qqzeng-ip 6.0 代表了 IP 解析技术的较高标准。
- 极致性能:Rust/Go/C# 版本均突破 4000万 QPS。
- 全语言支持:C, Rust, Go, Java, Node.js, C#, Python, PHP。
- 工业级品质:无锁设计、线程安全、零依赖、100% 单元测试覆盖。
| 排名 | 语言 | 版本 | QPS (查询/秒) | 耗时 (300w次) | 性能评价 | 状态 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Rust | 1.90.0 | 55,065,026 | 54.48ms | 🛡️ 极速安全 | ✅ 完美 |
| 2 | Go | 1.24.3 | 43,150,826 | 69.52ms | ⚡ 高速 | ✅ 卓越 |
| 3 | C# | .NET 10.0 | 42,285,861 | 70.00ms | 🚀 惊艳 | ✅ 优秀 |
| 3 | Node.js | 25.2.1 | 40,962,924 | 73.24ms | 🔥 惊艳 | ✅ 优秀 |
| 5 | C | Clang 17.0 | 39,012,744 | 76.90ms | 👑 王者 | ✅ 优秀 |
| 6 | Java | 21.0.9 | 28,042,469 | 142.00ms | ☕ 稳健 | ✅ 良好 |
| 7 | PHP | 8.5.1 | 1,013,356 | 3.95s | 🐘 实用 | ✅ 可用 |
| 8 | Python | 3.14.0 | 235,800 | 16.96s | 🐢 标准 | ✅ 标准 |
qqzeng-ip 是一个高性能的IP地址数据库解析工具,专注于快速查询全球IP地址的归属地信息。支持多语言开发与灵活的数据格式,适用于多种场景。
数据库:cidr,地区信息,运营商信息,等多维结构
二进制:文件小,高效率,多种语言解析查询 .db
-
简化表示:
使用“IP 地址/前缀长度”(如192.168.1.0/24),比传统起止 IP 范围更简洁。
单个 IP 地址仍保留为单一值(不需要添加后缀 /32 或 /128) -
无缝集成:
现代网络工具、防火墙和数据库直接支持 CIDR,降低配置复杂性。 -
简化计算:
地址总数和子网划分计算更直观高效。 -
提高准确性:
前缀追踪减少 IP 分配重叠和错误。 -
降低复杂性:
单列替代多列设计,查询和管理更简单。 -
面向未来:
原生支持 CIDR 数据类型,确保长期兼容性,IPv4和IPv6。
| 分类 | 描述 |
|---|---|
| 全球旗舰版 | 覆盖国内外IP,含港澳台及240+国家/地区的省市区、运营商、经纬度信息。 |
| 国内精华版 | 聚焦中国内地及港澳台的省市区、运营商信息。 |
| 国外拓展版 | 细化国外240+国家/地区,大部分城市、运营商 数据。 |
| CIDR掩码版 | 支持路由协议等场景的掩码分组优化格式。 |
| 数据格式 | 特点 |
|---|---|
| DAT格式 | 文件小(10几M),查询性能达纳微秒级解析。 |
| TXT格式 | 一两百M,支持导入MySQL/MSSQL,便于灵活扩展处理。 |
⚠️ 停止更新公告: 3.0 版本曾以极致的压缩率和千万级 QPS 性能著称。但由于全球 IP 数据库规模持续增长,原有数据结构于 2016年1月 达到容量上限。请务必升级至 6.0 最新版:6.0 版本采用了全新的数据结构,打破了容量限制,同时保持了纳秒级的查询性能。
- 字段信息
大洲、国家(中英文)、省份、城市、县区、运营商、行政代码、经纬度等。
- 精准度
- 中国省份 >99.9% / 城市 >97.8%
- 覆盖度
- 全球范围:241个国家和地区(含中国全量城市)
- 行政细化:上万个国外州/邦/省/郡/道级行政区
- 网络覆盖:电信、联通、移动、阿里云、腾讯云、华为云、百度云等几千个国内外服务商。
- 国内线路:电信/联通/移动铁通·教育网·广电等2000+运营商
- 国际网络:覆盖5000+海外服务商
- 开发语言
C/C++、Java、C#、Python、Go、Rust、NodeJs、Php 等十余种语言。 - 数据库集成
MySQL/MSSQL/PgSQL/Redis 脚本支持,批量导入与查询。
(1)IP智能切换城市,用户智能跳转到用户所在城市内容模块。
(2)根据ip区域化为不同区域提供内容个性化,实现差异化策略。
(3)区域化精准的广告投放,根据客户群定制广告,依赖于IP地址库的准确性。
(4)高效流量调度、智能DNS服务、 网络服务质量监测等方面起到重要的作用。
(5)流量统计分析,了解访问效果和用户行为,为进一步修正或重新制定网络营销策略提供依据。
(6)精确的定位数据可以帮助定位用户精确位置、分析区域数据、判断不同地域用户人群的行为习惯、为用户提供个性化的服务、精确定点投放业务广告,实现准确操作,提升用户体验,节约运营成本
客户已经涉及很多领域,包括 电子商务、门户、杀毒、网游、广告、旅游、流量分析、站点供应商及各领域公司和企业
- 精准分发:基于地理围栏的差异化内容/优惠策略
- 广告优化:区域定点投放降低30%+运营成本(依托高精度库)
- 网络治理:智能DNS·流量调度·服务质量监测体系
- 数据洞察:地域流量画像支撑网络营销策略
- 核心领域:地理识别·网络安全·CDN·电商
- 扩展场景:政务监管·旅游定位·物流调度·IoT设备管理
最新测试结果请查看 6.0 性能评测
| 方法 | 总次 | 时间 | 每秒 (QPS) | 提升倍数 |
|---|---|---|---|---|
| qqzeng-ip-search-2.0 | 1.64亿 | 17.29秒 | 948万 | 1x |
| qqzeng-ip-search-3.0 | 1.70亿 | 10.95秒 | 1553万 | ~1.6x |
| qqzeng-ip-search-6.0 | 1.75亿 | 5.68秒 | 3080万 | ~3.2x |
(注:6.0 版本在 Rust/Go 等语言实现中已突破 5000万 QPS,详见 6.0 文档)
qqzeng-phone-6.0.dat 6.0版本
字段信息:
广东|深圳|518000|0755|440300|移动
编码:UTF8 字节序:Little-Endian
| 版本 | 格式 | 体积 | 压缩率 |
|---|---|---|---|
| 原始数据 | TXT | 30 MB | - |
| v6.0 | DAT | 1.28 MB | ▸ 95.7% |
| v3.0 | DAT | 1.95 MB | ▸ 93.5% |
| v2.0 | DAT | 2.40 MB | ▸ 92.0% |
- 解析速度:超5,000万次/秒(较传统方案快200%)
- 资源占用:内存消耗<10MB,适配高并发场景
- 架构优势:二进制DAT格式实现近O(1)时间复杂度查询
- 硬件:Apple M4 Max,14核 CPU
- 操作系统:macOS x64
- 年份:2025
- 范围:O(log n) 到 O(1)
| 查询次数(万) | 时间(秒) | 每秒查询次数(万次) |
|---|---|---|
| 8932 | 6.682 | 1336.7255312780603 |
| 11310 | 8.235 | 1373.4061930783243 |
| 11136 | 8.24 | 1351.4563106796115 |
| 8526 | 6.176 | 1380.5051813471503 |
| 10962 | 7.917 | 1384.6153846153848 |
| 11020 | 7.947 | 1386.6868000503334 |
| 7192 | 5.17 | 1391.10251450677 |
平均每秒查询次数:约 1380.79 万次
| 查询次数(万) | 时间(秒) | 每秒查询次数(万次) |
|---|---|---|
| 8236 | 2.824 | 2916.43059490085 |
| 9280 | 3.129 | 2965.803771172899 |
| 6902 | 2.315 | 2981.4254859611233 |
| 7424 | 2.565 | 2894.346978557505 |
| 11426 | 3.931 | 2906.6395319257185 |
| 6496 | 2.251 | 2885.8285206574856 |
| 11252 | 3.849 | 2923.3567160301377 |
平均每秒查询次数:约 2924.97 万次
| 查询次数(万) | 时间(秒) | 每秒查询次数(万次) |
|---|---|---|
| 7308 | 1.201 | 6084.929225645295 |
| 5800 | 0.954 | 6079.664570230609 |
| 7308 | 1.186 | 6161.888701517707 |
| 8352 | 1.328 | 6289.156626506024 |
| 9860 | 1.582 | 6232.616940581542 |
| 9802 | 1.57 | 6243.312101910828 |
| 7018 | 1.14 | 6156.140350877194 |
平均每秒查询次数:约 6178.24 万次
| 查询次数(万) | 时间(秒) | 每秒查询次数(万次) |
|---|---|---|
| 7888 | 0.376 | 20978.723404255317 |
| 11136 | 0.529 | 21051.039697542532 |
| 6322 | 0.296 | 21358.10810810811 |
| 7366 | 0.346 | 21289.017341040464 |
| 9512 | 0.449 | 21184.855233853006 |
| 8410 | 0.395 | 21291.139240506327 |
| 6728 | 0.313 | 21495.20766773163 |
平均每秒查询次数:约 21235.44 万次
| 查询次数(万) | 时间(秒) | 每秒查询次数(万次) |
|---|---|---|
| 6786 | 0.409 | 16591.687041564794 |
| 9106 | 0.544 | 16738.970588235294 |
| 8700 | 0.522 | 16666.666666666664 |
| 6844 | 0.41 | 16692.682926829268 |
| 9164 | 0.55 | 16661.81818181818 |
| 6496 | 0.385 | 16872.727272727272 |
| 9512 | 0.571 | 16658.493870402803 |
平均每秒查询次数:约 16683.29 万次
- 版本 5.0 性能最佳,平均每秒查询约 21235.44 万次,远超其他版本。
- 版本 4.0 相较 2.0 和 3.0 有显著提升,平均每秒查询约 6178.24 万次。
- 版本 6.0 性能略低于 5.0,平均每秒查询约 16683.29 万次,但仍高效。
- 性能提升与数据结构或算法优化相关,后期版本的查询时间接近 O(1)。
统计 https://www.qqzeng.com/tongji.html
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