egrep [wW] [oO] [rR] [dD]がgrep -i wordよりも速いのはなぜですか？

私はgrep -iより頻繁に使用していますが、egrep各文字の大文字または小文字と一致する同等のものよりも遅いことがわかりました：

$ time grep -iq "thats" testfile

real    0m0.041s
user    0m0.038s
sys     0m0.003s
$ time egrep -q "[tT][hH][aA][tT][sS]" testfile

real    0m0.010s
user    0m0.003s
sys     0m0.006s

しgrep -iない追加のテストをegrep行いますか？

grep -i 'a'grep '[Aa]'ASCIIのみのロケールと同等です。Unicodeロケールでは、文字の等価性と変換が複雑になるgrep可能性があるため、どの文字が等価かを判断するために余分な作業が必要になる場合があります。関連するロケール設定はLC_CTYPE、バイトが文字として解釈される方法を決定します。

私の経験では、GNU grepはUTF-8ロケールで呼び出されると遅くなる場合があります。ASCII文字のみを検索していることがわかっている場合は、ASCIIのみのロケールで呼び出す方が高速です。期待する

time LC_ALL=C grep -iq "thats" testfile
time LC_ALL=C egrep -q "[tT][hH][aA][tT][sS]" testfile

区別できないタイミングを生成します。

そうは言っても、grepDebian jessie でGNUを使用してあなたの発見を再現することはできません（しかし、テストファイルを指定しませんでした）。ASCIIロケール（LC_ALL=C）を設定すると、grep -i高速になります。効果は、文字列の正確な性質に依存します。たとえば、文字が繰り返されると、パフォーマンスが低下します（これは予想されることです）。

好奇心から、これをArch Linuxシステムでテストしました。

$ uname -r
4.4.5-1-ARCH
$ df -h .
Filesystem      Size  Used Avail Use% Mounted on
tmpfs           3.9G  720K  3.9G   1% /tmp
$ dd if=/dev/urandom bs=1M count=1K | base64 > foo
$ df -h .                                         
Filesystem      Size  Used Avail Use% Mounted on
tmpfs           3.9G  1.4G  2.6G  35% /tmp
$ for i in {1..100}; do /usr/bin/time -f '%e' -ao grep.log grep -iq foobar foo; done
$ for i in {1..100}; do /usr/bin/time -f '%e' -ao egrep.log egrep -q '[fF][oO][oO][bB][aA][rR]' foo; done

$ grep --version
grep (GNU grep) 2.23
Copyright (C) 2016 Free Software Foundation, Inc.
License GPLv3+: GNU GPL version 3 or later <http://gnu.org/licenses/gpl.html>.
This is free software: you are free to change and redistribute it.
There is NO WARRANTY, to the extent permitted by law.

Written by Mike Haertel and others, see <http://git.sv.gnu.org/cgit/grep.git/tree/AUTHORS>.

そして、いくつかの統計のおかげで、単一のコマンドで数値のリストの最小、最大、中央値、平均を取得する方法はありますか？：

$ R -q -e "x <- read.csv('grep.log', header = F); summary(x); sd(x[ , 1])"
> x <- read.csv('grep.log', header = F); summary(x); sd(x[ , 1])
       V1       
 Min.   :1.330  
 1st Qu.:1.347  
 Median :1.360  
 Mean   :1.362  
 3rd Qu.:1.370  
 Max.   :1.440  
[1] 0.02322725
> 
> 
$ R -q -e "x <- read.csv('egrep.log', header = F); summary(x); sd(x[ , 1])"
> x <- read.csv('egrep.log', header = F); summary(x); sd(x[ , 1])
       V1       
 Min.   :1.330  
 1st Qu.:1.340  
 Median :1.360  
 Mean   :1.365  
 3rd Qu.:1.380  
 Max.   :1.430  
[1] 0.02320288
> 
> 

私はen_GB.utf8現地にいますが、時間はほとんど区別できません。