В книге рассмотрены вопросы, связанные с программированием под Linux: файловый ввод/вывод, метаданные файлов, основы управления памятью, процессы и сигналы, пользователи и группы, вопросы интернационализации и локализации, сортировка, поиск и многие другие. Много внимания уделено средствам отладки, доступным под GNU Linux. Все темы иллюстрируются примерами кода, взятого из V7 UNIX и GNU. Эта книга может быть полезна любому, кто интересуется программированием под Linux....
Эта книга — практическое руководство по разработке бизнес-приложений на основе XML и SQL Server. В ней подробно обсуждаются получение, вставка и сопоставление XML-данных при помощи известных технологий (XPath, XDR-схемы, язык XSL Transformation, HTTP и OLE DB)и новых технологий. На реальных примерах демонстрируется перенос важных бизнес-процессов предприятия в Web с использованием SQL Server и XML. В приложении, предназначенном администраторам СУБД SQL Server, обсуждаются основы языка XML. Книга состоит из 9 глав и приложения. Она адресована всем, кто хочет научиться при помощи XML интегрировать приложения и бизнес-процессы предприятий, хранящих данные в БД SQL Server.
Многие мои друзья и знакомые часто спрашивают меня о том, как устроен мой сайт, сколько у меня таблиц в базе данных, как я храню данные и по каким полям веду поиск. Я, конечно, не выдаю все свои государственные тайны, но всегда понимаю причину таких вопросов и пытаюсь помочь людям построить быструю и надежную базу данных - т.е. тщательно продумать структуру БД таким образом, чтобы при увеличении нагрузки или объема таблиц динамический веб-сайт не превратился в тормозное усмертие.
А ведь многие новички (веб-строители) даже не догадываются о том, что крупные динамические сайты тормозят вовсе не из-за нагрузки скриптов на процессор, а в основном из-за неоптимизированного или дохленького MySQL-сервера. При этом во многом все зависит от того, как устроена ваша база данных.
Итак, начнем ликбез. Сразу всем вопрос: что делает MySQL во время записи в таблицы типа INSERT или UPDATE? Правильно - БЛОКИРУЕТ ТАБЛИЦЫ и пишет в них данные. Скорость записи и поиска может быть достаточно низкой, поэтому статус таблиц запрещает другим процессам считывать из них данные до окончания операции записи или обновления и снятия блокировки. При этом может получиться так, что во время записи единственного поля в длинные таблицы, ваш MySQL-сервер надолго заблокирует доступ к таблице остальным скриптам.
Например, вы создали таблицу новостей такого типа:
ID - номер, первичный ключ TEMA - тема новости MESS - сообщение, сама новость VIEWS - количество просмотров
При каждом обращении к новостям, скрипт будет выводить саму новость, а потом увеличивать поле VIEWS запросом UPDATE table 'NEWS' set VIEWS=VIEWS+1 where id=ID. При этом количество апдейтов будет довольно высоким. При высокой посещаемости веб-ресурса или при "нападении" на сайт поискового робота (эти ребята страдают многопоточностью и могут запросто повесить ваш сайт своими запросами) несколько одновременных процессов станут пытаться сделать UPDATE и SELECT. При каждом UPDATE таблица будет блокироваться (на это уходит время) и все остальные процессы будут ждать завершения операции. А если таблица достаточно большая? Например, несколько тысяч записей. Ежу понятно, что построится очередь из нескольких десятков скриптов, ожидающих ответа MySQL-сервера. Каждый будет жрать память и держать остальные процессы. В итоге все у вас зависнет и переглючит. Выход: делать вместо одной таблицы несколько. Советую разделять поля по типу их использования. Одну таблицу - только для вывода и редких обновлений или вставок. Другую - для частых обновлений, но редкого вывода. Например, значения счетчика обращений держать отдельно в таблицу вида:
ID - номер, первичный ключ VIEWS - количество просмотров
Сами новости лучше держать в другой таблице, где нет поля VIEWS. При этом таблица с новостями будет тяжелой (много текста, полей, индексов), а таблица COUNT (счетчик) будет очень легкой и быстрой. Таблица NEWS будет кешироваться и выводиться очень быстро при любых объемах, а таблица COUNT будет быстро обновляться из-за того, что она очень легкая (всего два целочисленных поля). Разделение данных по нескольким таблицам существенно ускоряет работу MySQL-сервера. Гораздо быстрее работают несколько мелких запросов по каждой таблице, чем один длинный запрос по одной или нескольким таблицам. Имейте это в виду, чтобы спать спокойно.
Дальше - круче. Чтобы не блокировать лишний раз свои таблицы используйте при вставках директиву DELAYED. Пример: INSERT DELAYED into STAT (ID,IP,UTIME) values (null,$ip,NOW()). Он позволяет серверу ответвлять поток в режиме ожидания, а саму вставку производить тогда, когда сервер освободится от других запросов или поступит следующий аналогичный INSERT DELAYED. Обычно отложенный метод подходит для любых операций с кумулятивными таблицами (когда в основном идут INSERTы, а данные копятся, а не модифицируются), при которых не особо важно когда именно подействуют изменения - мгновенно или через несколько секунд, минут. Например, если хотите собирать IPадреса своих посетителей, УРЛы, по которым они ходят или страницы, откуда пришли, время. При добавлении с задержкой скрипт отработает почти мгновенно, еще до выполнения операции.
Операция UPDATE идет в три этапа: поиск того, что будете менять, затем запись данных, обновление индексов. При этом, чем больше таблица, тем дольше поиск. Если есть индексы, то операция кешируется и выполняется достаточно быстро. Но сам процесс очень емкий. И только дурак не догонит, что большая таблица со множеством индексов и записей, будет тормозить при UPDATE. INSERT же выполняется одним залпом, очень быстро. Поэтому обычно используют аддитивные записи (вставками INSERT) во временные таблицы, потом блокируют основные талицы, суммируют обновления, и плюют их в основную таблицу. Получается, что в основном, главные таблицы работают только в режиме вывода, а обновления идут гораздо реже и быстрее. Например, можно копить данные о загрузках новостей во временной таблице, а по крону или иным образом обновлять счетчик каждые 10 минут (или реже). Это ускорит работу сервера.
При запросах SELECT * FROM таблица скрипт получит все поля данной таблицы. А нужно ли это? Использование * ведет к лишнему расходу ресурсов. Гораздо эффективнее использовать точные названия полей, которые нужны скрипту. Например: SELECT id,name FROM таблица. При таком запросе передача займет меньше времени и понадобится меньше ресурсов. Старайтесь ограничивать вывод при помощи директивы LIMIT. Это также ускоряет вывод.
Поиск по БД идет быстрее если вместо LIKE '%слово%', ставить 'слово%'. Операции с шаблонами регулярных выражений кешируются только в том случае, если в начале отсутствует символ %. Поэтому при построении поисковых запросов с LIKE избегайте начинающих символов %.
При построении таблиц для наиболее используемых полей (при поиске, сортировке и т.д.) обязательно создавайте индексы. Без индексов таблицы будут сильно тормозить. Индексы служат для кеширования и позволяют существенно ускорить вывод данных из таблиц. При этом таблицы будут занимать больше места на диске и в памяти. Но это в наше время не проблема.
Используйте надлежащий тип полей для своих записей. Тип TINYINT занимает 1 байт - самый быстрый. Таблицы с MEDIUMINT быстрее таблиц с INT. Если ставить полям свойство NOT NULL, то в целом их работа будет быстрее. VARCHAR медленее CHAR, поэтому таблицы переменной длины (где есть тип VARCHAR или TEXT) занимают меньше дискового пространства, но работают медленнее.
По своему опыту скажу, что для большинства сайтов подходят изложенные советы по работе с MySQL. Чтобы еще больше ускорить свой сервер, советую частоиспользуемые операции проводить по крону выделенными процессами и писать данные в различные файлы. Например, раз в 20 минут запускать скрипт, который будет создавать файл с новостями. Или например, генерить файл с новостями при их добавлениях или обновлениях. Таким образом, вы экономите на каждом обращении к БД. Интерактивность при этом не теряется, а производительность увеличивается во много раз. Особенно, повторяю, при высокой посещаемости ресурса. Старайтесь отделить интерактивные операции от фоновых. Например, на ПротоПлексе работает один интерактивный движок, но в фоне по заданиям трудятся с десяток различных роботов, которые генерируют часто вызываемые страницы, рассылают письма и т.д. Крупный сайт - это не только то, что вы видите, но и бек-енд (обратная сторона). В фоновом режиме можно быстро и эффективно готовить контент, освобождая основной движок от лишней работы.
В общем, основы должны быть всем понятны. Дробите все на мелочи, будь то запросы, таблицы или операции. Структура БД должна быть такой, чтобы не выполнялось ничего лишнего. Регулярно проводите OPTIMIZE на таблицах с переменной длиной, особенно, если в них идут удаления записей. Тестируйте свои запросы на скорость, упрощайте их.
В этой статье я попытаюсь дать оценку быстродействию файловых систем, используемых в операционных системах WindowsNT/2000. Статья не содержит графиков и результатов тестирований, так как эти результаты слишком сильно зависят от случая, методик тестирования и конкретных систем, и не имеют почти никакой связи с реальным положением дел. В этом материале я вместо этого постараюсь описать общие тенденции и соображения, связанные с производительностью файловых систем. Прочитав данный материал, вы получите информацию для размышлений и сможете сами сделать выводы, понять, какая система будет быстрее в ваших условиях, и почему. Возможно, некоторые факты помогут вам также оптимизировать быстродействие своей машины с точки зрения файловых систем, подскажут какие-то решения, которые приведут к повышению скорости работы всего компьютера.
В данном обзоре упоминаются три системы - FAT (далее FAT16), FAT32 и NTFS, так как основной вопрос, стоящий перед пользователями Windows2000 - это выбор между этими вариантами. Я приношу извинение пользователям других файловых систем, но проблема выбора между двумя, внешне совершенно равнозначными, вариантами со всей остротой стоит сейчас только в среде Windows2000. Я надеюсь, всё же, что изложенные соображения покажутся вам любопытными, и вы сможете сделать какие-то выводы и о тех системах, с которыми вам приходится работать.
Данная статья состоит из множества разделов, каждый из которых посвящен какому-то одному вопросу быстродействия. Многие из этих разделов в определенных местах тесно переплетаются между собой. Тем не менее, чтобы не превращать статью в кашу, в соответствующем разделе я буду писать только о том, что имеет отношение к обсуждаемый в данный момент теме, и ни о чем более. Если вы не нашли каких-то важных фактов в тексте - не спешите удивляться: скорее всего, вы встретите их позже. Прошу вас также не делать никаких поспешных выводов о недостатках и преимуществах той или иной системы, так как противоречий и подводных камней в этих рассуждениях очень и очень много. В конце я попытаюсь собрать воедино всё, что можно сказать о быстродействии систем в реальных условиях.
Теория
Самое фундаментальное свойство любой файловой системы, влияющее на быстродействие всех дисковых операций - структура организации и хранения информации, т.е. то, как, собственно, устроена сама файловая система. Первый раздел - попытка анализа именно этого аспекта работы, т.е. физической работы со структурами и данными файловой системы. Теоретические рассуждения, в принципе, могут быть пропущены - те, кто интересуется лишь чисто практическими аспектами быстродействия файловых систем, могут обратиться сразу ко второй части статьи.
Для начала хотелось бы заметить, что любая файловая система так или иначе хранит файлы. Доступ к данным файлов - основная и неотъемлемая часть работы с файловой системой, и поэтому прежде всего нужно сказать пару слов об этом. Любая файловая система хранит данные файлов в неких объемах - секторах, которые используются аппаратурой и драйвером как самая маленькая единица полезной информации диска. Размер сектора в подавляющем числе современных систем составляет 512 байт, и все файловые системы просто читают эту информацию и передают её без какой либо обработки приложениям. Есть ли тут какие-то исключения? Практически нет. Если файл хранится в сжатом или закодированном виде - как это возможно, к примеру, в системе NTFS - то, конечно, на восстановление или расшифровку информации тратится время и ресурсы процессора. В остальных случаях чтение и запись самих данных файла осуществляется с одинаковой скоростью, какую файловую систему вы не использовали бы.
Обратим внимание на основные процессы, осуществляемые системой для доступа к файлам:
Поиск данных файла
Выяснение того, в каких областях диска хранится тот или иной фрагмент файла - процесс, который имеет принципиально разное воплощение в различных файловых системах. Имейте в виду, что это лишь поиск информации о местоположении файла - доступ к самим данным, фрагментированы они или нет, здесь уже не рассматривается, так как этот процесс совершенно одинаков для всех систем. Речь идет о тех "лишних" действиях, которые приходится выполнять системе перед доступом к реальным данным файлов.
На что влияет этот параметр: на скорость навигации по файлу (доступ к произвольному фрагменту файла). Любая работа с большими файлами данных и документов, если их размер - несколько мегабайт и более. Этот параметр показывает, насколько сильно сама файловая система страдает от фрагментации файлов.
NTFS способна обеспечить быстрый поиск фрагментов, поскольку вся информация хранится в нескольких очень компактных записях (типичный размер - несколько килобайт). Если файл очень сильно фрагментирован (содержит большое число фрагментов) - NTFS придется использовать много записей, что часто заставит хранить их в разных местах. Лишние движения головок при поиске этих данных, в таком случае, приведут к сильному замедлению процесса поиска данных о местоположении файла.
FAT32, из-за большой области самой таблицы размещения будет испытывать огромные трудности, если фрагменты файла разбросаны по всему диску. Дело в том, что FAT (File Allocation Table, таблица размещения файлов) представляет собой мини-образ диска, куда включен каждый его кластер. Для доступа к фрагменту файла в системе FAT16 и FAT32 приходится обращаться к соответствующей частичке FAT. Если файл, к примеру, расположен в трех фрагментах - в начале диска, в середине, и в конце - то в системе FAT нам придется обратиться к фрагменту FAT также в его начале, в середине и в конце. В системе FAT16, где максимальный размер области FAT составляет 128 Кбайт, это не составит проблемы - вся область FAT просто хранится в памяти, или же считывается с диска целиком за один проход и буферизируется. FAT32 же, напротив, имеет типичный размер области FAT порядка сотен килобайт, а на больших дисках - даже несколько мегабайт. Если файл расположен в разных частях диска - это вынуждает систему совершать движения головок винчестера столько раз, сколько групп фрагментов в разных областях имеет файл, а это очень и очень сильно замедляет процесс поиска фрагментов файла.
Вывод: Абсолютный лидер - FAT16, он никогда не заставит систему делать лишние дисковые операции для данной цели. Затем идет NTFS - эта система также не требует чтения лишней информации, по крайней мере, до того момента, пока файл имеет разумное число фрагментов. FAT32 испытывает огромные трудности, вплоть до чтения лишних сотен килобайт из области FAT, если файл разбросан разным областям диска. Работа с внушительными по размеру файлами на FAT32 в любом случае сопряжена с огромными трудностями - понять, в каком месте на диске расположен тот или иной фрагмент файла, можно лишь изучив всю последовательность кластеров файла с самого начала, обрабатывая за один раз один кластер (через каждые 4 Кбайт файла в типичной системе). Стоит отметить, что если файл фрагментирован, но лежит компактной кучей фрагментов - FAT32 всё же не испытывает больших трудностей, так как физический доступ к области FAT будет также компактен и буферизован.
Поиск свободного места
Данная операция производится в том случае, если файл нужно создать с нуля или скопировать на диск. Поиск места под физические данные файла зависит от того, как хранится информация о занятых участках диска.
На что влияет этот параметр: на скорость создания файлов, особенно больших. Сохранение или создание в реальном времени больших мультимедийных файлов (.wav, к примеру), копирование больших объемов информации, т.д. Этот параметр показывает, насколько быстро система сможет найти место для записи на диск новых данных, и какие операции ей придется для этого проделать.
Для определения того, свободен ли данный кластер или нет, системы на основе FAT должны просмотреть одну запись FAT, соответствующую этому кластеру. Размер одной записи FAT16 составляет 16 бит, одной записи FAT32 - 32 бита. Для поиска свободного места на диске может потребоваться просмотреть почти всего FAT - это 128 Кбайт (максимум) для FAT16 и до нескольких мегабайт (!) - в FAT32. Для того, чтобы не превращать поиск свободного места в катастрофу (для FAT32), операционной системе приходится идти на различные ухищрения.
NTFS имеет битовую карту свободного места, одному кластеру соответствует 1 бит. Для поиска свободного места на диске приходится оценивать объемы в десятки раз меньшие, чем в системах FAT и FAT32.
Вывод: NTFS имеет наиболее эффективную систему нахождения свободного места. Стоит отметить, что действовать "в лоб" на FAT16 или FAT32 очень медленно, поэтому для нахождения свободного места в этих системах применяются различные методы оптимизации, в результате чего и там достигается приемлемая скорость. (Одно можно сказать наверняка - поиск свободного места при работе в DOS на FAT32 - катастрофический по скорости процесс, поскольку никакая оптимизация невозможна без поддержки хоть сколь серьезной операционной системы).
Работа с каталогами и файлами
Каждая файловая система выполняет элементарные операции с файлами - доступ, удаление, создание, перемещение и т.д. Скорость работы этих операций зависит от принципов организации хранения данных об отдельных файлах и от устройства структур каталогов.
На что влияет этот параметр: на скорость осуществления любых операций с файлом, в том числе - на скорость любой операции доступа к файлу, особенно - в каталогах с большим числом файлов (тысячи).
FAT16 и FAT32 имеют очень компактные каталоги, размер каждой записи которых предельно мал. Более того, из-за сложившейся исторически системы хранения длинных имен файлов (более 11 символов), в каталогах систем FAT используется не очень эффективная и на первый взгляд неудачная, но зато очень экономная структура хранения этих самих длинных имен файлов. Работа с каталогами FAT производится достаточно быстро, так как в подавляющем числе случаев каталог (файл данных каталога) не фрагментирован и находится на диске в одном месте.
Единственная проблема, которая может существенно понизить скорость работы каталогов FAT - большое количество файлов в одном каталоге (порядка тысячи или более). Система хранения данных - линейный массив - не позволяет организовать эффективный поиск файлов в таком каталоге, и для нахождения данного файла приходится перебирать большой объем данных (в среднем - половину файла каталога).
NTFS использует гораздо более эффективный способ адресации - бинарное дерево, о принципе работы которого можно прочесть в другой статье (Файловая система NTFS). Эта организация позволяет эффективно работать с каталогами любого размера - каталогам NTFS не страшно увеличение количества файлов в одном каталоге и до десятков тысяч.
Стоит заметить, однако, что сам каталог NTFS представляет собой гораздо менее компактную структуру, нежели каталог FAT - это связано с гораздо большим (в несколько раз) размером одной записи каталога. Данное обстоятельство приводит к тому, что каталоги на томе NTFS в подавляющем числе случаев сильно фрагментированы. Размер типичного каталога на FAT-е укладывается в один кластер, тогда как сотня файлов (и даже меньше) в каталоге на NTFS уже приводит к размеру файла каталога, превышающему типичный размер одного кластера. Это, в свою очередь, почти гарантирует фрагментацию файла каталога, что, к сожалению, довольно часто сводит на нет все преимущества гораздо более эффективной организации самих данных.
Вывод: структура каталогов на NTFS теоретически гораздо эффективнее, но при размере каталога в несколько сотен файлов это практически не имеет значения. Фрагментация каталогов NTFS, однако, уверенно наступает уже при таком размере каталога. Для малых и средних каталогов NTFS, как это не печально, имеет на практике меньшее быстродействие.
Преимущества каталогов NTFS становятся реальными и неоспоримыми только в том случае, если в одно каталоге присутствуют тысячи файлов - в этом случае быстродействие компенсирует фрагментированность самого каталога и трудности с физическим обращением к данным (в первый раз - далее каталог кэшируется). Напряженная работа с каталогами, содержащими порядка тысячи и более файлов, проходит на NTFS буквально в несколько раз быстрее, а иногда выигрыш в скорости по сравнению с FAT и FAT32 достигает десятков раз.
Практика
К сожалению, как это часто бывает во всевозможных компьютерных вопросах, практика не очень хорошо согласуется с теорией. NTFS, имеющая, казалось бы, очевидные преимущества в структуре, показывает не настолько уж фантастические результаты, как можно было бы ожидать. Какие еще соображения влияют на быстродействие файловой системы? Каждый из рассматриваемых далее вопросов вносит свой вклад в итоговое быстродействие. Помните, однако, что реальное быстродействие - результат действия сразу всех факторов, поэтому и в этой части статьи не стоит делать поспешных выводов.
Объем оперативной памяти (кэширование)
Очень многие данные современных файловых систем кэшируются или буферизируются в памяти компьютера, что позволяет избежать лишних операций физического чтения данных с диска. Для нормальной (высокопроизводительной) работы системы в кэше приходится хранить следующие типы информации:
Данные о физическом местоположении всех открытых файлов. Это, прежде всего, позволит обращаться к системным файлам и библиотекам, доступ к которым идет буквально постоянно, без чтения служебной (не относящейся к самим файлам) информации с диска. Это же относится к тем файлам, которые исполняются в данный момент - т.е. к выполняемым модулям (.exe и .dll) активных процессов в системе. В эту категорию попадают также файлы системы, с которыми производится работа (прежде всего реестр и виртуальная память, различные .ini файлы, а также файлы документов и приложений).
Наиболее часто используемые каталоги. К таковым можно отнести рабочий стол, меню "пуск", системные каталоги, каталоги кэша интернета, и т.п.
Данные о свободном месте диска - т.е. та информация, которая позволит найти место для сохранения на диск новых данных.
В случае, если этот базовый объем информации не будет доступен прямо в оперативной памяти, системе придется совершать множество ненужных операций еще до того, как она начнет работу с реальными данными. Что входит в эти объемы в разных файловых системах? Или, вопрос в более практической плоскости - каким объемом свободной оперативной памяти надо располагать, чтобы эффективно работать с той или иной файловой системой?
FAT16 имеет очень мало данных, отвечающих за организацию файловой системы. Из служебных областей можно выделить только саму область FAT, которая не может превышать 128 Кбайт (!) - эта область отвечает и за поиск фрагментов файлов, и за поиск свободного места на томе. Каталоги системы FAT также очень компактны. Общий объем памяти, необходимый для предельно эффективной работы с FAT-ом, может колебаться от сотни килобайт и до мегабайта-другого - при условии огромного числа и размера каталогов, с которыми ведется работа.
FAT32 отличается от FAT16 лишь тем, что сама область FAT может иметь более внушительные размеры. На томах порядка 5 - 10 Гбайт область FAT может занимать объем в несколько Мбайт, и это уже очень внушительный объем, надежно кэшировать который не представляется возможным. Тем не менее, область FAT, а вернее те фрагменты, которые отвечают за местоположение рабочих файлов, в подавляющем большинстве систем находятся в памяти машины - на это расходуется порядка нескольких Мбайт оперативной памяти.
NTFS, к сожалению, имеет гораздо большие требования к памяти, необходимой для работы системы. Прежде всего, кэширование сильно затрудняет большие размеры каталогов. Размер одних только каталогов, с которыми активно ведет работу система, может запросто доходить до нескольких Мбайт и даже десятков Мбайт! Добавьте к этому необходимость кэшировать карту свободного места тома (сотни Кбайт) и записи MFT для файлов, с которыми осуществляется работа (в типичной системе - по 1 Кбайт на каждый файл). К счастью, NTFS имеет удачную систему хранения данных, которая не приводит к увеличению каких-либо фиксированных областей при увеличении объема диска. Количество данных, с которым оперирует система на основе NTFS, практически не зависит от объема тома, и основной вклад в объемы данных, которые необходимо кэшировать, вносят каталоги. Тем не менее, уже этого вполне достаточно для того, чтобы только минимальный объем данных, необходимых для кэширования базовых областей NTFS, доходил до 5 - 8 Мбайт.
[pagebreak]
К сожалению, можно с уверенностью сказать: NTFS теряет огромное количество своего теоретического быстродействия из-за недостаточного кэширования. На системах, имеющих менее 64 Мбайт памяти, NTFS просто не может оказаться быстрее FAT16 или FAT32. Единственное исключение из этого правила - диски FAT32, имеющие объем десятки Гбайт (я бы лично серьезно опасался дисков FAT32 объемом свыше, скажем, 30 Гбайт). В остальных же случаях - системы с менее чем 64 мегабайтами памяти просто обязаны работать с FAT32 быстрее.
Типичный в настоящее время объем памяти в 64 Мбайта, к сожалению, также не дает возможности организовать эффективную работу с NTFS. На малых и средних дисках (до 10 Гбайт) в типичных системах FAT32 будет работать, пожалуй, немного быстрее. Единственное, что можно сказать по поводу быстродействия систем с таким объемом оперативной памяти - системы, работающие с FAT32, будут гораздо сильнее страдать от фрагментации, чем системы на NTFS. Но если хотя бы изредка дефрагментировать диски, то FAT32, с точки зрения быстродействия, является предпочтительным вариантом. Многие люди, тем не менее, выбирают в таких системах NTFS - просто из-за того, что это даст некоторые довольно важные преимущества, тогда как типичная потеря быстродействия не очень велика.
Системы с более чем 64 Мбайтами, а особенно - со 128 Мбайт и более памяти, смогут уверенно кэшировать абсолютно всё, что необходимо для работы систем, и вот на таких компьютерах NTFS, скорее всего, покажет более высокое быстродействие из-за более продуманной организации данных. В наше время этим показателям соответствует практически любой компьютер.
Быстродействие накопителя
Влияют ли физические параметры жесткого диска на быстродействие файловой системы? Да, хоть и не сильно, но влияют. Можно выделить следующие параметры физической дисковой системы, которые по-разному влияют на разные типы файловых систем:
Время случайного доступа (random seek time). К сожалению, для доступа к системным областям на типичном диске более сложной файловой системы (NTFS) приходится совершать, в среднем, больше движений головками диска, чем в более простых системах (FAT16 и FAT32). Гораздо большая фрагментация каталогов, возможность фрагментации системных областей - всё это делает диски NTFS гораздо более чувствительными к скорости считывания произвольных (случайных) областей диска. По этой причине использовать NTFS на медленных (старых) дисках не рекомендуется, так как высокое (худшее) время поиска дорожки дает еще один плюс в пользу систем FAT.
Наличие Bus Mastering. Bus Mastering - специальный режим работы драйвера и контроллера, при использовании которого обмен с диском производится без участия процессора. Стоит отметить, что система запаздывающего кэширования NTFS сможет действовать гораздо более эффективно при наличии Bus Mastering, т.к. NTFS производит отложенную запись гораздо большего числа данных. Системы без Bus Mastering в настоящее время встречаются достаточно редко (обычно это накопители или контроллеры, работающие в режиме PIO3 или PIO4), и если вы работаете с таким диском - то, скорее всего, NTFS потеряет еще пару очков быстродействия, особенно при операциях модификации каталогов (например, активная работа в интернете - работа с кэшем интернета).
Кэширование как чтения, так и записи на уровне жестких дисков (объем буфера HDD - от 128 Кбайт до 1-2 Мбайт в современных дорогих дисках) - фактор, который будет более полезен системам на основе FAT. NTFS из соображений надежности хранения информации осуществляет модификацию системных областей с флагом "не кэшировать запись", поэтому быстродействие системы NTFS слабо зависит от возможности кэширования самого HDD. Системы FAT, напротив, получат некоторый плюс от кэширования записи на физическом уровне. Стоит отметить, что, вообще говоря, всерьез принимать в расчет размер буфера HDD при оценке быстродействия тех или иных файловых систем не стоит.
Подводя краткий итог влиянию быстродействия диска и контроллера на быстродействия системы в целом, можно сказать так: NTFS страдает от медленных дисков гораздо сильнее, чем FAT.
Размер кластера
Хотелось бы сказать пару слов о размере кластера - тот параметр, который в файловых системах FAT32 и NTFS можно задавать при форматировании практически произвольно. Прежде всего, надо сказать, что больший размер кластера - это практически всегда большее быстродействие. Размер кластера на томе NTFS, однако, имеет меньшее влияние на быстродействие, чем размер кластера для системы FAT32.
Типичный размер кластера для NTFS - 4 Кбайта. Стоит отметить, что при большем размере кластера отключается встроенная в файловую систему возможность сжатия индивидуальных файлов, а также перестает работать стандартный API дефрагментации - т.е. подавляющее число дефрагментаторов, в том числе встроенный в Windows 2000, будут неспособны дефрагментировать этот диск. SpeedDisk, впрочем, сможет - он работает без использования данного API. Оптимальным с точки зрения быстродействия, по крайней мере, для средних и больших файлов, считается (самой Microsoft) размер 16 Кбайт. Увеличивать размер далее неразумно из-за слишком больших расходов на неэффективность хранения данных и из-за мизерного дальнейшего увеличения быстродействия. Если вы хотите повысить быстродействие NTFS ценой потери возможности сжатия - задумайтесь о форматировании диска с размером кластера, большим чем 4 Кбайта. Но имейте в виду, что это даст довольно скромный прирост быстродействия, который часто не стоит даже уменьшения эффективности размещения файлов на диске.
Быстродействие системы FAT32, напротив, можно довольно существенно повысить, увеличив размер кластера. Если в NTFS размер кластера почти не влияет на размер и характер данных системных областей, то в системе FAT увеличивая кластер в два раза, мы сокращаем область FAT в те же два раза. Вспомните, что в типичной системе FAT32 эта очень важная для быстродействия область занимает несколько Мбайт. Сокращение области FAT в несколько раз даст заметное увеличение быстродействия, так как объем системных данных файловой системы сильно сократиться - уменьшается и время, затрачиваемое на чтение данных о расположении файлов, и объем оперативной памяти, необходимый для буферизирования этой информации. Типичный объем кластера для систем FAT32 составляет тоже 4 Кбайт, и увеличение его до 8 или даже до 16 Кбайт - особенно для больших (десяток и более гигабайт) дисков - достаточно разумный шаг.
Другие соображения
NTFS является достаточно сложной системой, поэтому, в отличие от FAT16 и FAT32, имеются и другие факторы, которые могут привести к существенному замедлению работы NTFS:
Диск NTFS был получен преобразованием раздела FAT16 или FAT32 (команда convert). Данная процедура в большинстве случаев представляет собой тяжелый случай для быстродействия, так как структура служебных областей NTFS, скорее всего, получится очень фрагментированной. Если есть возможность - избегайте преобразования других систем в NTFS, так как это приведет к созданию очень неудачного диска, которому не поможет даже типичный (неспециализированный) дефрагментатор, типа Diskeeper-а или встроенного в Windows 2000.
Активная работа с диском, заполненным более чем на 80% - 90%, представляет собой катастрофический для быстродействия NTFS случай, так как фрагментация файлов и, самое главное, служебных областей, будет расти фантастически быстро. Если ваш диск используется в таком режиме - FAT32 будет более удачным выбором при любых других условиях.
Выводы
В данной заключительной части "одной строчкой" собраны ключевые особенности быстродействия этих трех файловых систем.
FAT - плюсы:
Для эффективной работы требуется немного оперативной памяти.
Быстрая работа с малыми и средними каталогами.
Диск совершает в среднем меньшее количество движений головок (в сравнении с NTFS).
Эффективная работа на медленных дисках.
FAT - минусы:
Катастрофическая потеря быстродействия с увеличением фрагментации, особенно для больших дисков (только FAT32).
Сложности с произвольным доступом к большим (скажем, 10% и более от размера диска) файлам.
Очень медленная работа с каталогами, содержащими большое количество файлов.
NTFS - плюсы:
Фрагментация файлов не имеет практически никаких последствий для самой файловой системы - работа фрагментированной системы ухудшается только с точки зрения доступа к самим данным файлов.
Сложность структуры каталогов и число файлов в одном каталоге также не чинит особых препятствий быстродействию.
Быстрый доступ к произвольному фрагменту файла (например, редактирование больших .wav файлов).
Очень быстрый доступ к маленьким файлам (несколько сотен байт) - весь файл находится в том же месте, где и системные данные (запись MFT).
NTFS - минусы:
Существенные требования к памяти системы (64 Мбайт - абсолютный минимум, лучше - больше).
Медленные диски и контроллеры без Bus Mastering сильно снижают быстродействие NTFS.
Работа с каталогами средних размеров затруднена тем, что они почти всегда фрагментированы.
Диск, долго работающий в заполненном на 80% - 90% состоянии, будет показывать крайне низкое быстродействие.
Хотелось бы еще раз подчеркнуть, что на практике основной фактор, от которого зависит быстродействие файловой системы - это, как ни странно, объем памяти машины. Системы с памятью 64-96 Мбайт - некий рубеж, на котором быстродействие NTFS и FAT32 примерно эквивалентно. Обратите внимание также на сложность организации данных на вашей машине. Если вы не используете ничего, кроме простейших приложений и самой операционной системы - может случиться так, что FAT32 сможет показать более высокое быстродействие и на машинах с большим количеством памяти.
NTFS - система, которая закладывалась на будущее, и это будущее для большинства реальных применений сегодняшнего дня еще, к сожалению, видимо не наступило. На данный момент NTFS обеспечивает стабильное и равнодушное к целому ряду факторов, но, пожалуй, всё же невысокое - на типичной "игровой" домашней системе - быстродействие. Основное преимущество NTFS с точки зрения быстродействия заключается в том, что этой системе безразличны такие параметры, как сложность каталогов (число файлов в одном каталоге), размер диска, фрагментация и т.д. В системах FAT же, напротив, каждый из этих факторов приведет к существенному снижению скорости работы.
Только в сложных высокопроизводительных системах - например, на графических станциях или просто на серьезных офисных компьютерах с тысячами документов, или, тем более, на файл-серверах - преимущества структуры NTFS смогут дать реальный выигрыш быстродействия, который порой заметен невооруженным глазом. Пользователям, не имеющим большие диски, забитые информацией, и не пользующимся сложными программами, не стоит ждать от NTFS чудес скорости - с точки зрения быстродействия на простых домашних системах гораздо лучше покажет себя FAT32.
Потоки всегда создаются в контексте какого-либо процесса, и вся их жизнь проходит только в его границах. На практике это означает, что потоки исполняют код и манипулируют данными в адресном пространстве процесса. Если два или более потока выполняются внутри одного процесса, они делят одно адресное пространство.
Любой поток (thread) состоит из двух компонентов:
объекта ядра, через который ОС управляет потоком. Там же хранится статистическая информация о потоке.
Стека потока, который содержит параметры всех функций и локальные переменные, необходимые потоку для выполнения кода.
Потоки могут выполнять один и тот же код, манипулировать одними и теми же данными, а также совместно использовать описатели объектов ядра, поскольку таблица описателей создается не в отдельных потоках, а в процессах.
Потоки используют намного меньше ресурсов системы, чем процессы, поэтому все задачи, требующие параллельного выполнения нескольких подзадач, стоит решать по возможности с помощью потоков, не прибегая к созданию нескольких процессов.
Обычная структура многопоточного приложения рассчитана на одновременное исполнение нескольких подзадач. Однако стоит помнить, что, создавая многопоточное приложение, нам придется заботиться о сохранности и ликвидности, общих для всех потоков, данных.
Создание потока.
Первичный поток, который присутствует в программе, начинает свое выполнение с главной функции потока типа WinMain.
Для создания вторичного потока необходимо создать и для него входную функцию, которая выглядит примерно так:
Имя у функции вторичного потока, в отличии от первичного, может быть любым однако, при наличии нескольких разных потоков, назвать функции необходимо по-разному, иначе система создаст разные реализации одной и той же функции.
Когда поток закончит свое исполнение, он вернет управление системе, память, отведенная под его стек, будет освобождена, а счетчик пользователей его объекта ядра "поток" уменьшится на 1. Когда счетчик обнулится, этот объект ядра будет разрушен.
Для создания своего потока необходимо использовать функцию CreateThread:
При каждом вызове этой функции система создает объект ядра (поток). Это не сам поток, а компактная структура данных, которая используется операционной системой для управления потоком и хранит статистическую информацию о потоке.
Система выделяет память под стек потока из адресного пространства процесса. Новый поток выполняется в контексте того же процесса, что и родительский поток. Поэтому он получает доступ ко всем описателям объектов ядра, всей памяти и стекам всех потоков в процессе. За счет этого потоки в рамках одного процесса могут легко взаимодействовать друг с другом.
CreateThread - это Windows-функция, создающая поток. Если вы пишете код на С/С++ не вызывайте ее. Вместо нее Вы должны использовать _beginthreadex из библиотеки Visual C++. Почему это так важно в наших следующих выпусках.
Параметры функции CreateThread.
LpThreadAttributes - является указателем на структуру LPSECURITY_ATTRIBUTES. Для присвоения атрибутов защиты по умолчанию, передавайте в этом параметре NULL.
DwStackSize - параметр определяет размер стека, выделяемый для потока из общего адресного пространства процесса. При передаче 0 - размер устанавливается в значение по умолчанию.
LpStartAddress - указатель на адрес входной функции потока.
LpParameter - параметр, который будет передан внутрь функции потока.
DwCreationFlags - принимает одно из двух значений: 0 - исполнение начинается немедленно, или CREATE_SUSPENDED - исполнение приостанавливается до последующих указаний.
LpThreadId - Адрес переменной типа DWORD в который функция возвращает идентификатор, приписанный системой новому потоку.
Завершение потока
Поток можно завершит четырьмя способами:
функция потока возвращает управление (рекомендуемо);
поток самоуничтожается вызовом функции ExitThread;
другой поток процесса вызывает функцию TerminateThread;
завершается процесс, содержащий данный поток.
Все способы , за исключением рекомендуемого, являются нежелательными и должны использоваться только в форс-мажорных обстоятельствах.
Функция потока, возвращая управление, гарантирует корректную очистку всех ресурсов, принадлежащих данному потоку. При этом:
любые С++ объекты, созданные данным потоком, уничтожаются соответствующими деструкторами;
система корректно освобождает память, которую занимал стек потока;
система устанавливает код завершения данного потока. Его функция и возвращает;
счетчик пользователей данного объекта ядра (поток) уменьшается на 1.
При желании немедленно завершить поток изнутри используют функцию ExitThread(DWORD dwExitCode).
При этом освобождаются все ресурсы ОС, выделенные данному потоку, но С С++ ресурсы (например, объекты классов С++) не очищаются. Именно поэтому не рекомендовано завершать поток, используя эту функцию.
Если же вы ее использовали, то кодом возврата потока будет тот параметр, который вы передадите в данную функцию.
Как и для CreateThread для библиотеки Visual C++ существует ее аналог _endthreadex, который и стоит использовать. Об причинах в следующем выпуске.
Если появилась необходимость уничтожить поток снаружи, то это моет сделать функция TeminateThread.
Эта функция уменьшит счетчик пользователей объекта ядра (поток) на 1, однако при этом не разрушит и не очистит стек потока. Стек будет существовать, пока не завершится процесс, которому принадлежит поток. При задачах, постоянно создающих и уничтожающих потоки, это приводит к потере памяти внутри процесса.
При завершении процесса происходит следующее.
Завершение потока происходит принудительно. Деструкторы объектов не вызываются, и т.д. и т.д.
При завершении потока по такой причине, связанный с ним объект ядра (поток) не освобождается до тех пор, пока не будут закрыты все внешние ссылки на этот объект.
Можно сказать, что современная корпорация буквально "пропитана" данными. Они повсюду и, более того, очень часто одни и те же данные могут находиться в нескольких местах. Корпорация должна иметь возможность идентифицировать источник, происхождение, семантику и пути доступа к данным. Метаданные или, как их обычно называют, "данные о данных", являются ключом для получения этой информации. Но, как это ни удивительно, у большинства корпораций нет отчетливой стратегии относительно метаданных. Различные подразделения организации используют разные наборы инструментов для поддержки своих данных.
Каждому такому набору соответствуют определенные метаданные. Поэтому картина, типичная для многих корпораций, - это так называемые "острова метаданных", т.е. некоторые объемы информации, которые невозможно связать друг с другом. Для решения этой проблемы некоторые организации начинают крупные проекты по интеграции метаданных, тратя на это значительные средства и время. Но, к сожалению, в большинстве проектов отсутствует структурный подход, поэтому временные и финансовые затраты не окупаются.
В предлагаемой статье обсуждаются подходы к управлению метаданными, в том числе то, какие метаданные необходимо собирать, как их можно моделировать, как создать требуемое архитектурное решение и как обеспечить простоту поддержки метаданных в долгосрочной перспективе. Большинство этих подходов уже существуют в той или иной форме в различных организациях. В данной статье сделана попытка собрать и обобщить имеющийся опыт.
Классификация метаданных
На самом высоком уровне метаданные могут быть разделены на две категории:
Элементы общих метаданных должны иметь совместные (непротиворечивые) определения и семантику в масштабах всей корпорации. Например, определение понятия "клиент" должно быть единым для всей компании.
Метаданные могут быть классифицированы и по другим параметрам:
Метаданные бизнеса включают определения объектов, относящихся к корпоративным пользователям, логическим картам данных и словарям Хранилищ данных. Технические метаданные включают данные о физических объектах: названия таблиц и столбцов, ограничения и правила физического преобразования между различными зонами. В метаданных процессов отражается статистическая информация о различных процессах: статистика загруженности, информация о календарном планировании и обработка исключений.
Создание решения для управления метаданными
Для создания успешного решения по управлению корпоративными метаданными автор рекомендует следовать определенной последовательности шагов:
1. собрать все требования, предъявляемые к метаданным;
2. выбрать соответствующую модель метаданных;
3. определить общие подходы к архитектуре;
4. внедрить выбранное решение и осуществлять его поддержку.
Сбор требований, предъявляемых к метаданным
Определение требований, предъявляемых к метаданным, может оказаться непростой задачей. Ключевые стороны, которым могут быть нужны метаданные, разнообразны и пространственно разобщены. Это могут быть как конечные пользователи или аналитики, так и приложения или наборы инструментов. Процесс сбора стандартных требований не должен слишком расплываться. Автор предлагает следующий подход, учитывающий специфическую природу метаданных:
* определение ключевых сторон для каждого элемента метаданных;
* отнесение каждого элемента метаданных к определенной категории: метаданным бизнеса, техническим или метаданным процессов;
* отнесение каждого элемента метаданных к категории общих или уникальных на основе их использования в тех или иных процессах.
Следующий шаг - идентификация источника элемента метаданных. Обычно они называются "официальными метаданными" или "метаданными записи"1. Метаданные записи указывают на официальную версию определенного элемента для какого-либо события, в котором может быть несколько источников одних и тех же данных. Для того чтобы назвать определенный элемент метаданных официальным, важно понимать различные процессы, которые могут привести к созданию этого элемента. Эта информация помогает определить официальный источник метаданных. Например, компания розничной торговли создает корпоративное Хранилище данных, при этом элементы, содержащие информацию о клиентах, появляются в нескольких местах, таких как Хранилище данных о потребителях, система управления отношениями с клиентами (Customer Relationship Management, сокр. CRM) и система сбыта. При этом важно проводить анализ надежности и полноты каждого источника и оценивать, какие именно определения могут использоваться в качестве официальной версии. В данном случае уже может существовать Хранилище данных о потребителях, определяющее соответствующее измерение, поэтому можно будет считать словарь данных этого Хранилища официальными метаданными записей. После того как этот процесс будет закончен для всех элементов метаданных, можно будет сказать, что организация требований к метаданным завершена.
Выбор метамодели
Следующий шаг после формализации требований к метаданным - создание модели. Моделирование метаданных важно, поскольку оно может стать элементом, который используется во всей корпорации. Существует несколько способов выбора модели метаданных:
* создание специальной модели данных для работы с метаданными;
* использование имеющихся стандартных моделей;
* оснащение доступного репозитория метаданных инструментами, позволяющими использовать его как источник интеграции.
Для создания специальной модели метаданных важно иметь корректные определения элементов, их атрибутов и связей с другими элементами. Такая модель может быть объектно-ориентированной или моделью типа объект-отношение. Что касается стандартных моделей, то тут существует два варианта: модель открытой информации (Open Information Model, сокр. OIM) и общая метамодель Хранилища данных (Common Warehouse Meta-Model, сокр. CWM). CWM описывает обмен метаданными между Хранилищами данных, средствами Business Intelligence и управления знаниями и портальными технологиями. Согласно компании Meta Data Coalition, OIM - это набор спецификаций метаданных для облегчения их совместного и многократного использования в области разработки приложений и Хранилищ данных. OIM описывается с помощью универсального языка моделирования (Unified Modeling Language, сокр. UML) и организуется по предметным областям, которые могут быть легко использованы и при необходимости расширены. Эта модель данных основана на отраслевых стандартах, таких как UML, XML и SQL.
Выбор подходящей метамодели является непростой задачей. Хотя специальные модели бывают гораздо более гибкими, создание надежной модели на корпоративном уровне и ее долгосрочная поддержка могут оказаться довольно обременительными. Для решения такой задачи нужен хорошо продуманный план. С другой стороны, стандартные модели довольно широкие: они охватывают большинство требований, предъявляемых на корпоративном уровне. Но настройка таких моделей под специфические нужды корпорации может оказаться проблематичной. Для тех корпораций, где существуют наборы инструментов и связанные с ними метаданные, хорошим решением будет использование метамоделей от любого поставщика. При этом, безусловно, понадобятся существенные интеграционные усилия. С другой стороны, если корпорация только начинает работать с метаданными и у нее нет несовместимых наборов инструментов, то хорошим решением может быть создание собственной специальной метамодели.
После завершения моделирования метаданных важно определить репозиторий для хранения данных. Это может быть реляционное или объектно-ориентированное Хранилище.
[pagebreak]
Определение архитектуры высокого уровня
Для внедрения решений по работе с метаданными существует целый ряд архитектурных возможностей. Одно из решений - централизованный репозиторий, где хранятся все метаданные.
Основные элементы метаданных, которые будут храниться в таком центральном репозитории, - это метаданные приложений, систем управления базами данных, бизнеса и метаданные, связанные с различными процессами. Создание и модификация элементов метаданных должны осуществляться с помощью общего интерфейса. Для такого решения можно разработать специальную метамодель или использовать одну из стандартных. Данная архитектура имеет несколько преимуществ:
* сравнительно простая поддержка метаданных;
* упрощенные процедуры взаимодействия между компонентами;
* простые процедуры подготовки отчетности.
Некоторые корпорации пытаются создавать очень небольшие решения для работы с метаданными. Это означает, что каждое подразделение организации конструирует свое собственное решение.
Для облегчения обмена метаданными в качестве основы для их передачи используется XML. Каждое приложение, система управления базами данных или инструмент вступает в контакт с репозиторием с помощью XML. Парсер репозитория преобразует формат XML в формат метамодели и обновляет содержимое репозитория.
Наконец, третье архитектурное решение известно под названием распределенной архитектуры. Это тот случай, когда корпорация уже потратила значительное количество ресурсов на создание локального решения для работы с метаданными, а интеграция в масштабах всей корпорации оказывается слишком дорогостоящей. В результате локальное решение продолжает существовать, а в тех случаях, когда это оправдано и выгодно, происходит совместное пользование метаданными из нескольких источников.
Внедрение и поддержка решения для работы с метаданными
После завершения разработки архитектуры и выбора метамоделей можно приступать к внедрению решения. При этом надо иметь в виду следующее:
1. природу репозитория метаданных (реляционная база данных, система файлов, объектно-ориентированная база данных или репозиторий XML);
2. вопросы безопасности репозитория метаданных (кто управляет репозиторием; кто имеет право читать информацию репозитория или обновлять ее);
3. механизмы создания, чтения и добавления компонентов метаданных;
4. инфраструктуру отчетности для метаданных.
После разработки плана и обеспечения соответствующих инструментальных средств можно приступать к внедрению решения для работы с метаданными.
Но собственно внедрение еще не обеспечивает решения всех проблем. Важно обеспечить достаточно продолжительное функционирование созданной системы и ее соответствующее обслуживание. Одно из основных требований при этом - правильное распределение ролей и ответственности в корпорации.
После распределения ролей и ответственности необходимо создать процесс, определяющий жизненный цикл метаданных. Этот цикл задает следующие параметры: кто создает метаданные, кто использует их компоненты и кто отвечает за поддержку этих компонентов. Один из главных критериев долгосрочного успеха решения для работы с метаданными - это его расширяемость. Архитектура должна позволять легко добавлять новые требования к метаданным. Для этого необходим специальный процесс, обеспечивающий добавление новой информации о метаданных. При этом необходимо получить ответы на следующие важные вопросы:
* нужно ли хранить новые метаданные в общем репозитории (если таковой имеется);
* каковы методы доступа к элементам этих метаданных (только чтение или чтение и запись);
* являются ли эти метаданные уникальными или будут использоваться несколькими приложениями.
На основе ответов на эти вопросы принимаются соответствующие решения о хранении компонентов новых метаданных.
Пример решения для работы с метаданными
В качестве примера автор приводит розничную компанию, имеющую несколько Хранилищ данных для обеспечения различных видов бизнес-отчетности. Компания имеет Хранилище для составления отчетов по каналам поставок, Хранилище для CRM, Хранилище для данных о продажах и отдельное Хранилище для финансовой информации. Компания хочет создать единое корпоративное Хранилище данных с помощью консолидации информации в масштабах всей организации. Это хранилище будет центральным репозиторием для всех корпоративных данных, а отдельные подразделения будут создавать себе витрины данных на его основе. В процессе реализации этого проекта пришло понимание того, что также необходимо выработать стратегию консолидации метаданных.
Для этого можно использовать подход, описанный выше, который включает четыре основных действия. Первое действие - определение требований к метаданным. Этот процесс включает идентификацию заинтересованных сторон и классификацию метаданных. Поскольку это проект консолидации Хранилища данных, то типы метаданных будут достаточно простыми. Основные элементы - это некоторые корпоративные измерения, которые должны быть определены, и корпоративные факты. Оба этих элемента связаны с одними и теми же метаданными бизнеса. Следующий набор метаданных - это список таблиц и граф, использующих данные измерения и факты, т.е. это технические метаданные. Наконец, для документирования процессов ETL (extraction, transformation, loading - извлечение, преобразование и загрузка) и создания витрин данных необходима информация о тех шагах, из которых они состоят, т.е. это метаданные о процессах.
Для этих метаданных заинтересованными сторонами являются те, кто занимаются моделированием данных, а также разработчики ETL, витрин данных и отчетов. Помимо этого, такие метаданные нужны для работы с инструментами ETL и отчетности. Для консолидации метаданных требуются все элементы метаданных, их классификация, а также информация о том, кто и какие именно данные использует.
Следующий шаг - моделирование решения для работы с метаданными. В организации было принято решение создать свою метамодель, которая бы учитывала требования к модели данных, процессу ETL, витринам данных и инструментам отчетности.
После создания метамодели необходимо определить общую архитектуру. Было решено создать единый репозиторий для метаданных и определить процесс, который обеспечит его наполнение из всех систем. Например, после определения измерений и фактов метаданные экспортируются из инструментов моделирования данных и сохраняются в репозитории. Информация о процессах ETL создается вручную и также сохраняется в репозитории. Репозиторий инструментов отчетности наполняется с помощью заранее определенной технологии. Для выполнения требований отчетности, предъявляемых к метаданным, была создана система отчетности на основе интернета, которая создает запросы к репозиторию для получения информации.
После создания такого решения консолидация метаданных может считаться практически законченной. Следующая проблема - обеспечение долговременной работы данного решения. Например, как должен обрабатываться новый элемент или измерение, созданные в модели данных? Как вносится информация о новом процессе ETL или новом отчете? Все это определяется процессом поддержки метаданных. Для моделей данных периодически используется процесс синхронизации репозиториев инструментов и метаданных. Для ETL и отчетности существуют аналогичные процессы.
Заключение
Важность метаданных для корпораций уже общепризнанна. При работе с метаданными очень важно предварительно выработать соответствующую стратегию. Также важно понимать, что метаданные не являются универсальным средством для управления данными. Это мощное средство, которое может существенно улучшить качество анализа данных в корпорации, тем самым способствуя росту эффективности ее работы. При этом важно не распыляться в поисках абсолютно совершенного решения, а создавать решение, наиболее оптимальное для конкретного бизнеса.
Поиск
