Cada número de esta página se midió en una sola máquina con las puertas de rendimiento de QA de sgcGrid y dos programas de benchmark que se incluyen en la suite de QA. Nada es estimado ni extrapolado. Ejecuta los mismos programas en tu propio hardware y tu propia base de datos para obtener tus números.
| Medición | Win32 | Win64 |
|---|---|---|
| Fotograma de 1920 x 1080 de una cuadrícula de 100.000 filas, 12 columnas (puerta de QA C1) | 1,47 ms | 1,29 ms |
| El mismo fotograma con celdas parpadeantes y 3 reglas de formato | 1,67 ms | 1,46 ms |
| Actualizaciones en vivo desde un hilo de trabajo en una cuadrícula ordenada de 1.000 filas, fotogramas a 60 Hz | 1.000 actualizaciones/s a 60,0 fps, 0 fotogramas perdidos | 1.000 actualizaciones/s a 60,0 fps, 0 fotogramas perdidos |
| Mayor ritmo de actualización de un hilo de trabajo mientras la misma cuadrícula mantiene 60 fps | 1.552.858 actualizaciones/s | 2.001.921 actualizaciones/s |
| Modo servidor, tabla SQLite de 10.000.000 de filas: apertura hasta la primera página pintada | no ejecutado | 117,3 ms (2,1 ms con el recuento estimado) |
Medido el 2026-11-04. Las tablas siguientes muestran el método, la máquina y cada cifra.
Un fotograma es la ventana visible de una cuadrícula de 1920 x 1080, dibujada sin ventana por TsgcGridRenderer sobre el lienzo de trama, el mismo código que pinta las cuadrículas VCL y FireMonkey. No hay ventana ni GPU en el proceso. La cuadrícula se desplaza un poco en cada fotograma, como hace una cuadrícula en vivo. C1 y las demás puertas de fotograma toman la mediana de 5 ejecuciones de 60 fotogramas tras un calentamiento.
La agrupación, el filtrado, la ordenación y los resúmenes se ejecutan sobre el modelo de datos de la cuadrícula, sin renderizador. Cada cifra es la mediana de 5 ejecuciones tras un calentamiento, o la mejor de 12 ejecuciones intercaladas cuando la puerta lo indica. Cada puerta tiene un presupuesto, y la ejecución de QA falla cuando una cifra lo supera.
Un hilo de trabajo escribe actualizaciones de precio con UpdateRow, seguro entre hilos, como hace la demo LiveTicker. El hilo principal dibuja un fotograma cada 16,67 ms (60 Hz). Cada fotograma vuelve a ordenar la vista modificada, como hace una cuadrícula pintada. El benchmark informa de las actualizaciones por segundo escritas, los fotogramas por segundo dibujados, los fotogramas que perdieron su turno y el tiempo de dibujo por fotograma.
TsgcGridServerProvider_DataSet pagina una tabla generada mediante FireDAC. Cada paso termina cuando sus filas están cargadas y el fotograma está pintado. Cada cifra es la mediana de 5 ejecuciones tras un calentamiento, con el archivo de la base de datos en la caché del sistema operativo. Los saltos caen 2.000 filas más allá de una ejecución a otra, de modo que cada ejecución lee de la base de datos y no de la caché de páginas de la cuadrícula.
| CPU | Intel Core Ultra 5 245T, 14 núcleos, 14 procesadores lógicos |
| Memoria | 31,5 GB |
| Disco | SSD NVMe, Phison de 1 TB |
| Sistema operativo | Windows 11 Pro 26H2, compilación 26300.9711 |
| Compilador | Delphi 13 (compilador 37.0), compilaciones release de Win32 y Win64 |
| Base de datos | SQLite 3.42.0 mediante FireDAC, incrustado y enlazado estáticamente |
| Código fuente | árbol de desarrollo de sgcGrid del 2026-11-04 (revisión svn 20169 con cambios locales) |
La máquina era una estación de trabajo de desarrollo, no un servidor de benchmarks aislado. Cada ejecución pesada mantuvo un bloqueo para toda la máquina, de modo que no se ejecutó ninguna compilación ni prueba al mismo tiempo.
El grupo perf de la suite de QA de sgcGrid, ejecutado solo en Win32 y Win64. El presupuesto es el límite que impone la puerta (Win32 / Win64).
| Puerta | Qué se mide | Win32 | Win64 | Presupuesto |
|---|---|---|---|---|
| C1 | Fotograma plano de 1920 x 1080, 12 columnas, 100.000 filas | 1,47 ms | 1,29 ms | 4,09 / 4,32 ms |
| Con estilo | El mismo fotograma, celdas parpadeantes y 3 reglas de formato (media de 60 fotogramas) | 1,67 ms | 1,46 ms | 25 / 16 ms |
| GW3 | Fotograma con resaltado de búsqueda, 100.000 filas | 1,43 ms | 1,75 ms | 25 / 16 ms |
| GW5 | Fotograma con 20 columnas, 3 niveles de banda, 2 columnas congeladas, 100.000 filas | 1,62 ms | 1,42 ms | 25 / 16 ms |
| GW7 | Fotograma con columnas de imagen, progreso y minigráfico de 30 puntos, 100.000 filas | 2,20 ms | 3,20 ms | 25 / 16 ms |
| F1 | Fotograma con 2 columnas congeladas y un pie, desplazado en ambos sentidos, 100.000 filas | 0,56 ms | 0,50 ms | 25 / 16 ms |
| G4 | Fotograma de 1.000.000 de filas agrupadas por 2 columnas, todo expandido | 0,49 ms | 0,48 ms | 25 / 16 ms |
| D1 | Fotograma con 3 bandas de detalle visibles de 50 filas cada una | 2,47 ms | 2,65 ms | 25 / 16 ms |
| G1 | Agrupar 100.000 filas por 2 columnas, 2 resúmenes, construir y aplanar | 15,11 ms | 11,98 ms | 60 / 40 ms |
| G2 | Agrupar 1.000.000 de filas por 2 columnas, 2 resúmenes, construir y aplanar | 155,37 ms | 132,61 ms | 700 / 450 ms |
| G3 | Expandir o contraer un grupo de la vista de 1.000.000 de filas | 4,16 ms | 3,28 ms | 25 / 15 ms |
| G5 | Resúmenes de pie, 5 columnas de 100.000 filas | 5,64 ms | 2,34 ms | 25 / 15 ms |
| T1 | Árbol de 100.000 filas, hasta 8 niveles, construir y aplanar totalmente expandido | 20,42 ms | 22,80 ms | 90 / 60 ms |
| GW0 | Reconstrucción de la vista ordenada, 1.000.000 de filas | 253,45 ms | 240,29 ms | 268,24 / 259,62 ms |
| GW1 | Valores distintos de una columna de texto de 1.000 miembros, con un filtro en cascada, 1.000.000 de filas | 55,61 ms | 48,42 ms | 450 / 300 ms |
| GW2 | Filtro con una lista de 500 de 1.000 valores más una condición, 1.000.000 de filas | 50,75 ms | 48,02 ms | 225 / 150 ms |
| M1 | Memoria de la vista de líneas sobre los datos, 1.000.000 de filas agrupadas por 2 columnas | 20,07 MB | 20,09 MB | 32 MB |
| X1 | Exportación XLSX de 100.000 filas x 12 columnas, 2 niveles de grupo, resúmenes | 1.693,87 ms | 1.002,71 ms | 4.500 / 3.000 ms |
| L2 | Visor de registros que sigue el final mientras un hilo añade 10.000 líneas por segundo: fotogramas pintados por segundo | 38,87 fps | 38,67 fps | mínimo de 20 fps |
| L2 | La misma ejecución: percentil 99 del retardo de entrada | 4,22 ms | 2,83 ms | 33 ms |
sgcGridBench_Live: un hilo de trabajo escribe precio, cambio, volumen y hora de una fila aleatoria con UpdateRow, mientras el hilo principal dibuja una cuadrícula ordenada y parpadeante de 1920 x 1080 cada 16,67 ms. 5 segundos por caso. Un turno perdido es un fotograma que terminó después del inicio del siguiente.
| Filas | Ritmo objetivo | Plataforma | Actualizaciones/s | Fotogramas/s | Turnos perdidos | Dibujo, mediana | Dibujo, p99 | Dibujo, máx. |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1.000 | 1.000/s | Win32 | 1.000 | 60,0 | 0 | 1,28 ms | 2,46 ms | 2,57 ms |
| 1.000 | 1.000/s | Win64 | 1.000 | 60,0 | 0 | 1,36 ms | 2,41 ms | 2,45 ms |
| 1.000 | 10.000/s | Win32 | 9.998 | 60,0 | 0 | 1,43 ms | 2,79 ms | 2,98 ms |
| 1.000 | 10.000/s | Win64 | 9.998 | 60,0 | 0 | 1,29 ms | 2,46 ms | 3,17 ms |
| 1.000 | lo más rápido posible | Win32 | 1.552.858 | 60,0 | 0 | 1,26 ms | 3,09 ms | 3,35 ms |
| 1.000 | lo más rápido posible | Win64 | 2.001.921 | 60,0 | 0 | 1,26 ms | 2,54 ms | 3,28 ms |
| 100.000 | 1.000/s | Win32 | 1.000 | 60,0 | 0 | 10,52 ms | 13,72 ms | 15,92 ms |
| 100.000 | 1.000/s | Win64 | 1.000 | 60,0 | 0 | 10,50 ms | 13,99 ms | 14,68 ms |
| 100.000 | 10.000/s | Win32 | 9.966 | 47,6 | 62 | 14,70 ms | 40,33 ms | 42,03 ms |
| 100.000 | 10.000/s | Win64 | 9.997 | 54,2 | 29 | 13,59 ms | 35,10 ms | 39,86 ms |
Una cuadrícula ordenada de 100.000 filas vuelve a ordenar su vista en cada fotograma en que cambió la columna ordenada, por lo que su tiempo de dibujo crece con el número de filas. Las actualizaciones de columnas no ordenadas conservan la vista, y MaxFPS puede reducir la frecuencia de fotogramas de una cuadrícula que solo necesita parecer en vivo.
sgcGridBench_Server sobre SQLite 3.42.0, Win64. La tabla tiene 12 columnas de tipos mixtos (entero, texto, coma flotante, fecha y hora, booleano), una clave entera indexada y una columna de cliente indexada, con datos deterministas. Cada paso termina con sus filas cargadas y el fotograma de 1920 x 1080 pintado. Mediana de 5 ejecuciones tras un calentamiento.
| Paso | 1.000.000 de filas | 10.000.000 de filas | Qué se ejecuta en la base de datos |
|---|---|---|---|
| Apertura hasta la primera página pintada | 2,8 ms | 117,3 ms | Columnas del esquema, COUNT(*) exacto, primera página |
| Apertura con el recuento estimado | 2,1 ms | 2,1 ms | CountMode = gscEstimated: solo la primera página, el recuento crece mientras las páginas llegan completas |
| Recuento exacto de filas | 0,2 ms | 115,6 ms | SELECT COUNT(*) |
| Salto al medio | 40,1 ms | 378,8 ms | Una página en la fila central, LIMIT y OFFSET |
| Salto al final | 75,0 ms | 735,4 ms | La última página, LIMIT y OFFSET |
| Ordenar por una columna indexada | 2,5 ms | 119,3 ms | ORDER BY customer a través de su índice, más el recuento exacto de la nueva consulta |
| Ordenar por una columna sin índice | 106,9 ms | 1.169,3 ms | ORDER BY amount DESC, un recorrido completo |
| Condición del generador de filtros | 97,5 ms | 975,7 ms | WHERE region = 'North' AND qty > 50, recuento y primera página (coinciden 40.000 y 400.000 filas) |
| Agrupación en el servidor, filas de grupo pintadas | 266,5 ms | 3.917,8 ms | GROUP BY region (12 grupos) con el recuento de filas de cada grupo, un recorrido completo |
| Memoria del proceso tras la ejecución | 76,5 MB | 75,7 MB | Conjunto de trabajo del proceso del benchmark, incluida la caché de páginas de SQLite |
La propia cuadrícula lee solo las páginas en pantalla, así que su coste se mantiene constante. Lo que crece con la tabla es el trabajo de la base de datos: el recuento exacto, el OFFSET de un salto profundo y una ordenación o agrupación sobre una columna sin índice. Un índice en la columna ordenada o agrupada, o el recuento estimado, mantiene esos pasos cortos. Generar la tabla de 10.000.000 de filas tardó 42,5 s, y una segunda ejecución sobre el mismo archivo dio cifras dentro del 25% de estas.
SQL Server, PostgreSQL, Firebird y tablas de 100.000.000 de filas se miden con las mismas herramientas. Sus cifras se añadirán aquí cuando se hayan ejecutado. Hasta entonces, no se publica ningún número para ellos.
Los programas de benchmark están en la carpeta QA del código fuente de sgcUI, QA\Grid\Bench. Son programas de consola sin proyecto de IDE.
build_bench.bat compila sgcGridBench_Server.exe y sgcGridBench_Live.exe para Win32 y Win64 con Delphi 13 en bin\win32 y bin\win64, y copia el archivo ini junto a ellos.
sgcGridBench_Server.exe --rows=10000000 crea la tabla si falta, mide cada paso y escribe un informe en Markdown y una línea CSV por cifra. Opciones: --ini, --rows, --runs, --db, --generate, --out.
Edita sgcGridBench_Server.ini: DriverName es el controlador de FireDAC (MSSQL, PG, FB o SQLite), cada clave de [Params] va a la conexión, y Dialect elige el dialecto SQL. El ini incluye un ejemplo para cada motor.
sgcGridBench_Live.exe --seconds=5 ejecuta los casos en vivo anteriores. Las puertas del cliente son el grupo perf de la suite de QA, sgcGridQA.exe --group=perf, que añade cada cifra a sgcGridQA_perf.txt. Ejecútalo solo en una máquina libre.
[Connection]
DriverName=PG
[Params]
Server=localhost
Port=5432
Database=bench
User_Name=postgres
Password=secret
[Bench]
Dialect=postgresql
Table=bench_orders
Rows=10000000
Runs=5