전역 변수는 데이터 저장을 위한 보물 같은 검입니다. 나무. 1 부

실제 데이터베이스 칼인 전역 칼은 오랫동안 알려져 왔지만 이를 효과적으로 사용하는 방법을 아는 사람이 없거나 이 슈퍼 무기를 전혀 소유하지 않은 사람은 여전히 ​​거의 없습니다.

글로벌이 잘하는 문제를 해결하는 데 글로벌을 사용하면 뛰어난 결과를 얻을 수 있습니다. 생산성이나 문제 해결의 단순화(1, 2).

전역은 SQL의 테이블과 완전히 다른 데이터를 저장하고 처리하는 특별한 방법입니다. 그들은 1966년에 언어로 등장했습니다. 유행성 이하선염) (진화적 발전 - 캐시 개체 스크립트, 이하 COS)가 의료 데이터베이스에 있으며 여전히 존재합니다. 적극적으로 사용, 금융, 거래 등 신뢰성과 고성능이 요구되는 다른 영역에도 침투했습니다.

최신 DBMS의 전역 변수는 트랜잭션, 로깅, 복제 및 파티셔닝을 지원합니다. 저것들. 현대적이고 안정적이며 분산되고 빠른 시스템을 구축하는 데 사용할 수 있습니다.

전역은 관계형 모델로 제한되지 않습니다. 특정 작업에 최적화된 데이터 구조를 자유롭게 개발할 수 있습니다. 많은 응용 프로그램에서 전역 변수를 현명하게 사용하는 것은 관계형 응용 프로그램 개발자가 꿈꿔왔던 성능을 제공하는 진정한 비밀 무기가 될 수 있습니다.

데이터를 저장하는 방법으로 전역 변수는 고급 및 저급의 많은 최신 프로그래밍 언어에서 사용될 수 있습니다. 따라서 이 기사에서는 전역어가 원래 나온 언어가 아니라 특별히 전역어에 초점을 맞출 것입니다.

2. 글로벌 작동 방식

먼저 글로벌이 어떻게 작동하고 그들의 강점이 무엇인지 이해합시다. 전역 변수는 다양한 관점에서 볼 수 있습니다. 기사의 이 부분에서는 이들을 나무로 살펴보겠습니다. 또는 계층적 데이터 웨어하우스와 같습니다.

간단히 말해서 전역은 영구 배열입니다. 디스크에 자동으로 저장되는 배열입니다.
데이터를 저장하는 데 이보다 더 간단한 것을 상상하기는 어렵습니다. 코드(COS/M 언어)에서는 기호만 일반 연관 배열과 다릅니다. ^ 이름 앞에.

전역에 데이터를 저장하기 위해 SQL 쿼리 언어를 배울 필요가 없으며 작업 명령은 매우 간단합니다. 한 시간 안에 배울 수 있습니다.

가장 간단한 예부터 시작해 보겠습니다. 2개의 가지가 있는 단일 레벨 트리입니다. 예제는 COS로 작성되었습니다.

Set ^a("+7926X") = "John Sidorov"
Set ^a("+7916Y") = "Sergey Smith"

정보를 전역(Set 명령)에 삽입하면 다음 3가지 일이 자동으로 발생합니다.

1. 데이터를 디스크에 저장합니다.
2. 인덱싱. 괄호 안의 내용은 키(영문학에서는 "아래 첨자")이고 등호 오른쪽에는 값("노드 값")이 있습니다.
3. 정렬. 데이터는 키별로 정렬됩니다. 앞으로 배열을 탐색할 때 첫 번째 요소는 "Sergey Smith"이고 두 번째 요소는 "John Sidorov"입니다. 전역에서 사용자 목록을 수신할 때 데이터베이스는 정렬하는 데 시간을 낭비하지 않습니다. 또한 존재하지 않는 키부터 시작하여 정렬된 목록의 출력을 요청할 수 있습니다. 출력은 존재하지 않는 키 뒤에 오는 첫 번째 실제 키에서 시작됩니다.

이 모든 작업은 놀라울 정도로 빠르게 이루어집니다. 내 집 컴퓨터에서는 단일 프로세스에서 최대 750개의 삽입/초 값을 얻었습니다. 멀티 코어 프로세서에서는 값이 도달할 수 있습니다. 수천만 삽입/초

물론 삽입 속도 자체는 그다지 의미가 없습니다. 예를 들어 다음과 같이 정보를 텍스트 파일에 매우 빠르게 쓸 수 있습니다. 소문에 의하면 비자 처리가 진행됩니다. 그러나 글로벌의 경우 결과적으로 구조화된 인덱스 스토리지를 얻게 되며 향후 쉽고 빠르게 작업할 수 있습니다.

• 글로벌의 가장 큰 장점은 새로운 노드를 삽입할 수 있는 속도입니다.
• 전역 데이터는 항상 인덱싱됩니다. 한 수준에서나 트리 깊은 곳에서 탐색하는 것은 항상 빠릅니다.

전역에 두 번째 및 세 번째 수준의 분기를 몇 개 더 추가해 보겠습니다.

Set ^a("+7926X", "city") = "Moscow"
Set ^a("+7926X", "city", "street") = "Req Square"
Set ^a("+7926X", "age") = 25
Set ^a("+7916Y", "city") = "London"
Set ^a("+7916Y", "city", "street") = "Baker Street"
Set ^a("+7916Y", "age") = 36

글로벌을 기반으로 다중 레벨 트리를 구축할 수 있다는 것은 분명합니다. 또한 삽입 중 자동 인덱싱으로 인해 모든 노드에 거의 즉각적으로 액세스할 수 있습니다. 그리고 트리의 모든 수준에서 모든 가지가 키를 기준으로 정렬됩니다.

보시다시피 정보는 키와 값 모두에 저장될 수 있습니다. 총 키 길이(모든 인덱스 길이의 합)는 다음과 같습니다. 511바이트및 값 3.6 MB 캐시용. 트리의 수준 수(차원 수)는 31입니다.

또 다른 흥미로운 점. 상위 레벨의 노드 값을 지정하지 않고도 트리를 구축할 수 있습니다.

Set ^b("a", "b", "c", "d") = 1
Set ^b("a", "b", "c", "e") = 2
Set ^b("a", "b", "f", "g") = 3

빈 원은 값이 할당되지 않은 노드입니다.

전역을 더 잘 이해하기 위해 이를 다른 트리(정원 트리 및 파일 시스템 이름 트리)와 비교해 보겠습니다.

우리에게 가장 친숙한 계층 구조인 전역의 나무를 정원과 들판에서 자라는 일반 나무 및 파일 시스템과 비교해 보겠습니다.

정원수에서 볼 수 있듯이 잎과 열매는 가지 끝에서만 발견됩니다.
파일 시스템 - 정보는 정규화된 파일 이름인 분기 끝에만 저장됩니다.

그리고 여기에 전역 데이터 구조가 있습니다.

차이점 :

1. 내부 노드: 전역의 정보는 분기 끝뿐만 아니라 모든 노드에 저장될 수 있습니다.
2. 외부 노드: 글로벌은 가지 끝에 값을 정의해야 하지만 FS와 정원수는 그렇지 않습니다.

내부 노드 측면에서 전역 구조는 파일 시스템 및 정원 트리의 이름 트리 구조의 상위 집합이라고 말할 수 있습니다. 저것들. 더 유연해졌습니다.

일반적으로 글로벌은 각 노드에 데이터를 저장할 수 있는 순서 트리.

전역의 작업을 더 잘 이해하기 위해 파일 시스템 작성자가 정보를 저장하기 위해 전역과 유사한 접근 방식을 사용한다면 어떤 일이 일어날지 상상해 보십시오.

1. 디렉터리에서 단일 파일을 삭제하면 해당 디렉터리는 물론 방금 삭제한 디렉터리 하나만 포함하는 모든 상위 디렉터리도 자동으로 삭제됩니다.
2. 디렉토리가 필요하지 않습니다. 단순히 하위 파일이 있는 파일과 하위 파일이 없는 파일이 있을 수 있습니다. 일반 나무에 비유하면 가지 하나하나가 열매가 됩니다.

   
   

3. README.txt 파일 같은 것은 필요하지 않을 수도 있습니다. 디렉토리의 내용에 관해 언급해야 할 모든 내용은 디렉토리 파일 자체에 기록될 수 있습니다. 경로 공간에서는 파일명과 디렉터리명을 구별할 수 없기 때문에 파일만으로도 가능했다.
4. 중첩된 하위 디렉터리와 파일이 있는 디렉터리를 삭제하는 속도가 크게 향상됩니다. Habré에는 수백만 개의 작은 파일을 삭제하는 데 시간이 얼마나 걸리고 어려운지에 대한 기사가 여러 번 있었습니다(1, 2). 그러나 전역에서 의사 파일 시스템을 만드는 경우에는 몇 초 또는 그 몇 분의 1이 소요됩니다. 가정용 컴퓨터에서 하위 트리 삭제를 테스트했을 때 HDD(SSD 아님)의 96계층 트리에서 341초 만에 XNUMX만~XNUMX억 XNUMX만 개의 노드를 제거했습니다. 또한 전역이 포함된 전체 파일뿐만 아니라 트리의 일부를 삭제하는 것에 대해 이야기하고 있습니다.

하위 트리를 제거하는 것은 전역 변수의 또 다른 장점입니다. 이를 위해서는 재귀가 필요하지 않습니다. 이것은 엄청나게 빨리 일어납니다.

우리 트리에서는 다음 명령으로 이 작업을 수행할 수 있습니다. 죽이다.

Kill ^a("+7926X")

전 세계적으로 어떤 조치를 취할 수 있는지 더 잘 이해하기 위해 간단한 표를 제공하겠습니다.

COS에서 전역 작업을 위한 기본 명령 및 기능

세트
노드에 대한 분기 설정(아직 정의되지 않은 경우) 및 노드 값

병합
하위 트리 복사

죽이다
하위 트리 제거

ZKill
특정 노드의 값을 삭제합니다. 노드에서 나오는 하위 트리는 건드리지 않습니다.

$쿼리
트리를 완전히 순회하여 트리 내부로 깊숙이 들어갑니다.

$주문
특정 노드의 가지 순회

$Data
노드가 정의되어 있는지 확인

$증분
노드 값을 원자적으로 증가시킵니다. ACID의 경우 읽기 및 쓰기를 방지합니다. 최근에는 다음으로 변경하는 것이 권장되었습니다. $시퀀스

관심을 가져주셔서 감사합니다. 귀하의 질문에 답변할 준비가 되어 있습니다.

책임 부인: 이 기사와 이에 대한 내 의견은 내 의견이며 InterSystems Corporation의 공식 입장과 관련이 없습니다.

확장 전역 변수는 데이터 저장을 위한 보물 같은 검입니다. 나무. 2 부. 전역에 표시할 수 있는 데이터 유형과 최대 이점을 제공하는 작업에 대해 알아봅니다.

출처 : habr.com