雖然差距都很小，但Python仍然稍微占優(yōu)。不過Java的SELECT操作稍微勝出，而這也是實際應(yīng)用中最常使用的操作。
再從語言方面來看，Python無疑是寫得最歡暢的，生成隨機數(shù)只用了1行代碼；PHP的變量要寫個$讓我老是出錯，不過數(shù)據(jù)庫操作不需要處理異常，這點節(jié)省了很多代碼；Java的代碼量很大，而且不得不使用很多try...catch，我甚至懶得以安全的方式將close()放在finally塊里面，因為它也會拋出我根本懶得去管的異常，且會提示我計時變量可能沒有初始化。

總體上來看，Google放棄Python，只采用C++和Java是有點不明智。因為頁面響應(yīng)時間主要在于數(shù)據(jù)庫通信和磁盤文件IO上，語言的影響基本忽略不計。

另外有需要云服務(wù)器可以了解下創(chuàng)新互聯(lián)cdcxhl.cn，海內(nèi)外云服務(wù)器15元起步，三天無理由+7*72小時售后在線，公司持有idc許可證，提供“云服務(wù)器、裸金屬服務(wù)器、高防服務(wù)器、香港服務(wù)器、美國服務(wù)器、虛擬主機、免備案服務(wù)器”等云主機租用服務(wù)以及企業(yè)上云的綜合解決方案，具有“安全穩(wěn)定、簡單易用、服務(wù)可用性高、性價比高”等特點與優(yōu)勢，專為企業(yè)上云打造定制，能夠滿足用戶豐富、多元化的應(yīng)用場景需求。

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