Опубликован: 02.08.2007 | Уровень: специалист | Доступ: платный
Лекция 10:

Создание физической модели базы данных. Учет влияния транзакций

< Лекция 9 || Лекция 10: 123456 || Лекция 11 >

Длинные строки в таблицах хэширования

Во многих реляционных СУБД поддерживаются так называемые хэш-кластерные индексы (clustered hashed index). Такие объекты правильнее называть таблицами хэширования, а не индексами. Таблица хэширования представляет собой таблицу реляционной базы данных, доступ к строкам которой осуществляется с помощью преобразования ключа. Значения колонок, которые объявлены ключевыми, преобразуются в позиции строк таблицы (и при их вставке там и размещаются) - хэшируются. Такую функцию называют хэш-функцией. Ключ таблицы, который подвергается преобразованию, называется хэш-ключом. Данные, которые обрабатываются таким образом, размещаются в специальных таблицах, называемых еще хэш-кластерами или просто хэш-таблицами. В настоящем курсе предполагается, что проектировщику известны общие методы организации физического доступа к данным, поэтому мы не будем детально обсуждать вопрос, как устроены такие таблицы.

Отметим только, что хэширование является очень эффективным методом доступа по первичному ключу к записи за один доступ. Если значения ключа равномерно распределены, то в среднем это будет так. В противном случае производительность доступа будет резко падать из-за коллизий, т.е. случая, когда для двух различных значений первичного ключа хэш-функция дает одинаковые числа, т.е. позиции записи. В худшем случае придется просканировать всю таблицу, чтобы получить одну запись!

Несмотря на то, что построены динамические таблицы хэширования (изменяющие свой размер во время существования), в большинстве СУБД поддерживаются статические таблицы хэширования, размер которых определяется при их создании. В большинстве случаев таблица хэширования формируется случайным образом по отношению к порядку следования значений ключа, хотя известны функции преобразования ключа, которые поддерживают лексикографический порядок на значении ключа таблицы.

Хэш-индекс обычно применяется, если ключ полностью представлен в предложении WHERE и используется операция равенства для колонок ключа. Нас интересует проблема увеличения производительности в хэш-таблицах, когда длина строки превышает размер физической страницы на жестком диске. Чтобы лучше понять проблему, рассмотрим, как определяется хэш-таблица в SQL.

Такая таблица создается при помощи команды, например

CREATE CLUSTERED HASHES INDEX CHXNAME ON EMPLOYEE
(EMPNO) SIZE 2000 ROWS;

Предложение SIZE задает вероятное количество строк в индексе, а ROWS определяет число строк для хранения индекса. Размер можно задавать в блоках ( BUCKETS ). Таким образом, по значению первичного ключа адресуется блок, содержащий целое число строк, или строка, если ее размер сопоставим с размером физического блока. В последнем случае считается, что блок содержит одну строку.

Для таблицы хэширования определяется параметр "число строк на странице" (rows per page) или "кластеризация страницы" (page clustering), или коэффициент блокировки, равный

blocking_factor=\frac{pagesize}{rowsize}

Как видно из определения таблицы хэширования, размер строки и размер физического блока должны быть согласованы. Проблема длинной строки в таблице хэширования состоит в том, что если строка занимает несколько блоков, то возрастает частота коллизий и вместо одного физического доступа для получения строки требуется 4-6, что уже сопоставимо с использованием индексов другого типа.

Цель разбиения таблицы хэширования состоит в том, чтобы попытаться достигнуть такого значения параметра blocking factor (коэффициент блокировки), которое содержало бы по крайней мере как можно больше строк, которые будут выбираться вместе в большинстве транзакций к этой таблице в базе данных.

Поскольку в современных СУБД размер физического блока фиксирован для каждой операционной платформы, то единственным способом влияния на величину этого параметра является подгонка размера строки. Если нельзя пересмотреть спецификацию типов колонок таблицы и свести их размеры до минимума, то единственной возможностью выбрать подходящий коэффициент блокирования является разбиение таблицы хэширования.

< Лекция 9 || Лекция 10: 123456 || Лекция 11 >
Александра Каева
Александра Каева
Михаил Забелкин
Михаил Забелкин
Виктория Бычкова
Виктория Бычкова
Россия, Ленинград, Ленинградская лесотехническая академия, 1988
Ivan Klepcsov
Ivan Klepcsov
Россия