6.1 实时查询系统中数据的组织 ppt课件-2023新浙教版（2019）《高中信息技术》选修1.pptx

1、6.1 实时查询系统中数据的组织实实时时查查询询大数据背景下，全部数据的组织、存储和处理，仅凭单个服务器和数据库的数据组织与存储方式，无论从存储容量还是处理速度上都不能满足实际应用的需求。此时，采用分布式存储技术，将所有数据分别保存在不同的服务器中，需要时从中提取并进行合并，就可以满足海量数据的存储与处理需求。分布式存储系统利用分布在不同物理位置的服务器来分担系统存储任务，既能提高数据存储的安全性，又能提升系统数据访问的速度，同时也具有较好的可扩展性。当用户提出访问请求时，系统根据元数据服务器（进行数据访问索引的服务器）将访问定位到目标数据的服务器上。实时查询系统中的数据业务特点1.能实现上千

2、个请求的实时响应。网站应能做到“即点即现”。2.支持后续商品信息的更改。如删除、增加商品。面对这种查询业务，为了减轻磁盘数据库访问的负担，可事先将数据库中的商品信息读取出来并保存在内存中，这样用户的查询就能直接面对内存进行，大大提高数据读取的速度。实时查询系统中的数据结构和算法设计当数据从磁盘数据库读取出来并保存到内存中时，需要考虑用某种数据结构来组织并存储。这种数据结构既能体现数据之间的逻辑关系，又能为后续的查询提供算法上的支持。数组链表队列树1.基于数据间线性关系的数据结构设计（1）数组数据从数据库中读取到数组后，可事先按照各个属性（如人气、销量、信用、价格等）进行排序并分类存储，当用户发

3、出相应的请求时，系统就从已排序数组中选择符合用户查询要求的内容呈现给用户。基于这种数据结构的问题主要出现在后续的商品信息维护阶段。当商家增加了新品时，系统需要在数组中插入一个新数据并维持数组元素继续有序。插入：即在找到可以插入的位置x后，将新元素插入到找到的位置x中，但必须先将位置x到n之间的所有元素往后移一位，为新元素空出位置，这个时间复杂度就比较大，为O(n)。当瞬间有上千名用户提出请求，同时进行上千个这样的处理时，时效性较差。（2）链表针对在数组中插入新元素时引起的数据移动低效的问题，可以考虑用链表代替数组。因为在一个链表中插入一个新元素，时间复杂度为O(1),大大优于采用数组时O(n)

4、的线性复杂度。插入操作主要涉及查找和插入两个关键操作，链表虽然在插入操作时能确保O(1)的时间复杂度，但在进行查找时（查找新元素的插入位置），却需要从链表的一端依次遍历查找，时间复杂度为O(n)。因此，采用链表来存储数据，虽然整体复杂度有所下降，但O(n)的复杂度还是达不到现实的需求。2.基于链表的数据结构和算法优化设计基于链表的处理，只是在查找时效率较低，而插入操作却完全能满足要求，所以可以在链表的基础上继续加以改进，以解决顺序查找导致的低效问题。主要考虑从查找角度来优化数据结构，这个改进可按以下思路进行。（1）减少查找插入位置过程中的比较次数基于链表数据结构的处理时间主要消耗在插入位置的查

5、找中，因此，可着眼减少查找过程中的数据两两比较的次数来优化数据结构。（2）借鉴二分查找算法的思想 二分查找算法之所以效率较高，首先是因为数据是有序的，其次是利用 有序性进行跨区间、跳跃性的比较，从而避免低效的逐个依次比较。实现的思路是首先将数据进行有序化处理，然后想二分查找一样确定比较 的关键节点，根据新元素与关键节点的比较结果来高效地取舍剩余的查找 区间。13410131520原链表141015关键节点在原链表基础上增设关键节点13410131520原链表141015关键节点6通过关键节点只需比较3次由此可见，关键节点起到一个索引表的作用，帮助算法快速定位到一个较小的插入区间，然后只需将索引

6、位置对应到原链表，即可找到最终的插入位置。插入位置按照同样的方法再增设一批关键节点，为原来的一级索引建立二级索引，则可以进一步将查找速度提升2倍。13410131520原链表141015一级索引110二级索引在原来基础上建立二级索引因为数据序列在不断地变化，所以需要对关键节点进行动态的调整，即数据增加时增设关键节点，而数据减少时删除关键节点。对各级索引表中的关键节点进行增加和删除的实现方法如下：增设关键节点134101315202411410152410第一次抛硬币，结果是“正”，因此把节点24提升到上一层索引将新增元素24所在节点提升为关键节点1341013152024114101510新增

7、元素24所在节点不提升为关键节点若通过“抛硬币”发现不需要提升为关键节点，则新的链表组织结构如图所示（新增元素只在原链表中出现）。删除关键节点随着原链表中数据元素的不断删除，各级索引中的关键节点也需要随之删除。删除时按照查找时的层次从上往下依次进行，每当找到对应的元素，就删除当前层的关键节点，直到最底层的原链表。若原来链表的状态如下图所示，现在要删除原链表中的元素10，则从顶层索引开始，依次往下删除各层的元素10。13410131520原链表141015一级索引110二级索引删除前134131520原链表1415一级索引删除元素10之后的链表状态二级索引中删除元素10所在的节点后，因为只剩下一

8、个关键节点，对于区间划分和提高查找效率没有任何意义，所以将剩下一个节点也删除，得到的最终状态如上图所示。因为上述数据结构是在一个有序链表中通过索引表跳跃着进行查找，所以称为“跳跃表”，跳跃表是William Pugh于1990年发明并提出的一种数据结构。从数组到链表，再到跳跃表，可以发现，一个切合实际的数据结构和算法不是一蹴而就的，而是根据问题中数据及其关系的特点，通过迭代逐步优化得到的。“跳跃表”是立足链表，借鉴二分查找的思想而形成的数据结构。能否立足有序数组，借鉴链表的思想构造一种新的数据结构来解决上述问题？其他数据组织与处理方式人们针对磁盘数据库存在的瓶颈，发明了内存数据库。大部分的内存

9、数据库主要从以下几个方面来提升数据的处理性能。1.减少对磁盘的访问内存数据库就是将需要处理的数据保存在内存中并直接操作的数据库。因为内存的数据读写速度比磁盘高出几个数量级，所以内存数据库首先在数据的输入和输出上极大地提高了系统的性能。相比于传统的磁盘数据库，内存数据库可以将数据处理速度提高至少10倍以上，理想状态下甚至可达到1000倍。2.对数据进行分级存储内存数据库对所有需要处理的数据重新进行组织，并根据应用需要将数据分级，再在处理器缓存中进行分级存储。由于处理器缓存速度高于内存，因此进一步提升了数据的存取效率。3.采用改进后的数据结构来组织、存储数据内存数据库还能将全部数据在内存中进行重新组织、存储，进行新的体系结构设计，用更快速的算法来处理数据，并运用支持快速算法的数据结构来组织数据。例如，AT&T Bell实验室的Silicon数据库核心组织用AVL树（一种平衡树）作为索引结构来提高查找速度；Redis数据库运用了Sorted-set技术，而Sorted-set这种有序集合技术正是对跳跃表的改进和应用。练习内存数据库具有传统磁盘数据库无可比拟的优点，下列说法正确的是（）A.减少了对磁盘的访问B.对数据进行分级存储C.采用了改进后的数据结构D.内存数据库不能用于实时查询ABC谢 谢