Verbesserte Datenabfrage: Beherrschung fortgeschrittener Indizierungs Techniken
Verbesserte Datenabfrage
Dieser Artikel taucht tief in die unerforschten Gebiete der Datenindizierung ein und richtet sich speziell an erfahrene Entwickler. Indem wir uns über das Konventionelle hinaus wagen, erkunden wir drei avantgardistische Ansätze: Invertierte Indizierung, LSM (Log-Structured Merge)-Bäume und erlernte Indexstrukturen. In diesen Techniken liegen die Antworten auf die Herausforderungen, die erfahrene Entwickler schon lange beschäftigt haben.
Indizierung
Beginnen wir damit, das Rückgrat einer effizienten Datenabfrage zu verstehen – die Indizierung. Die Indizierung von PostgreSQL beschleunigt die Abfrage von Spalten, indem sie Zeiger auf den Speicherort von Daten in einer Datenbank erstellt. Stellen Sie sich vor, Sie wollen eine Information finden, die sich in einer großen Datenbank befindet.
Ohne Indizierung müsste der Computer jede Zeile durchsuchen, bis er sie findet, was zu möglicherweise langsamen Abfragen führt. Mit der Indizierung können wir jedoch sortierte Listen erstellen, ohne neue sortierte Tabellen erstellen zu müssen, was die Abfrageleistung erheblich verbessert.
Was genau ist ein Index?
Ein Index ist eine Datenstruktur, die das zu sortierende Feld und Zeiger von jedem Datensatz auf die entsprechenden Einträge in der Originaltabelle enthält, in der die eigentlichen Daten gespeichert sind. Indizes werden in Szenarien wie Kontaktlisten verwendet, in denen die Daten zwar physisch in der Reihenfolge des Hinzufügens angeordnet sind, aber die Auflistung der Personen in alphabetischer Reihenfolge das Auffinden von Kontakten erleichtert.
| ID | Value of time_zone |
|---|---|
|
1 |
Etc/GMT+12
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|
2 |
Etc/GMT+11 |
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3 |
Pacific/Midway |
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4 |
Pacific/Niue |
| ID | Beschreibung |
|---|---|
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1 |
GMT-12:00
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2 |
GMT-11:00 |
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3 |
Samoa Standard Time |
|
4 |
Niue Time |
Bevor wir weitermachen, wollen wir uns kurz ein paar konventionelle Indizes ansehen
- B-Bäume und B+-Bäume: Effiziente Strukturen zur Verwaltung sortierter Daten; B+ Trees werden häufig in Dateisystemen und Datenbanken verwendet.
- Hash-Indizierung: Schnelle Zuordnung von Schlüsseln zu Array-Indizes für Abfragen mit exakter Übereinstimmung; keine Unterstützung für Bereichsabfragen.
- Bitmap-Indizierung: Verwendet Bitvektoren zur effizienten Handhabung von Daten mit geringer Kardinalität und komplexen Abfragen.
- Geclusterter Index: Ordnet den physischen Speicher einer Datenbanktabelle neu an, um Abfragen zu beschleunigen; nur einer pro Tabelle, und die Auswahl ist für die Leistung entscheidend.
- Nicht-geclusterter Index: Beschleunigt Abfragen mit einer separaten sortierten Liste bestimmter Spalten; ermöglicht schnellen Zugriff, erfordert aber zusätzlichen Speicherplatz und Wartung.
Schauen wir uns also einige Probleme an, die bei herkömmlichen Indexierungsmethoden häufig auftauchen:
- Platzverbrauch
- Direkte Kosten: Erhöhter Speicherbedarf führt zu höheren Hardware- und Einrichtungskosten.
- Indirekte Kosten: Mehr Speicherplatz erfordert zusätzliche Verwaltung, was die Betriebskosten erhöht.
- Kompliziertheit:
- Direkte Kosten: Die Implementierung kann spezielle Kenntnisse oder Schulungen erfordern.
- Indirekte Kosten: Fehler oder suboptimale Lösungen können die Leistung beeinträchtigen und unvorhergesehene Probleme verursachen.
- Lese-/Schreibsaldo:
- Direkte Kosten: Für die Leistungsoptimierung sind unter Umständen spezielle Werkzeuge oder Berater erforderlich.
- Indirekte Kosten: Ein Ungleichgewicht kann sich auf Kundenbindung, Effizienz und Zufriedenheit auswirken.
- Gleichzeitigkeitsprobleme:
- Direkte Kosten: Gleichzeitige Zugriffsmechanismen können mehr Entwicklungszeit oder Tools erfordern.
- Indirekte Kosten: Engpässe können Prozesse verzögern und sich auf den Ruf und die Zufriedenheit auswirken.
- Probleme mit der Skalierbarkeit:
- Direkte Kosten: Skalierbare Lösungen, insbesondere in verteilten Systemen, können teuer sein.
- Indirekte Kosten: Eine Verschlechterung der Leistung kann zu einem Verlust von Kunden oder Absatzchancen führen.
Nachdem wir nun die aktuelle Landschaft der Indizierung verstanden haben, wollen wir nun einige innovative Indizierungsmethoden untersuchen, die die Einschränkungen der bestehenden Methoden umgehen können
Invertierte Indizierung
- Anwendungsfall: Wird häufig in Suchmaschinen für effiziente textbasierte Abfragen verwendet.
- Leistungsaspekt: Ermöglicht schnelles Suchen und Abrufen von textbasierten Daten.
Ein invertierter Index ist eine Zuordnung von Wörtern oder Begriffen zu ihren Positionen in einer Reihe von Dokumenten. Er wird „invertiert“ genannt, weil er die Beziehung zwischen Dokumenten und Begriffen umkehrt. Anstatt die Wörter aufzulisten, die in jedem Dokument vorkommen, listet er die Dokumente auf, in denen jedes Wort vorkommt.
Es ist vergleichbar mit dem Index im hinteren Teil eines Buches, wo man ein Wort nachschlagen kann, um die Seiten zu finden, auf denen es vorkommt. In der Informatik wird dieses Prinzip genutzt, um eine schnelle Volltextsuche in großen Dokumentensammlungen zu ermöglichen, wie z. B. dem gesamten Inhalt des Internets.
Schauen wir uns ein Beispiel an, um dies besser zu verstehen!
Hier ist ein einfaches Beispiel, um zu veranschaulichen, wie ein invertierter Index funktionieren könnte. Betrachten Sie die folgenden drei Dokumente:
- Dokument 1: „Die Katze spielt mit dem Hund“.
- Dokument 2: „Der Hund bellt die Katze an.“
- Dokument 3: „Der Vogel singt.“
Ein invertierter Index für diese Dokumente könnte wie folgt aussehen
# Example documents
documents = { 1: "The cat plays with the dog.", 2: "The dog barks at the cat.",
3: "The bird sings."}
# Function to build an inverted index
def build_inverted_index(docs):
inverted_index = {}
for doc_id, text in docs.items():
words = text.split()
for word in words:
word = word.lower().strip('.,!?;')
if word not in inverted_index:
inverted_index[word] = []
inverted_index[word].append(doc_id)
return inverted_index
# Function to search for a term in the inverted index
def search_term(term, inverted_index):
term = term.lower()
if term in inverted_index:
return inverted_index[term]
else: return "Term not found in documents."
# Building the inverted index
inverted_index = build_inverted_index(documents)
# Searching for a term
term_to_search = "cat"
result = search_term(term_to_search, inverted_index)
print(f"Documents containing the term '{term_to_search}': {result}")
Zum Mitnehmen
Ein invertierter Index ist ein leistungsfähiges Werkzeug, das die Textsuche in großen Datenbeständen möglich und effizient macht. Hier ist, was Entwickler mitnehmen sollten:
- Effizienz: Durch die Verwendung eines invertierten Indexes können Sie die Geschwindigkeit von Suchvorgängen im Vergleich zum linearen Scannen jedes Dokuments erheblich steigern.
- Skalierbarkeit: Invertierte Indizes können in Big-Data-Szenarien eingesetzt werden, um große Textmengen mit Millionen oder sogar Milliarden von Dokumenten zu verarbeiten.
- Flexibel: Sie können mit verschiedenen Algorithmen für Ranking, Filterung oder Clustering kombiniert werden, um komplexe Suchmaschinen zu erstellen, wie sie von Google oder Bing verwendet werden.
- Implementierung: Es gibt verschiedene Bibliotheken und Frameworks, die bei der Erstellung und Pflege von invertierten Indizes helfen, wie Apache Lucene oder Elasticsearch.
- Wartung: Invertierte Indizes sind zwar leistungsfähig, erfordern jedoch ein durchdachtes Design, Wartung und Optimierung. In realen Szenarien sind Überlegungen in Bezug auf Speicherung, Aktualisierungen und Fehlertoleranz von entscheidender Bedeutung.
LSM (Log-Structured Merge)-Bäume:
Anwendungsfall: Schreibintensive Anwendungen, wie z. B. Zeitreihendatenbanken.
Leistungsaspekt: Optimiert die Schreibleistung und bietet gleichzeitig einen effizienten Lesezugriff.
LSM (Log-Structured Merge)-Bäume sind Datenstrukturen, die effiziente Schreib- und Lesevorgänge ermöglichen und für große schreibintensive Workloads konzipiert sind. Sie kombinieren Elemente von Logs und Trees, um eine hohe Leistung zu erzielen und zufällige Schreibvorgänge zu reduzieren.
LSM-Trees bestehen in der Regel aus zwei Hauptkomponenten:
MemTable: Eine speicherresidente Tabelle, die alle Schreibvorgänge aufzeichnet. Wenn die MemTable eine bestimmte Größe erreicht, wird sie sortiert und auf die Festplatte gespült.
SSTables (Sorted String Tables): Unveränderliche, plattenresidente Tabellen, die Schlüssel-Wert-Paare in sortierter Reihenfolge enthalten.
Der LSM-Tree-Algorithmus verwendet einen Verdichtungsprozess, um die sortierten Dateien auf der Festplatte zusammenzuführen, wodurch die Anzahl der Festplattensuchvorgänge bei Lesevorgängen reduziert wird.
Das Diagramm veranschaulicht eine Reihe von Vorgängen. Dazu gehört eine Zusammen führungs komponente, die Deltas und die Basis kombiniert, um die Leseeffizienz zu erhöhen. Dieser Vorgang beinhaltet einen Hintergrundjob, der Deltadateien mit der Basis zusammenführt, um eine neue Basis zu erstellen und so den Speicher- und Leseprozess zu optimieren. Ohne diesen Zusammenführungsvorgang würde das System eine große Anzahl von Deltadateien erzeugen, und Get-Anfragen müssten diese durchsuchen, bis sie den gewünschten Wert oder die Löschanfrage für einen bestimmten Schlüssel finden.
Wird ein Datensatz für den Schlüssel nicht gefunden, muss jede Datei durchsucht werden. Darüber hinaus gibt es einen Vorgang zum Aktualisieren oder Löschen von Schlüsseln, bei dem frühere Einträge entfernt werden können, um die Plattennutzung zu verringern und kleinere Dateien für eine schnellere Suche zu erstellen. Die Zusammenführungsaufgabe, die für die Durchführung von Get-Anfragen unerlässlich ist, bevorzugt neuere Deltas gegenüber älteren, wenn ein Schlüssel in beiden vorkommt, und sie gibt auch Delta-Einträgen den Vorzug gegenüber denen aus der Basis.
Betrachten wir ein Beispiel
Nehmen wir ein System mit einem Schlüssel-Wert-Paar (A, 1). Die LSM würde verschiedene Operationen folgendermaßen behandeln:
- Schreiboperation: Sie schreiben (A, 1) in das System. Es wird zuerst in den WAL und die MemTable geschrieben. Sobald die MemTable voll ist, wird sie in eine SSTable geleert.
- Lesevorgang: Sie wollen den Wert des Schlüssels A lesen. Das System überprüft zuerst die MemTable und dann die SSTables, um den Wert 1 zu finden.
- Aktualisierungsvorgang: Sie möchten den Wert von Schlüssel A auf 2 aktualisieren. Das System schreibt ein neues Schlüssel-Wert-Paar (A, 2) in die MemTable.
- Löschen-Vorgang: Sie wollen den Schlüssel A löschen. Ein Tombstone-Datensatz wird in die MemTable geschrieben.
- Verdichtung: Im Laufe der Zeit werden die SSTables zusammengeführt und verdichtet, und der Tombstone-Datensatz entfernt den gelöschten (A, 1) Datensatz aus den neuen SSTables.
class LSMTree:
def __init__(self, memtable_size=3):
self.memtable = {}
self.sstables = []
self.memtable_size = memtable_size
def write(self, key, value):
self.memtable[key] = value
if len(self.memtable) >= self.memtable_size:
self._flush_memtable()
def read(self, key):
if key in self.memtable:
return self.memtable[key]
for sstable in reversed(self.sstables):
if key in sstable:
return sstable[key]
return None
def delete(self, key):
self.write(key, None)
def _flush_memtable(self):
self.sstables.append(self.memtable)
self.memtable = {}
def _compaction(self):
merged_sstable = {}
for sstable in self.sstables:
for key, value in sstable.items():
if value is not None:
merged_sstable[key] = value
self.sstables = [merged_sstable]
# Example Usage:
lsm_tree = LSMTree()
lsm_tree.write('A', 1)
print(lsm_tree.read('A')) # Output: 1
lsm_tree.write('B', 2)
lsm_tree.write('C', 3)
# Triggering MemTable flush
lsm_tree.write('D', 4)
print(lsm_tree.read('B')) # Output: 2
lsm_tree.delete('C')
lsm_tree._compaction() # Simulating manual compaction
print(lsm_tree.read('C')) # Output: None
Zum Mitnehmen
- Schreib-Effizienz: LSM-Trees sind für schreibintensive Workloads optimiert, da sie Schreibvorgänge im Speicher bündeln und zufällige Festplatten-E/A reduzieren.
- Lesekomplexität: Der Lesepfad kann komplex werden, wenn die Anzahl der SSTables zunimmt, was die Leseleistung beeinträchtigen kann.
- Verdichtungsstrategie: Die Wahl der Verdichtungsstrategie kann die Leistung von LSM-Trees stark beeinflussen, und Entwickler sollten ihren spezifischen Anwendungsfall sorgfältig abwägen.
- Dauerhaftigkeit und Konsistenz: Die Implementierung einer geeigneten Spül- und Zusammenführungsstrategie ist wesentlich, um sicherzustellen, dass LSM-Trees eine starke Konsistenz und Haltbarkeit bieten.
Gelernte Index-Strukturen:
Anwendungsfall: Gelernte Indexstrukturen können im E-Commerce zur Optimierung von Abfragemustern eingesetzt werden, z. B. zur Vorhersage von Nutzer-Produkt-Interaktionen auf der Grundlage erkennbarer Trends.
Leistungsaspekt: Die Leistung variiert mit der Datenverteilung und der Komplexität des Modells; es kann Raumeffizienz und Anpassungsfähigkeit bieten, erfordert aber eine sorgfältige Abwägung der Trainingszeit und der Abfrageleistung.
Gelernte Indexstrukturen stellen einen innovativen Weg dar, herkömmliche Datenbankindexstrukturen (wie B-Bäume, Hash-Maps oder Bloom-Filter) durch Modelle auf der Grundlage von maschinellem Lernen zu ersetzen. Die Grundidee besteht darin, maschinelles Lernen zu nutzen, um die Position von Daten in einem sortierten Datensatz vorherzusagen und so die Suchvorgänge effizienter zu gestalten. Diese Modelle können sich im Laufe der Zeit anpassen und optimieren, wenn sich die Daten ändern, und sind damit statischen, herkömmlichen Indexstrukturen möglicherweise überlegen.
Grundlegendes Konzept
Das grundlegende Konzept besteht darin, dass wir mehrere Modelle zur Auswahl haben, aus denen wir unseren Index unter Verwendung des Schlüssels ableiten. Wir verwenden eine mehrstufige Methode, um die geeigneten Modellfunktionen auszuwählen, die einen Schlüssel akzeptieren und einen Index erzeugen. Anstatt ein einziges Modell zu trainieren, um Werte zu erhalten, wendet der rekursive Modellindex verschiedene Schichten von aufeinanderfolgenden Modellen an, die wie ein B-Baum strukturiert sind. Im Großen und Ganzen wird der Schlüssel in das Modell an der „Wurzel“ des B-Baums eingefügt, wo das Modell dann das nächste zu untersuchende Kindmodell bestimmt. Die Modelle in den Blattknoten dieses B-Baums sind für die Annahme des Schlüssels und die Bestimmung der genauen Position im Array verantwortlich.
Bevor wir mit dem Trainingsprozess beginnen, können wir die Anzahl der „Stufen“ oder Schichten für unser Modell im B-Baum der Modelle wählen. In einem „1-stufigen“ Modell gibt es eine einzige Funktion, die einen Index zurückgibt. Im Gegensatz dazu enthält ein „N-Stufen“-Modell eine Funktion, die die nächste zu konsultierende Funktion bestimmt, und diese nächste Funktion gibt anschließend einen Index zurück. Wir haben auch die Möglichkeit, die Anzahl der Funktionen in jeder Schicht zu bestimmen, mit Ausnahme der Wurzelschicht.
Lassen Sie uns das Gleiche anhand eines Diagramms verstehen
Angenommen, wir besitzen eine Sammlung von n (Schlüssel, Index) Paaren und wollen unser Modell entwickeln. Der Trainingsprozess würde rekursiv ablaufen, beginnend mit der obersten oder „höchsten“ Ebene und dann abwärts verlaufend. Auf der obersten Ebene kann ein neuronales Netz trainiert werden, das einen Schlüssel akzeptiert und einen Index als Ausgabe liefert. Der Datensatz wird dann entsprechend dem Ergebnis der trainierten Funktion in Teilmengen aufgeteilt, die jeweils so groß sind wie die Anzahl der Funktionen für jede Ebene.
Zur Veranschaulichung dieses Prozesses stellen wir uns vor, dass wir bereits ein primäres oder „Root“-Modell für einen Satz von Schlüsseln und Werten trainiert haben. Der nächste Schritt besteht darin, die Daten entsprechend der Anzahl der gewünschten Modelle für die nächste Stufe zu partitionieren. Diese Methode ist effektiv, da davon ausgegangen wird, dass die Daten sortiert sind, was eine Voraussetzung für ein Range Index Problem ist.
Beispiel: Auffinden einer Produktbesprechung
Sie möchten eine bestimmte Produktbewertung in einer großen E-Commerce-Datenbank finden. Die Datenbank ist zunächst nach Produktkategorie und dann nach Zeitstempel sortiert. Sie möchten eine Bewertung für eine bestimmte Produktkategorie zu einem bestimmten Zeitpunkt finden.
Ans:
In diesem Beispiel haben wir zwei gelernte Indizes verwendet – einen für die Produktkategorie und einen für den Zeitstempel – um eine bestimmte Produktbewertung zu finden. Durch das Trainieren zweier separater Modelle und das Kombinieren ihrer Vorhersagen können wir die Dual-Key-Natur der Daten effektiv handhaben und den gewünschten Datensatz finden. Dies veranschaulicht die potenzielle Leistungsfähigkeit und Flexibilität der Verwendung von Multi-Index-Modellen bei der Handhabung komplexer Indizierungsszenarien.
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np
# Simulating data: categories (encoded as integers), timestamps, and locations
categories = np.array([i % 5 for i in range(1000)]).reshape(-1, 1)
timestamps = np.array(range(1000)).reshape(-1, 1)
locations = np.array(range(1000)).reshape(-1, 1)
# Training two linear regression models
model_category = LinearRegression().fit(categories, locations)
model_timestamp = LinearRegression().fit(timestamps, locations)
# Predicting the location of a specific product category and timestamp
category_to_find = 2
timestamp_to_find = 500
predicted_location_category = model_category.predict([[category_to_find]])
predicted_location_timestamp = model_timestamp.predict([[timestamp_to_find]])
# Combining predictions (e.g., averaging)
combined_predicted_location = (predicted_location_category + predicted_location_timestamp) / 2
# Searching in the vicinity of the combined prediction
start_search = int(combined_predicted_location[0][0]) - 5
end_search = int(combined_predicted_location[0][0]) + 5
actual_location = [i for i in range(start_search, end_search) if categories[i][0] == category_to_find and timestamps[i][0] == timestamp_to_find][0]
print(f"The actual location of the review for category {category_to_find} at timestamp {timestamp_to_find} is at index {actual_location}")
Takeaway
Learned Index Structures offer a novel and adaptive approach to data indexing. The benefits may include reduced space requirements and improved query performance, especially in large datasets with specific patterns. However, the efficacy of learned indices depends greatly on the distribution and characteristics of the data and the chosen model.
For developers looking to optimize their database operations, Learned Index Structures open up a new avenue to explore. It’s essential to understand that these models need proper tuning and validation to perform optimally, and in some cases, traditional index structures might still be more suitable. Experimentation and understanding the specific use case are key to leveraging the full potential of Learned Index Structures.
Zusammenfassung
Abschließend zeigt der Artikel die Entwicklung der Indexierungsmethoden von traditionellen zu modernen Ansätzen auf. Herkömmliche Indizes wie B-Bäume, Hash-Indizes und geclusterte/nicht geclusterte Indizes sind zwar grundlegend, weisen jedoch inhärente Einschränkungen auf, die ihre Effektivität bei der Bewältigung moderner Datenherausforderungen beeinträchtigen.
Die vorgestellten fortschrittlichen Indizierungstechniken bieten innovative Lösungen, um diese Einschränkungen zu überwinden. Invertierte Indizierung optimiert den Platzbedarf und eignet sich für textbasierte Daten und Schlüsselwortsuchen und bietet eine effiziente Abfrageverwaltung. LSM-Trees schaffen ein harmonisches Gleichgewicht zwischen Lese- und Schreibvorgängen und bieten Lösungen für die Gleichzeitigkeit und anpassbare Verdichtungsstrategien. Learned Index Structures, die das maschinelle Lernen nutzen, öffnen die Türen zu einer verbesserten Effizienz durch vorausschauende Datenlokalisierung und sind für verschiedene Datenszenarien geeignet.
Es liegt auf der Hand, dass mit zunehmender Komplexität und Skalierung der Daten ein einheitlicher Indexierungsansatz nicht mehr ausreicht. Stattdessen wird ein differenziertes Verständnis dieser fortschrittlichen Methoden Datenarchitekten und -ingenieure in die Lage versetzen, fundierte Entscheidungen zu treffen und die optimale Indizierungstechnik auszuwählen, die auf die spezifischen Datenmerkmale und Nutzungsmuster abgestimmt ist. Durch den Einsatz dieser innovativen Indizierungsansätze kann die Datenabruflandschaft weiter revolutioniert werden, was eine effizientere und effektivere Bearbeitung von Datenabfragen in verschiedenen Anwendungsbereichen ermöglicht.
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