Лекция 9. Cтруктуры внешней памяти, методы организации индексов

Реляционные СУБД обладают рядом особенностей, влияющих на организацию внешней памяти. К наиболее важным особенностям можно отнести следующие:

• Наличие двух уровней системы: уровня непосредственного управления данными во внешней памяти (а также обычно управления буферами оперативной памяти, управления транзакциями и журнализацией изменений БД) и языкового уровня (например, уровня, реализующего язык SQL). При такой организации подсистема нижнего уровня должна поддерживать во внешней памяти набор базовых структур, конкретная интерпретация которых входит в число функций подсистемы верхнего уровня.
• Поддержание отношений-каталогов. Информация, связанная с именованием объектов базы данных и их конкретными свойствами (например, структура ключа индекса), поддерживается подсистемой языкового уровня. С точки зрения структур внешней памяти отношение-каталог ничем не отличается от обычного отношения базы данных.
• Регулярность структур данных. Поскольку основным объектом реляционной модели данных является плоская таблица, главный набор объектов внешней памяти может иметь очень простую регулярную структуру.
• При этом необходимо обеспечить возможность эффективного выполнения операторов языкового уровня как над одним отношением (простые селекция и проекция), так и над несколькими отношениями (наиболее распространено и трудоемко соединение нескольких отношений). Для этого во внешней памяти должны поддерживаться дополнительные "управляющие" структуры - индексы.
• Наконец, для выполнения требования надежного хранения баз данных необходимо поддерживать избыточность хранения данных, что обычно реализуется в виде журнала изменений базы данных.

Соответственно возникают следующие разновидности объектов во внешней памяти базы данных:

• строки отношений - основная часть базы данных, большей частью непосредственно видимая пользователям;
• управляющие структуры - индексы, создаваемые по инициативе пользователя (администратора) или верхнего уровня системы из соображений повышения эффективности выполнения запросов и обычно автоматически поддерживаемые нижним уровнем системы;
• журнальная информация, поддерживаемая для удовлетворения потребности в надежном хранении данных;
• служебная информация, поддерживаемая для удовлетворения внутренних потребностей нижнего уровня системы (например, информация о свободной памяти).

Мы рассматривали на примерах System R и Ingres два альтернативных подхода к организации реляционной СУБД с точки разделения функций между различными компонентами. Напомним, что в СУБД System R существовала интегрированная подсистема управления данными, транзакциями и журнализацией, в то время как в Ingres управление данными, было отделено от управления транзакциями и журнализацией.

У обоих этих подходов имеются свои преимущества и недостатки. Подход System R позволяет использовать более эффективные методы за счет совместного решения проблем физической и логической синхронизации, использовании общих протоколов при управлении буферами и журнализации и т.д. Но при этом в некотором смысле подсистема нижнего уровня становится монолитом; при самой удачной ее структуризации компоненты остаются связанными общими протоколами взаимодействия. Непродуманные локальные изменения одного компонента могут привести к фатальным последствиям для всей системы. Подход Ingres позволяет упростить структуру системы и сделать ее более гибкой, но это возможно только за счет огрубления алгоритмов: применения более грубых методов управления транзакциями; жестких протоколов журнализации и т.д.

В конечном счете любая конкретная система основывается на конкретном комплексном решении. Мы рассматриваем здесь фрагменты таких решений (эскизы).

Хранение отношений

Существуют два принципиальных подхода к физическому хранению отношений. Наиболее распространенным является покортежное хранение отношений (кортеж является единицей физического хранения). Естественно, это обеспечивает быстрый доступ к целому кортежу, но при этом во внешней памяти дублируются общие значения разных кортежей одного отношения и, вообще говоря, могут потребоваться лишние обмены с внешней памятью, если нужна часть кортежа.

Альтернативным (менее распространенным) подходом является хранение отношения по столбцам, т.е. единицей хранения является столбец отношения с исключенными дубликатами. Естественно, что при такой организации суммарно в среднем тратится меньше внешней памяти, поскольку дубликаты значений не хранятся; за один обмен с внешней памятью в общем случае считывается больше полезной информации. Дополнительным преимуществом является возможность использования значений столбца отношения для оптимизации выполнения операций соединения. Но при этом требуются существенные дополнительные действия для сборки целого кортежа (или его части).

Поскольку гораздо более распространено хранение по строкам, мы рассмотрим немного более подробно этот способ хранения отношений. Типовой, унаследованной от System R, структурой страницы данных является следующая:

К основным характеристикам этой организации можно отнести следующие:

• Каждый кортеж обладает уникальным идентификатором (tid), не изменяемым во все время существования кортежа. Структура tid следует из приведенного выше рисунка.
• Обычно каждый кортеж хранится целиком в одной странице. Из этого следует, что максимальная длина кортежа любого отношения ограничена размерами страницы. Возникает вопрос: как быть с "длинными" данными, которые в принципе не помещаются в одной странице? Применяются несколько методов. Наиболее простым решением является хранение таких данных в отдельных (вне базы данных) файлах с заменой "длинного" данного в кортеже на имя соответствующего файла. В некоторых системах (например, в предпоследней версии СУБД Informix) такие данные хранились в отдельном наборе страниц внешней памяти, связанном физическими ссылками. Оба эти решения сильно ограничивают возможность работы с длинными данными (как, например, удалить несколько байтов из середины 2-мегабайтной строки?). В настоящее время все чаще используется метод, предложенный несколько лет тому назад в проекте Exodus, когда "длинные" данные организуются в виде B-деревьев последовательностей байтов.
• Как правило, в одной странице данных хранятся кортежи только одного отношения. Существуют, однако, варианты с возможностью хранения в одной странице кортежей нескольких отношений. Это вызывает некоторые дополнительные расходы по части служебной информации (при каждом кортеже нужно хранить информацию о соответствующем отношении), но зато иногда позволяет резко сократить число обменов с внешней памятью при выполнении соединений.
• Изменение схемы хранимого отношения с добавлением нового столбца не вызывает потребности в физической реорганизации отношения. Достаточно лишь изменить информацию в описателе отношения и расширять кортежи только при занесении информации в новый столбец.
• Поскольку отношения могут содержать неопределенные значения, необходима соответствующая поддержка на уровне хранения. Обычно это достигается путем хранения соответствующей шкалы при каждом кортеже, который в принципе может содержать неопределенные значения.
• Проблема распределения памяти в страницах данных связана с проблемами синхронизации и журнализации и не всегда тривиальна. Например, если в ходе выполнения транзакции некоторая страница данных опустошается, то ее нельзя перевести в статус свободных страниц до конца транзакции, поскольку при откате транзакции удаленные при прямом выполнении транзакции и восстановленные при ее откате кортежи должны получить те же самые идентификаторы.
• Распространенным способом повышения эффективности СУБД является кластеризация отношения по значениям одного или нескольких столбцов. Полезным для оптимизации соединений является совместная кластеризация нескольких отношений.
• С целью использования возможностей распараллеливания обменов с внешней памятью иногда применяют схему декластеризованного хранения отношений: кортежи с общим значением столбца декластеризации размещают на разных дисковых устройствах, обмены с которыми можно выполнять в параллель.

Что же касается хранения отношения по столбцам, то основная идея состоит в совместном хранении всех значений одного (или нескольких) столбцов. Для каждого кортежа отношения хранится кортеж той же степени, состоящий из ссылок на места расположения соответствующих значений столбцов. В последней лекции мы будем рассматривать особенности организации распределенных реляционных СУБД. Одним из приемов является так называемое вертикальное разделение отношений, когда в разных узлах сети хранятся разные проекции данного отношения. Хранение отношения по столбцам в некотором смысле является предельным случаем вертикального разделения отношений.

Индексы

Как бы не были организованы индексы в конкретной СУБД, их основное назначение состоит в обеспечении эффективного прямого доступа к кортежу отношения по ключу. Обычно индекс определяется для одного отношения, и ключом является значение атрибута (возможно, составного). Если ключом индекса является возможный ключ отношения, то индекс должен обладать свойством уникальности, т.е. не содержать дубликатов ключа. На практике ситуация выглядит обычно противоположно: при объявлении первичного ключа отношения автоматически заводится уникальный индекс, а единственным способом объявления возможного ключа, отличного от первичного, является явное создание уникального индекса. Это связано с тем, что для проверки сохранения свойства уникальности возможного ключа так или иначе требуется индексная поддержка.

Поскольку при выполнении многих операций языкового уровня требуется сортировка отношений в соответствии со значениями некоторых атрибутов, полезным свойством индекса является обеспечение последовательного просмотра кортежей отношения в диапазоне значений ключа в порядке возрастания или убывания значений ключа.

Наконец, одним из способов оптимизации выполнения эквисоединения отношений (наиболее распространенная из числа дорогостоящих операций) является организация так называемых мультииндексов для нескольких отношений, обладающих общими атрибутами. Любой из этих атрибутов (или их набор) может выступать в качестве ключа мультииндекса. Значению ключа сопоставляется набор кортежей всех связанных мультииндексом отношений, значения выделенных атрибутов которых совпадают со значением ключа.

Общей идеей любой организации индекса, поддерживающего прямой доступ по ключу и последовательный просмотр в порядке возрастания или убывания значений ключа является хранение упорядоченного списка значений ключа с привязкой к каждому значению ключа списка идентификаторов кортежей. Одна организация индекса отличается от другой главным образом в способе поиска ключа с заданным значением.

B-деревья

Видимо, наиболее популярным подходом к организации индексов в базах данных является использование техники B-деревьев. С точки зрения внешнего логического представления B-дерево - это сбалансированное сильно ветвистое дерево во внешней памяти. Сбалансированность означает, что длина пути от корня дерева к любому его листу одна и та же. Ветвистость дерева - это свойство каждого узла дерева ссылаться но большое число узлов-потомков. С точки зрения физической организации B-дерево представляется как мультисписочная структура страниц внешней памяти, т.е. каждому узлу дерева соответствует блок внешней памяти (страница). Внутренние и листовые страницы обычно имеют разную структуру.

В типовом случае структура внутренней страницы выглядит следующим образом:

При этом выдерживаются следующие свойства:

• ключ(1) <= ключ(2) <= ... <= ключ(n);
• в странице дерева Nm находятся ключи k со значениями ключ(m) <= k <= ключ(m+1).

Листовая страница обычно имеет следующую структуру:

Листовая страница обладает следующими свойствами:

• ключ(1) < ключ(2) < ... < ключ(t);
• сп(r) - упорядоченный список идентификаторов кортежей (tid), включающих значение ключ(r);
• листовые страницы связаны одно- или двунаправленным списком.

Поиск в B-дереве - это прохождение от корня к листу в соответствии с заданным значением ключа. Заметим, что поскольку деревья сильно ветвистые и сбалансированные, то для выполнения поиска по любому значению ключа потребуется одно и то же (и обычно небольшое) число обменов с внешней памятью. Более точно, в сбалансированном дереве, где длины всех путей от корня к листу одни и те же, если во внутренней странице помещается n ключей, то при хранении m записей требуется дерево глубиной log_n(m), где log_n вычисляет логарифм по основанию n. Если n достаточно велико (обычный случай), то глубина дерева невелика, и производится быстрый поиск.

Основной "изюминкой" B-деревьев является автоматическое поддержание свойства сбалансированности. Рассмотрим, как это делается при выполнении операций занесения и удаления записей.

При занесение новой записи выполняется:

• Поиск листовой страницы. Фактически, производится обычный поиск по ключу. Если в B-дереве не содержится ключ с заданным значением, то будет получен номер страницы, в которой ему надлежит содержаться, и соответствующие координаты внутри страницы.
• Помещение записи на место. Естественно, что вся работа производится в буферах оперативной памяти. Листовая страница, в которую требуется занести запись, считывается в буфер, и в нем выполняется операция вставки. Размер буфера должен превышать размер страницы внешней памяти.
• Если после выполнения вставки новой записи размер используемой части буфера не превосходит размера страницы, то на этом выполнение операции занесения записи заканчивается. Буфер может быть немедленно вытолкнут во внешнюю память, или временно сохранен в оперативной памяти в зависимости от политики управления буферами.
• Если же возникло переполнение буфера (т.е. размер его используемой части превосходит размер страницы), то выполняется расщепление страницы. Для этого запрашивается новая страница внешней памяти, используемая часть буфера разбивается грубо говоря пополам (так, чтобы вторая половина также начиналась с ключа), и вторая половина записывается во вновь выделенную страницу, а в старой странице модифицируется значение размера свободной памяти. Естественно, модифицируются ссылки по списку листовых страниц.
• Чтобы обеспечить доступ от корня дерева к заново заведенной страницы, необходимо соответствующим образом модифицировать внутреннюю страницу, являющуюся предком ранее существовавшей листовой страницы, т.е. вставить в нее соответствующее значение ключа и ссылку на новую страницу. При выполнении этого действия может снова произойти переполнение теперь уже внутренней страницы, и она будет расщеплена на две. В результате потребуется вставить значение ключа и ссылку на новую страницу во внутреннюю страницу-предка выше по иерархии и т.д.
• Предельным случаем является переполнение корневой страницы B-дерева. В этом случае она тоже расщепляется на две, и заводится новая корневая страница дерева, т.е. его глубина увеличивается на единицу.

При удалении записи выполняются следующие действия:

• Поиск записи по ключу. Если запись не найдена, то значит удалять ничего не нужно.
• Реальное удаление записи в буфере, в который прочитана соответствующая листовая страница.
• Если после выполнения этой подоперации размер занятой в буфере области оказывается таковым, что его сумма с размером занятой области в листовых страницах, являющихся левым или правым братом данной страницы, больше, чем размер страницы, операция завершается.
• Иначе производится слияние с правым или левым братом, т.е. в буфере производится новый образ страницы, содержащей общую информацию из данной страницы и ее левого или правого брата. Ставшая ненужной листовая страница заносится в список свободных страниц. Соответствующим образом корректируется список листовых страниц.
• Чтобы устранить возможность доступа от корня к освобожденной странице, нужно удалить соответствующее значение ключа и ссылку на освобожденную страницу из внутренней страницы - ее предка. При этом может возникнуть потребность в слиянии этой страницы с ее левым или правыми братьями и т.д.
• Предельным случаем является полное опустошение корневой страницы дерева, которое возможно после слияния последних двух потомков корня. В этом случае корневая страница освобождается, а глубина дерева уменьшается на единицу.

Как видно, при выполнении операций вставки и удаления свойство сбалансированности B-дерева сохраняется, а внешняя память расходуется достаточно экономно.

Проблемой является то, что при выполнении операций модификации слишком часто могут возникать расщепления и слияния. Чтобы добиться эффективного использования внешней памяти с минимизацией числа расщеплений и слияний, применяются более сложные приемы, в том числе:

• упреждающие расщепления, т.е. расщепления страницы не при ее переполнении, а несколько раньше, когда степень заполненности страницы достигает некоторого уровня;
• переливания, т.е. поддержание равновесного заполнения соседних страниц;
• слияния 3-в-2, т.е. порождение двух листовых страниц на основе содержимого трех соседних.

Следует заметить, что при организации мультидоступа к B-деревьям, характерного при их использовании в СУБД, приходится решать ряд нетривиальных проблем. Конечно, грубые решения очевидны, например монопольный захват B-дерева на все выполнение операции модификации. Но существуют и более тонкие решения, рассмотрение которых выходит за пределы нашего курса.

И последнее замечание относительно B-деревьев. В литературе вид рассмотренных нами деревьев принято называть B* или B+-деревьями.

Хэширование

Альтернативным и все более популярным подходом к организации индексов является использование техники хэширования. Это очень обширная тема, которая заслуживает отдельного рассмотрения. Мы ограничимся лишь несколькими замечаниями. Общей идеей методов хэширования является применение к значению ключа некоторой функции свертки (хэш-функции), вырабатывающей значение меньшего размера. Свертка значения ключа затем используется для доступа к записи.

В самом простом, классическом случае, свертка ключа используется как адрес в таблице, содержащей ключи и записи. Основным требованием к хэш-функции является равномерное распределение значение свертки. При возникновении коллизий (одна и та же свертка для нескольких значений ключа) образуются цепочки переполнения. Главным ограничением этого метода является фиксированный размер таблицы. Если таблица заполнена слишком сильно или переполнена, но возникнет слишком много цепочек переполнения, и главное преимущество хэширования - доступ к записи почти всегда за одно обращение к таблице - будет утрачено. Расширение таблицы требует ее полной переделки на основе новой хэш-функции (со значением свертки большего размера).

В случае баз данных такие действия являются абсолютно неприемлемыми. Поэтому обычно вводят промежуточные таблицы-справочники, содержащие значения ключей и адреса записей, а сами записи хранятся отдельно. Тогда при переполнении справочника требуется только его переделка, что вызывает меньше накладных расходов.

Чтобы избежать потребности в полной переделки справочников, при их организации часто используют технику B-деревьев с расщеплениями и слияниями. Хэш-функция при этом меняется динамически, в зависимости от глубины B-дерева. Путем дополнительных технических ухищрений удается добиться сохранения порядка записей в соответствии со значениями ключа. В целом методы B-деревьев и хэширования все более сближаются.

Журнальная информация

Структура журнала обычно является сугубо частным делом конкретной реализации. Мы отметим только самые общие свойства.

Журнал обычно представляет собой чисто последовательный файл с записями переменного размера, которые можно просматривать в прямом или обратном порядке. Обмены производятся стандартными порциями (страницами) с использованием буфера оперативной памяти. В грамотно организованных системах структура (и тем более, смысл) журнальных записей известна только компонентам СУБД, ответственным за журнализацию и восстановление. Поскольку содержимое журнала является критичным при восстановлении базы данных после сбоев, к ведению файла журнала предъявляются особые требования по части надежности. В частности, обычно стремятся поддерживать две идентичные копии журнала на разных устройствах внешней памяти.

Служебная информация

Для корректной работы подсистемы управления данными во внешней памяти необходимо поддерживать информация, которая используется только этой подсистемой и не видна подсистеме языкового уровня. Набор структур служебной информации зависит от общей организации системы, но обычно требуется поддержание следующих служебных данных: