СПОСОБ ОРГАНИЗАЦИИ ХРАНЕНИЯ ЧАСТИЧНО СОВПАДАЮЩИХ БОЛЬШИХ ОБЪЕКТОВ Российский патент 2018 года по МПК G06F17/30 G06F7/00 

ОБЛАСТЬ ТЕХНИКИ

[1] Данное техническое решение относится к области вычислительной техники, в частности к способу организации хранения частично совпадающих больших объектов (LOB).

УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ

[2] Из уровня техники известен патент на изобретение US 6738790 В1 «Approach for accessing large objects», патентообладатель: Oracle International Corporation, дата публикации: 18.05.2004. В данном патенте описывается способ и система для доступа к большим объектам, который находится в ячейке таблицы. В указанном решении перед модификацией фрагмента LOB, его сначала копируют, а потом над копией осуществляют модификацию. Указанное изобретение отличается от заявляемого решения тем, что в нем не реализован поиск частично повторяемых фрагментов среди хранящихся в ЗУ фрагментов других объектов.

[3] Также известно решение US 6144970A «Technique for inplace reorganization of a LOB table space». В данном патенте описывается способ и устройство реорганизации больших объектов. Один или несколько фрагментов в таблице выделяются для идентифицированных больших объектов. Сама суть патента несколько другая, чем в данном техническом решении: в таблице для идентифицированных больших объектов выделяется пространство для фрагментов, в которых далее размещаются большие объекты посредством деления на фрагменты.

[4] Указанные выше технические решения обеспечивают хранение данных в LOB объектах (или их аналогах), но не учитывают возможные совпадения в разных экземплярах объектов, что может привести к нерациональному использованию оперативной памяти, пространства на ЗУ, скорости чтения, скорости групповых модификаций для объектов, содержащих большое количество идентичных фрагментов.

СУЩНОСТЬ ИЗОБРЕТЕНИЯ

[5] Данное техническое решение направлено на устранение недостатков, присущих существующим решениям хранения связанных данных.

[6] Технической задачей или проблемой, поставленной в данном решении, является обеспечение учета возможных совпадений при хранении данных в LOB объектах.

[7] Технический результат, проявляющийся при решении вышеуказанной задачи, заключается в повышении производительности системы управления базами данных.

[8] Также дополнительным техническим результатом является повышение скорости групповых модификаций для объектов, содержащих большое количество идентичных объектов.

[9] Дополнительно при решении вышеуказанной задачи рационально используется оперативная память в техническом решении.

[10] Вышеуказанный технический результат достигается посредством осуществления способа организации хранения частично совпадающих больших объектов (LOB), в котором получают по меньшей мере один большой объект (LOB) для осуществления его модификации или добавления в базу данных на запоминающее устройство; выполняют поиск совпадающих фрагментов полученного большого объекта с хранящимися в базе данных фрагментами больших объектов, причем находящиеся в базе данных большие объекты разбиты на фрагменты, где каждый фрагмент имеет уникальный идентификатор; в случае нахождения совпадающих фрагментов, разбивают полученный большой объект на совпадающие в базе данных фрагменты и на уникальные фрагменты; получают идентификаторы совпадающих фрагментов больших объектов из запоминающего устройства; присваивают каждому уникальному фрагменту полученного большого объекта идентификатор и сохраняют в запоминающее устройство; сохраняют в базу данных большой объект как упорядоченную последовательность идентификаторов фрагментов, из которых он состоит.

[11] В некоторых вариантах осуществления технического решения большой объект является двоичным (BLOB) или символьным (CLOB), или национальным символьным (NCLOB).

[12] В некоторых вариантах осуществления технического решения большой объект является внутренним или внешним.

[13] В некоторых вариантах осуществления технического решения осуществляют поиск совпадающих объектов посредством алгоритма Кнута-Морриса-Пратта или алгоритма шингла или Frequent Subsequence Mining (FSM) или алгоритма CloSpan или перцептивной хеш-функции.

[14] В некоторых вариантах осуществления технического решения выполняют предварительную обработку полученного большого объекта посредством разбиения большого объекта на фрагменты.

[15] В некоторых вариантах осуществления технического решения при разбиении полученного большого объекта на совпадающие в базе данных фрагменты и на уникальные фрагменты, фрагменты имеют не нулевую длину.

[16] В некоторых вариантах осуществления технического решения идентификатор фрагмента большого объекта является целочисленным значением.

[17] В некоторых вариантах осуществления технического решения присваивают каждому уникальному фрагменту полученного большого объекта идентификатор инкрементно.

[18] В некоторых вариантах осуществления технического решения после поиска повторяемых, а также после сохранения уникальных фрагментов, каждый большой объект представляют как последовательность идентификаторов фрагментов.

[19] В некоторых вариантах осуществления технического решения последовательность фрагментов хранится в теле записи.

КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ

[20] Признаки и преимущества настоящего изобретения станут очевидными из приведенного ниже подробного описания изобретения и прилагаемых чертежей, на которых:

[21] На Фиг. 1 изображены состояния системы хранения больших объектов до (101) и после (101`) добавления нового объекта LOB2 (108), частично совпадающего с другим объектом LОВ1(102). Отображены изменения в ЗУ (103,103`) после добавления нового фрагмента (107).

[22] На Фиг. 2 изображена последовательность взаимодействия и жизненный цикл исполнения последовательных запросов на извлечение LOB1 (201) и LOB2 (205), на которой отображен (208, 206) возврат повторяемых фрагментов, прочтенных ранее (212, 204) без повторного обращения к ЗУ (260).

[23] На Фиг. 3 изображены состояния системы хранения больших объектов до (301) и после (301`) изменения объекта LOB2 (308, 308`). Отображены изменения в ЗУ (303, 303`) после добавления нового фрагмента (309).

[24] На Фиг. 4 изображены состояния системы хранения больших объектов до (401) и после (4001`) группового изменения частично совпадающих объектов LOB1 (402, 402`) и LOB2 (408, 408`) посредством изменения повторяемого фрагмента (408,408`).

[25] На Фиг. 5 приведена блок-схема, иллюстрирующая способ осуществления для записи нового объекта.

[26] На Фиг. 6 показан вариант осуществления формата порции фрагмента большого объекта, на которые он разбивается.

ПОДРОБНОЕ ОПИСАНИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ

[27] Ниже будут описаны понятия и определения, необходимые для подробного раскрытия осуществляемого изобретения.

[28] Запись - набор значений различных типов, предназначенный к хранению в ЗУ.

[29] Группа - совокупность записей, которая рассматривается как самостоятельная единица в операциях чтения/записи, предполагающая физически объединенное хранение в ЗУ.

[30] LOB, LOB-тип - в PL/SQL, SQL1999 - тип данных, используемый для хранения больших объектов (Large OBject). При выборе значения любого LOB-типа посредством оператора SELECT возвращается указатель, а не само значение; кроме того, типы LOB могут быть и внешними. Внешний LOB хранит большой объект (или его часть) в отдельном файле, внутренний - в файлах базы данных.

[31] Большой объект, Large OBject, LOB - объект, предназначенный для эффективного хранения и доступа к двоичным данным произвольной структуры и размера.

[32] Частично совпадающие большие объекты - два или более больших объекта, имеющих хотя бы один общий фрагмент в их представлении в ЗУ.

[33] Запоминающее устройство, ЗУ - устройство, предназначенное для записи и хранения данных.

[34] Фрагмент большого объекта - непрерывный участок представления большого объекта на запоминающем устройстве.

[35] Повторяющийся фрагмент - фрагмент, который входит в состав более чем одного объекта или имеет повторения в составе одного объекта.

[36] Уникальный фрагмент - фрагмент, который входит в состав только одного объекта и не имеет повторений в составе одного объекта.

[37] База данных, database - представленная в объективной форме совокупность самостоятельных материалов (статей, расчетов, нормативных актов, судебных решений и иных подобных материалов), систематизированных таким образом, чтобы эти материалы могли быть найдены и обработаны с помощью электронной вычислительной машины (ЭВМ).

[38] Система управления базами данных, Database Management System, СУБД, DBMS - совокупность программных и лингвистических средств общего или специального назначения, обеспечивающих управление созданием и использованием баз данных.

[39] Система Хранения Данных (СХД) - это комплексное программно-аппаратное решение по организации надежного хранения информационных ресурсов и предоставления гарантированного доступа к ним.

[40] Префикс функция - это такая функция от строки, которая для каждого элемента строки с номером i показывает наибольшую длину собственного суффикса подстроки с 0 до i элемента включительно, совпадающий с ее префиксом. Префикс - это подстрока, начинающаяся с начала строки.

[41] Согласно Фиг. 1, способ организации хранения частично совпадающих больших объектов (LOB) осуществляется следующим образом.

[42] Шаг 101: получают по меньшей мере один большой объект (LOB) (108, 308) для осуществления его модификации (Фиг. 3) или добавления (Фиг. 1) в базу данных на запоминающее устройство (103, 303);

[43] Под модификацией большого объекта предполагается любое изменение в объекте, приводящее к изменению набора двоичных данных, представляющих его и хранящихся в ЗУ.

[44] Шаг 102: выполняют поиск (502) совпадающих фрагментов полученного большого объекта с хранящимися в базе данных фрагментами больших объектов (304, 305, 306, 307, 104, 105, 106), причем находящиеся в базе данных большие объекты разбиты на фрагменты, где каждый фрагмент имеет уникальный идентификатор;

[45] В некоторых вариантах осуществления могут использоваться несколько способов осуществления поиска совпадающих объектов, например, алгоритм Кнута-Морриса-Пратта, алгоритмов шинглов, Frequent Subsequence Mining (FSM), CloSpan (алгоритм поиска закрытых последовательных шаблонов), алгоритм кластеризации дубликатов (для поиска повторяемых фрагментов изображений), перцептивная хеш-функция (для поиска повторяемых фрагментов объекта произвольной структуры), или их комбинация, не ограничиваясь.

[46] Рассмотрим в качестве примера осуществления использование алгоритма Кнута-Морриса-Пратта. Пусть входной LOB (обозначим как haystack) содержит упорядоченную последовательность байт длиной n байт. Необходимо определить, входит ли уже сохраненный фрагмент (обозначим как needle) длиной m байт в него. В случае использования алгоритма Кнута-Морриса-Пратта для всех фрагментов, которые уже были сохранены в БД, хранятся предварительно вычисленные значения префикс функции (их размер будет совпадать с размером фрагмента). Префикс функция фрагмента π(S,i) - это длина наибольшего префикса фрагмента S[1..i], который не совпадает с этим фрагментом и одновременно является его суффиксом. Проще говоря, это длина наиболее длинного начала фрагмента, являющегося также и его концом. Фрагмент «перемещается» по данным LOB слева направо с целью обнаружения совпадения. С помощью префикс функции избегаются заведомо бесполезные сдвиги. Результатом применения алгоритма Кнута-Морриса-Пратта является смещение фрагмента во входном LOB (если фрагмент найден) или информация о том, что фрагмента не найдено. Если фрагмент не найден, то переходят к следующему хранящемуся объекту и пытаются найти его. Если фрагмент найден, то в последующих поисках этот найденный участок во входящем LOB более не учитывается.

[47] В некоторых вариантах осуществления выполняют предварительную обработку полученного большого объекта, например, разбиение объекта на фрагменты, которое определяется потребностями алгоритма поиска совпадающих объектов.

[48] В некоторых вариантах для поиска повторяемых фрагментов в объектах, порождаемых из существующих в базе, возможно использование описания изменений. Допустим, что в СУБД хранятся следующие фрагменты:

[49] из которых состоит следующий большой объект:

[50] Тогда условная команда INSERT REPLACE (LOB1, 'Test', 'desk'), которая явно указывает, что новый объект (LOB2) получен из содержимого объекта LOB1 путем замены слова «Test» на слово «desk», приводит к тому, что поиск повторяемых объектов не нужен, поскольку пользователь явно указал их - это все части строки, совпадающие с исходной строкой. Необходим только поиск возможного повторения для фрагмента «desk». Выполнение команды приведет тогда к хранению следующих фрагментов в СУБД:

[51] А большие объекты будут представлены как:

[52] Шаг 103: в случае нахождения совпадающих фрагментов, разбивают (Фиг, 5) полученный большой объект на совпадающие в базе данных фрагменты и на уникальные фрагменты.

[53] Результаты поиска используют для разбиения большого объекта на повторяющиеся и уникальные фрагменты.

[54] Пусть в результате поиска обнаружили, что входной LOB (длиной n байт) содержит два уже хранимых в базе данных фрагмента: needleA с позиции а1 до а2 и needleB с позиции b1 и b2. При этом, как было сказано ранее - фрагменты не должны пересекаться, т.е.

0≤a1<a2≤n и 0≤b1<b2≤n

[55] Пусть в примерном варианте осуществления needleA будет расположен «левее» needleB, тогда

0≤a1<a2≤b1<b2≤n

[56] Таким образом LOB [0, n] может быть разбит на следующие фрагменты:

[0,а1) [а1,а2] (а2,b1) [b1,b2] (b2,n]

[57] Пусть все эти фрагменты имеют не нулевую длину (фрагменты нулевой длины просто далее не учитываются в работе). Тогда имеем следующие уникальные фрагменты:

[0,а1), (а2,b1), (b2,n]

[58] и следующие повторяющиеся:

[а1,а2] (needleA), [b1,b2] (needleB)

[59] Результатом поиска повторяемых фрагментов является множество непрерывных участков в наборе двоичных данных, которые встречаются как минимум в одном из уже хранимых объектов.

[60] Каждый повторяющийся фрагмент уже хранится в базе данных и, соответственно, может быть идентифицирован уникальным идентификатором.

[61] Каждый непрерывный участок представления большого объекта, не являющийся повторяемым, считается уникальным.

[62] Например, пусть добавляемый большой объект содержит строку «abcdefghicde», в результате поиска найден только один повторяемый фрагмент [cde], тогда оставшиеся непрерывные фрагменты являются уникальными.

[63] Шаг 104: получают (504) идентификаторы совпадающих фрагментов больших объектов из запоминающего устройства;

[64] Поскольку повторяемые фрагменты по определению уже содержатся в базе данных, то имеется возможность получить их идентификатор. Тип идентификатора не является ограничивающим и может быть, например, целочисленным числом.

[65] Каждый фрагмент может храниться в одной или более страницах размером, например 4096 байт. Поскольку размер страницы меньше размера возможного размера всего фрагмента, то фрагмент разделен на порции, каждая помещается в страницу. Каждая порция имеет формат, показанный на Фиг. 6, где TYPE (601) - тип, записи (в нашем случае - фрагмент). R0 (602) - зарезервировано, не используется. LENGTH (603) - размер порции в байтах. EXTRHDR (604) - расширенный заголовок, включает помимо всего прочего и идентификатор фрагмента, NEXT_PAGE_FRAGMENT (605) - номер страницы следующей порции, NEXT_FILE_FRAGMENT (606) - номер файла со страницей NEXT_PAGE_FRAGMENT, NEXT_SLOT_FRAGMENT (607) - номер слота на странице в котором расположена следующая порция, BODY (608) - непосредственно запись.

[66] Например, добавляемый большой объект содержит строку «abcdefghicde», и в результате поиска найден только один повторяемый фрагмент [cde] с идентификатором 22:

[67] Шаг 105: присваивают (505) каждому уникальному фрагменту полученного большого объекта идентификатор и сохраняют в запоминающее устройство;

[68] Поскольку уникальные фрагменты объекта полученного большого объекта по определению не содержатся в базе данных, то имеется необходимость их сохранить, назначив им уникальный идентификатор. Тип идентификатора не является ограничивающим и, например, может быть целочисленным числом. В некоторых вариантах осуществления идентификатор назначается инкрементно, и основным условием является, чтобы он был уникальным.

[69] Например, добавляемый большой объект содержит строку «abcdefghicde», и в результате поиска найден только один повторяемый фрагмент [cde] с идентификатором 22, и выделено два уникальных фрагмента: [ab], [fghi], которым при сохранении назначены уникальные идентификаторы 23 и 24 соответственно:

[70] Шаг 106: сохраняют (508) в базу данных большой объект как упорядоченную последовательность идентификаторов фрагментов, из которых он состоит.

[71] В результате поиска повторяемых, а также после сохранения уникальных фрагментов, каждый большой объект может быть представлен как последовательность идентификаторов фрагментов.

[72] Пусть добавляемый большой объект содержит строку «abcdefghicde», и в результате поиска найден один повторяемый фрагмент [cde] с идентификатором 22, и выделено два уникальных фрагмента: [ab], [fghi], которые были сохранены как фрагменты с идентификаторами 23 и 24 соответственно. Тогда исходный большой объект может быть представлен как последовательность следующих идентификаторов: [23][22][24][22]. Именно эта последовательность и сохраняется в базе данных как LOB объект.

[73] Последовательность фрагментов может храниться непосредственно в теле записи. Каждый идентификатор имеет фиксированный размер, и в теле записи фиксируется в префиксе количество фрагментов, а затем идут их значения. Например:

[LEN:3][ID=511][ID=551][ID=552]

[74] или

[LEN:5][ID=112][ID=122][ID=222][ID=875][ID=555]

[75] В некоторых вариантах осуществления, размер поля LEN и каждого поля ID - 4 байта и для хранения LOB-a из n фрагментов нужно (n+1)*4 байт.

[76] В некоторых вариантах осуществления изменяют повторяющийся фрагмент (406) для групповой модификации частично совпадающих объектов одной операцией (Фиг. 4).

[77] Поскольку большой объект представлен последовательностью идентификаторов фрагментов, из которых он состоит, то изменение любого фрагмента без изменения его идентификатора приводит к модификации содержимого всех объектов, в состав которых он входит.

[78] Например, база данных содержит следующие фрагменты:

[79] И следующие LOB объекты из них состоящие:

[80] Пусть одной операцией содержимое фрагмента с идентификатором 1 было заменено на «XX», тогда содержимое больших объектов будет изменено следующим образом:

[81] Поскольку большой объект представлен последовательностью идентификаторов фрагментов, из которых он состоит, то нет необходимости в повторном чтении фрагмента, ранее уже почтенного с ЗУ. (Фиг. 2)

[82] Например, два каких-либо объекта LOB1 и LOB2 содержат общий повторяемый фрагмент [CD].

[83] Тогда, в ходе чтения содержимого объекта LOB1 (201) будет прочтен (212) и фрагмент [CD], который может остаться в оперативном ЗУ.

[84] Тогда, в ходе чтения LOB2 (205) можно избежать (208) обращения к ЗУ (260) для получения фрагмента [CD], поскольку он уже прочтен ранее (212) и уже содержится в оперативном ЗУ (250).

Изобретение относится к вычислительной технике. Технический результат заключается в повышении производительности системы управления базами данных. Способ организации хранения частично совпадающих больших объектов (LOB), в котором получают по меньшей мере один большой объект для осуществления его модификации или добавления в базу данных на запоминающее устройство; выполняют поиск совпадающих фрагментов полученного большого объекта с хранящимися в базе данных фрагментами больших объектов, причем находящиеся в базе данных большие объекты разбиты на фрагменты, где каждый фрагмент имеет уникальный идентификатор; в случае нахождения совпадающих фрагментов, разбивают полученный большой объект на совпадающие в базе данных фрагменты и на уникальные фрагменты таким образом, что уникальным фрагментом считается каждый непрерывный участок большого объекта, оставшийся после нахождения совпадающих фрагментов; получают идентификаторы совпадающих фрагментов больших объектов из запоминающего устройства; присваивают каждому уникальному фрагменту полученного большого объекта идентификатор и сохраняют в запоминающее устройство; сохраняют в базу данных большой объект как упорядоченную последовательность идентификаторов фрагментов, из которых он состоит. 9 з.п. ф-лы, 6 ил.

1. Способ организации хранения частично совпадающих больших объектов (LOB), включающий следующие шаги:

- получают по меньшей мере один большой объект (LOB) для осуществления его модификации или добавления в базу данных на запоминающее устройство;

- выполняют поиск совпадающих фрагментов полученного большого объекта с хранящимися в базе данных фрагментами больших объектов, причем находящиеся в базе данных большие объекты разбиты на фрагменты, где каждый фрагмент имеет уникальный идентификатор;

- в случае нахождения совпадающих фрагментов, разбивают полученный большой объект на совпадающие в базе данных фрагменты и на уникальные фрагменты таким образом, что уникальным фрагментом считается каждый непрерывный участок большого объекта, оставшийся после нахождения совпадающих фрагментов;

- получают идентификаторы совпадающих фрагментов больших объектов из запоминающего устройства;

- присваивают каждому уникальному фрагменту полученного большого объекта идентификатор и сохраняют в запоминающее устройство;

- сохраняют в базу данных большой объект как упорядоченную последовательность идентификаторов фрагментов, из которых он состоит.

2. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что большой объект является двоичным (BLOB) или символьным (CLOB), или национальным символьным (NCLOB).

3. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что большой объект является внутренним или внешним.

4. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что осуществляют поиск совпадающих объектов посредством алгоритма Кнута-Морриса-Пратта или алгоритма шингла, или Frequent Subsequence Mining (FSM), или алгоритма CloSpan, или перцептивной хеш-функции.

5. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что выполняют предварительную обработку полученного большого объекта посредством разбиения большого объекта на фрагменты.

6. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что при разбиении полученного большого объекта на совпадающие в базе данных фрагменты и на уникальные фрагменты, фрагменты имеют не нулевую длину.

7. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что идентификатор фрагментов большого объекта является целочисленным значением.

8. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что присваивают каждому уникальному фрагменту полученного большого объекта идентификатор инкрементно.

9. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что после поиска повторяемых, а также после сохранения уникальных фрагментов, каждый большой объект представляют как последовательность идентификаторов фрагментов.

10. Способ по п. 9, характеризующийся тем, что последовательность фрагментов хранится в теле записи.