CC BY
138
2. LBLRTM. http://rtweb.aer.com/line_param_frame.html
3. RTTOV. http://research.metoffice.gov.uk/research/interproj/nwpsaf/rtm/
4. MatricardiM.: The generation of RTTOV regression coefficients for IASI and AIRS using a new profile training set and a new linebyline database, ECMWF Research Dept. Tech. Memo. 564, 2008.
5. Головин Ю.М., Завелевич Ф.С., Никулин А.Г., Козлов Д.А., Монахов Д.О., Козлов И.А., Болмосов И.В., Архипов С.А., Целиков В.А., Романовский А.С. Информационные характеристики летного образца аппаратуры ИКФС-2 // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса: сборник статей. 2012. Т.9, № 5. С. 291-300.
6. Brunnel P., Turner S. On the use of Planck-weighted transmittances in RTTOV // Poster in the 13h International TOVS study conference, Ste. Adele, Canada, 29 October - 4 November 2003 (http://cimss.ssec.wisc.edu/itwg/itsc/itsc13/thursday/brunel_poster.pdf).
Technology for fast simulation of infrared sounders measurements
Valeriy Pavlovich Pyatkin, Doctor of Technical Sciences, Head of laboratory
Evgeniy Vladimirovich Rusin, Candidate of Technical Sciences, Senior Research Associate
Institute of Computational Mathematics and Mathematical Geophysics RAS
The computational technologies for fast and accurate modeling of infrared spectra to be measured by IRFS-2 and MSU-MR sounders which are planned to be installed on board of Russian meteorological Meteor-Msatellites are under consideration. Methodological aspects of fast radiative transfer model development are briefly described. Interface and functionality of the developed software is presented, its accuracy and performance are assessed.
Keywords: computational technologies, remote sensing, software, satellite measurements simulation, high-performance computing, RTTOV.
УДК 004.438
СТРУКТУРА ДАННЫХ ДЛЯ ХРАНЕНИЯ ИНФОРМАЦИИ В СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЯХ
Вера Львовна Волушкова, канд.техн.наук, доц., Тел.: +7 (920) 694 13 72, e-mail: [email protected] Тверской государственный университет http://university. tversu.ru Александра Юрьевна Волушкова, студент Тел.:+7(926)153-53-30, e-mail: [email protected] Московский авиационный институт http://www.mai.ru
Предложена структура данных для хранения «постов» в социальных сетях с небольшим количеством пользователей. Перед разработчиками стоит задача выбора удобной и эффективной системы хранения информации. Созданные в работе структуры данных учитывают особенности no-SQL и SQL хранилищ данных. Производительность каждой из предложенных моделей проверяется на запросах разной сложности к базам данных разной структуры. Эффективность предложенных структур проверяется на конкретных данных.
Ключевые слова: базы данных, NoSQL базы данных, MongoDB.
Данные в социальных сетях представляют собой текстовые сообщения различных пользователей, которые вывешиваются(post up) на страничках членов сети или страничках сообществ сети. Поэтому такие сообщения называют «постами». Посты принадлежат страничкам пользователей или сообществам сети. Данные постов не требуют синхронизации. Помимо страничек в социальных сетях, которые мы рассматриваем, существует понятие «новостная лента». «Новостная лента» - это подборка «постов» ав-
Волушкова
торов, на которые подписан пользователь, отфильтрованная по дате. Между авторами в сети существуют отношения «подписка» и «друг». Авторы-«друзья» могут комментировать сообщения друга, а авторы-«подписчики» могут лишь просматривать сообщения определённого пользователя сети.
Задача заключается в выборе способа хранения «постов», который обеспечивал бы минимальное время формирования странички пользователя сети или минимальное время формирования «новостной ленты».
Так как структура данных рассматриваемой социальной сети не является сложной, а основная задача заключается в минимизации времени отклика, можно рассмотреть не только традиционный способ хранения данных - реляционная база данных, но и NoSQL базы данных, в которых вопросы, связанные с обеспечением вычислительной мощности системы, успешно решаются разделением задач между узлами системы.
Впервые термин NoSQL был употреблён в 1998 году Карло Строззи (Carlo Strozzi) для обозначения своей базы данных, не поддерживавшей язык запросов SQL. В современном значении термин был выдвинут в 2009-м, когда Йохан Оскарссон (Johan Oskarsson) решил организовать встречу разработчиков для обсуждения распределенных баз данных. Сам акроним NoSQL принято расшифровывать как «Not only SQL». Это должно означать, что сообщество разработчиков NoSQL не позиционирует нереляционные хранилища как универсальное решение и подразумевает использование реляционных моделей хранения данных там, где это имеет смысл. Разработчики NoSQL хранилищ опираются на теорему Брюера.
Теорема Брюера или CAP теорема (акроним от Consistency, Availability, Partition tolerance)[1] заключается в следующем - невозможно создать распределенный веб-сервис, удовлетворяющий сразу трём требованиям: согласованности (consistency), доступности (availability) и устойчивости к разделению на части (partition tolerance).
Согласованность и доступность при отсутствии устойчивости к разделению - к этому классу относятся все традиционные реляционные базы данных.
Согласованность и устойчивость к разделению при отсутствии доступности - такой подход обеспечивает согласованность данных в ущерб доступности (в редких случаях даже в ущерб сохранности последних совершенных транзакций - см. Redis). Такой подход используют продукты BigTable, HBase, MongoDB, MemcacheDB, BerkeleyDB и другие.
Доступность и устойчивость к разделению при отсутствии согласованности - к этому классу относятся системы, направленные на быструю обработку больших объемов данных в условиях, когда появление этих данных на всех узлах системы в определенном порядке не имеет большого значения. Главными представителями этого класса являются потенциально согласованные (eventually consistent) системы, такие как Cassandra, Dynamo, Voldemort, CouchDB, SimpleDB и другие.
В дальнейшем будем рассматривать реляционную БД - Postgres и нереляционное хранилище MongoDB, т. к. для рассматриваемых социальных сетей не требуется разделение на узлы.
MongoDB - это документо-ориентированное нереляционное хранилище данных, использующее для хранения данных формат BSON - расширение формата JSON (JSON - JavaScript Object Notation, BSON - Binary JSON)[2]. Каждый экземпляр сервера MongoDB содержит несколько баз данных. Каждая база данных состоит из коллекций. Коллекция содержит в себе документы. Документы являются наборами полей, представляющих из себя пары ключ-значение. Структура данных лишена схемы. Так, один
документ может иметь разные поля, а поля документа с одинаковым именем не обязательно будут иметь один тип.
Сравним организацию данных в реляционной базе и в MongoDB.
Реляционная модель социальной сети содержит сущности: Users (user and community), UserToUser (для описания связей между пользователями), Post (реализована связь, отражающая иерархическую зависимость между постами - посты в ответ на другие посты). Такая модель позволяет формировать достаточно широкий набор запросов разной сложности.
Для работы с MongoDb используется Orm(Object-relational mapping) Google.morphia. ORM - технология программирования, которая связывает базы данных с концепциями объектно-ориентированных языков программирования, создавая «виртуальную объектную базу данных». В случае использование Google.morphia достаточно создать ряд объектов, описав их с помощью соответствующих классов. В каждом классе есть поля и методы работы с ними, а также обрабатываются возникающие в процессе работы исключительные ситуации согласно модели, приведенной в [3].
Модель в MongoDB представляет собой набор следующих сущностей:
@Entity("users") public class User {
@Id private ObjectId userld; @Property("user_name")
private String
name;
@Embedded private Wall userWall; @Reference(ignoreMissing = true)
private List<User> friends; }
thor; dactor;
public abstract class AbstractPost { @Id private ObjectId id; @Property ("text") private String text; @Property ("author") private ObjectId au-
@Property ("parent") private ObjectId re-
Entity("posts") @Indexes({
@Index(name = "wall_id_index", value = "wall_id"),
@Index(name = "author_id_index", value = "author")} )
public class Post extends AbstractPost { @Property("theme") private String theme; @Property("wall_id") private ObjectId
wallId;}
public class Wall { @Property private ObjectId id;
@Property
private String ownerType; }
}
Приведенная модель использует аннотированные объекты и DAO(data access object) подход, предоставляющий абстрактный интерфейс к базе MongoDb. Вся конфигурация задается аннотациями, XML файлы не используются.
В работе была сымитирована социальная сеть, имеющая 100000 user^. Каждый user имел в среднем по 50 друзей и 100 подписчиков. В post'ах было сделано в среднем по 70 сообщений на страничку каждого пользователя.
Генерация такой модели в Postgres достаточно длинная процедура. Важно правильно сформировать ключи и индексы во всех трех таблицах. Для таблицы UserToUser создаем индекс по двум полям user1,user2. Для таблицы Post создаем индекс по владельцу «стены» и индекс по автору «поста».
В MongoDB формирование модели занимает несколько минут за счет того, что наборы данных можно писать сначала с оперативную память, а затем скидывать на диск. Для этого использовалась JDK 1.8 и следующие настройки VM -d64 -Xms512m -Xmx4g.
Рассмотрим ряд типичных запросов, необходимых для формирования странички пользователя.
Для поиска всех «постов» пользователя с id = 100054 с учетом иерархии использовался следующий рекурсивный запрос:
WITH RECURSIVE tempi ( "id","parentPost","authorId","subject","content",PATH, LEVEL ) AS ( SELECT T1."id",T1."parentPost",T1."authorId", T1."subject",T1."content", CAST (T1."id" AS VAR-CHAR (50)) as PATH, 1 FROM "socialNework".post T1 WHERE T1."parentPost" IS NULL and T1."ownerId" = 100054
union select T2."id",T2."parentPost", T2."authorId", T2."subject",T2."content", CAST ( temp1.PATH ||'->'|| T2."id" AS VARCHAR(50)) ,LEVEL + 1 FROM "socialNework".post T2 INNER JOIN temp1 ON( temp1."id"= T2."parentPost") where T2."ownerId" = 100054 ) select * from temp1 ORDER BY PATH LIMIT 100
Получился следующий результат
Drag acdluim header here to g_oup by that column
1 id parentPost fr" authcrld subject fr content [т^ path fr levei fr
209 збо Nu! 1Í2677 su bjectl 62677 message from 1626*7 209360 1
209 361 209360 162677 su bjectl 62677 message from 1626т7 209360->209361 2
209 Ж 209361 124399 su bjectl 24399 iTiessage from 124399 209360->209361-s209363 3
209 366 209363 Ш6990 su bjectl 06990 message fror 106990 209360->209361 ->209363-;2093Í6 4
209 зет 209360 100Ü54 su bjectl 00-054 message fror 100054 20Í360-S-209367 2
209 362 Nun 147310 su bjectl £7310 message froín 1S7310 209362 1
209 364 NuS 161740 su bjectl 61740 message from 161740 20-9364 1
209 365 Null 161743 su bjectl 61743 message from 161746 209365 1
G rät Vlevr Form View
Records fetched: 3JÍ
I 3 rows returned (141 ms}|
Рис. 1. Результат рекурсивного запроса
В MongoDB этот результат получается с использованием запроса: db.test.find({{wall_id :"100054"},{parent: 'branch_root_id'}}); Время выполнения этого запроса в среднем 70мс.
Результаты тестирования отражены в таблице 1.
Таблица 1
Среднее время выполнения запросов
Время выполнения запроса на формирование странички шег'а(тс) Время выполнения запроса на формирование новостной ленты(тс) Время выполнения запроса на добавление поста(тс)
postgres 100 80 0.4
mongoDB 70 78 0.1
Для нагрузочного тестирования использовалось приложение Apache JMeter. План тестирования:
1. Thread group создаёт 100 потоков и выполняет 5 циклов.
2. Созданные потоки соединяются с базой данных с помощью JDBC-драйвер.
3. Потоки делают по одному запросу на формирование странички user^ к postgres и mongoDB.
4. Данные запросов отображаются на графике и в агрегированном отчете.
Таблица 2
Время выполнения запроса под нагрузкой
Количество пользователей
1 2 3 5 10 50 100
Время выполнения, postgres мс 100 100 100 100 100 105 107
Время выполнения mongoDB мс 70 70 70 70 70 83 88
Ошибки, % 0 0 0 0 0 0 0
Качественные показатели по работе с БД отражены в таблице 3.
Таблица 3
Качественное сравнение БД
Простота запросов Маштабируемость Работа под нагрузкой Целостность данных
postgres - + + +
mongoDB + + + -
Результаты эксперимента позволяют сделать вывод о том что, производительность Postrges и MongoDB при формировании странички пользователя и новостной ленты в социальных сетях небольшой размерности примерно одинакова. Поэтому, если у разработчиков сети есть привязка к реляционной базе в силу каких либо причин, например исторических, то не стоит переходить на модные в настоящий момент NoSQL БД. Если такой привязки нет и в команде нет специалистов SQL, то есть смысл воспользоваться MongoDB, так как формирование запросов в такой БД проще и связь с БД осуществляется с использованием непосредственно объектов, т.е. пропадает необходимость в создании слоя DAO.
Авторы считают, что в данной работе новыми являются следующие положения и результаты:
1. Модель структуры данных для хранения «постов» в социальных сетях, реализованная для Postgres и MongoDB. Оценка производительности БД с помощью созданной модели.
2. Программный продукт, который реализует модель БД, и позволяет рассчитать различные параметры Postgres и MongoDB при использовании их в социальных сетях
Литература
1. Brewer Eric A. Towards robust distributed systems // Proceedings of the XIX annual ACM symposium on Principles of distributed computing. - Portland, OR: ACM, 2000. Т. 19. № 7.
2. Кристина Чодороу, Майкл Дирольф MongoDB: The Definitive Guide. - O'Reilly Media, 2010. - 216 с.
2. Волушкова А.Ю. Анализ работы с исключениями в различных языках программирования // Образовательные ресурсы и технологии. 2014. № 1. С. 62-67
Structure of data for information storage in social networks
Vera Lvovna Volushkova, Candidate of Technical Sciences, Associate Professor Tver state university
Alexandra Yurevna Volushkova, student Moscow Aviation Institute
The structure of «posts» for storage in social networks with a small amount of users is offered. The developers face the problem of choosing an effective system of information storage. The data structures created in the work consider features of no-SQL and SQL storages of data. Productivity of each models is checked on inquiries of different complexity to databases of different structure. The efficiency of the offered structures is checked on concrete data.
Key words: databases, NoSQL databases, MongoDB.
