হাই / লো অ্যালগরিদম কী?
আমি এটি এনহাইবারনেট ডকুমেন্টেশনে পেয়েছি (এটি অনন্য কী তৈরির একটি পদ্ধতি, বিভাগ 5.1.4.2), তবে এটি কীভাবে কাজ করে তার কোনও ভাল ব্যাখ্যা আমি পাইনি।
আমি জানি যে নাইবারনেট এটি পরিচালনা করে, এবং আমার ভিতরে জানার দরকার নেই, তবে আমি কেবল কৌতূহলী।
উত্তর:
প্রাথমিক ধারণাটি হ'ল একটি প্রাথমিক কী- একটি "উচ্চ" নম্বর এবং একটি "কম" নম্বর তৈরির জন্য আপনার কাছে দুটি সংখ্যা রয়েছে। কোনও ক্লায়েন্ট মূলত "উচ্চ" অনুক্রমটি বৃদ্ধি করতে পারে, তা জেনেও যে এটি "কম" মানের বিভিন্নতার সাথে পূর্ববর্তী "উচ্চ" মানের পুরো পরিসর থেকে নিরাপদে কী তৈরি করতে পারে।
উদাহরণস্বরূপ, ধরুন আপনার বর্তমান মান 35 এর সাথে "উচ্চ" ক্রম রয়েছে এবং "কম" সংখ্যাটি 0-1023 এর মধ্যে রয়েছে। তারপরে ক্লায়েন্টটি ক্রমটি 36 এ বৃদ্ধি করতে পারে (অন্য ক্লায়েন্টরা 35 টি ব্যবহারের সময় কী তৈরি করতে সক্ষম হবে) এবং জেনে নিন কীগুলি 35/0, 35/1, 35/2, 35/3 ... 35/1023 সমস্ত উপলব্ধ।
প্রাথমিক কী ছাড়া মান সন্নিবেশ করা এবং তারপরে ক্লায়েন্টের কাছে ফিরিয়ে আনার পরিবর্তে ক্লায়েন্টের পাশে প্রাথমিক কীগুলি সেট করতে সক্ষম হয়ে এটি (বিশেষত ওআরএম সহ) খুব কার্যকর হতে পারে। অন্য যে কোনও কিছু বাদ দিয়ে, এর অর্থ হ'ল আপনি যে কোনও সন্নিবেশ করার আগে সহজেই পিতামাতার / সন্তানের সম্পর্ক তৈরি করতে পারেন এবং কীগুলি সব জায়গায় রেখে দিতে পারেন , যা তাদের ব্যাচিংকে আরও সহজ করে তোলে।
জনের উত্তর ছাড়াও:
এটি সংযোগ বিচ্ছিন্ন কাজ করতে সক্ষম হতে ব্যবহৃত হয়। তারপরে একটি ক্লায়েন্ট সার্ভারকে হাই সংখ্যার জন্য জিজ্ঞাসা করতে পারে এবং লো সংখ্যাটি নিজেই বাড়িয়ে দেয় objects লো রেঞ্জটি ব্যবহার না করা অবধি সার্ভারের সাথে যোগাযোগ করার প্রয়োজন নেই।
যেহেতু এটি একটি খুব সাধারণ প্রশ্ন, আমি এই নিবন্ধটি লিখেছি , যার ভিত্তিতে এই উত্তরটি ভিত্তিক।
হাই / লো আলগোরিদিমগুলি সিকোয়েন্স ডোমেনটিকে "হাই" গ্রুপে বিভক্ত করে। একটি "হাই" মান সিঙ্ক্রোনসিভভাবে নির্ধারিত হয়। প্রতিটি "হাই" গোষ্ঠীকে সর্বাধিক সংখ্যক "লো" এন্ট্রি দেওয়া হয়, যা সমবর্তী নকল প্রবেশের বিষয়ে চিন্তা না করে অফ-লাইন দ্বারা নির্ধারিত হতে পারে।
সনাক্তকারীদের পরিসরটি নিম্নলিখিত সূত্র দ্বারা দেওয়া হয়েছে:
[(hi -1) * incrementSize) + 1, (hi * incrementSize) + 1)এবং "লো" মানটি সীমার মধ্যে থাকবে:
[0, incrementSize)এর শুরুর মান থেকে প্রয়োগ করা হচ্ছে:
[(hi -1) * incrementSize) + 1)যখন সমস্ত "লো" মান ব্যবহৃত হয়, একটি নতুন "হাই" মান পাওয়া যায় এবং চক্রটি অবিরত থাকে
আপনি এই নিবন্ধে আরও বিস্তারিত ব্যাখ্যা পেতে পারেন :
এবং এই চাক্ষুষ উপস্থাপনাটি অনুসরণ করাও সহজ:
হাই / লো অপ্টিমাইজার সনাক্তকারী প্রজন্মকে অনুকূলকরণের জন্য ঠিক আছে, তবে এটি আমাদের সনাক্তকারী কৌশল সম্পর্কে কিছু না জেনে আমাদের ডাটাবেসে সারি সন্নিবেশ করানো অন্য সিস্টেমগুলির সাথে ভাল খেলছে না।
হাইবারনেটটি পুলড লো অপ্টিমাইজারটি সরবরাহ করে, যা হাই / লো জেনারেটর কৌশলটির সুবিধাগুলি সরবরাহ করে এবং তৃতীয় পক্ষের ক্লায়েন্টদের সাথে ইন্টারঅ্যাপেরিবিলিটি সরবরাহ করে যা এই ক্রম বরাদ্দ কৌশল সম্পর্কে অবগত নয়।
অন্যান্য সিস্টেমের সাথে উভয়ই দক্ষ এবং আন্তঃযোগাযোগ্য হওয়ায়, পুলযুক্ত লো অপ্টিমাইজারটি উত্তরাধিকারের হাই / লো সনাক্তকারী কৌশলের চেয়ে অনেক ভাল প্রার্থী।
@GeneratedValue(strategy = GenerationType.SEQUENCE, generator = "name") @SequenceGenerator(name="name", sequenceName = "name_seq", allocationSize=100)আমার আইডি ব্যবহার করছি
, (hi * incrementSize) + 1)... এটি হওয়া উচিত , hi * incrementSize), তাই না?
লো হ'ল একটি ক্যাশেড বরাদ্দকারী যা সাধারণত কিছু মেশিন শব্দের আকারের উপর ভিত্তি করে অর্থপূর্ণ আকারের রেঞ্জগুলি (যেমন একসাথে 200 টি চাবি অর্জন করতে পারে) এর পরিবর্তে কিংসস্পেসকে বড় অংশগুলিতে বিভক্ত করে যা কোনও মানুষ সম্ভবত বোধগম্যভাবে চয়ন করতে পারে।
হাই-লো ব্যবহারের ফলে সার্ভার পুনঃসূচনাতে প্রচুর পরিমাণে কীগুলি নষ্ট হয়ে যায় এবং বৃহত্তর মানব-বন্ধুত্বপূর্ণ কী মান তৈরি হয়।
হাই-লো বরাদ্দকারীর চেয়ে ভাল হ'ল "লিনিয়ার কাঙ্ক" বরাদ্দকারী। এটি একই ধরণের টেবিল-ভিত্তিক নীতি ব্যবহার করে তবে ছোট, সুবিধামত আকারের অংশগুলি বরাদ্দ করে এবং সুন্দর মানব-বান্ধব মান উত্পন্ন করে।
create table KEY_ALLOC (
SEQ varchar(32) not null,
NEXT bigint not null,
primary key (SEQ)
);পরবর্তী বরাদ্দ করতে, বলুন, 200 কী (যা তখন সার্ভারে একটি পরিসীমা হিসাবে ধরে রাখা হয় এবং প্রয়োজন হিসাবে ব্যবহৃত হয়):
select NEXT from KEY_ALLOC where SEQ=?;
update KEY_ALLOC set NEXT=(old value+200) where SEQ=? and NEXT=(old value);আপনি এই লেনদেন প্রতিশ্রুতিবদ্ধ করতে পারেন (বিতর্ক পরিচালনা করতে পুনরায় চেষ্টা করুন), আপনি 200 টি কী বরাদ্দ করেছেন এবং প্রয়োজনীয় হিসাবে সেগুলি সরবরাহ করতে পারেন।
মাত্র ২০ টির আকারের এই স্কিমটি ওরাকল সিকোয়েন্স থেকে বরাদ্দের চেয়ে 10x দ্রুত এবং সমস্ত ডাটাবেসের মধ্যে 100% বহনযোগ্য। বরাদ্দ কর্মক্ষমতা হাই-লো সমতুল্য।
অ্যাম্বিলারের ধারণার বিপরীতে, কী-স্পেসটিকে একটি স্বতন্ত্র লিনিয়ার নম্বররেখার মতো আচরণ করে।
এটি যৌগিক কীগুলির জন্য অনুপ্রেরণা এড়িয়ে যায় (যা কখনই সত্যিই ভাল ধারণা ছিল না) এবং সার্ভার পুনরায় চালু হওয়ার সময় সম্পূর্ণ লো-শব্দের অপচয় করা এড়ানো যায়। এটি "বন্ধুত্বপূর্ণ", মানব-স্কেলের মূল মান উত্পন্ন করে।
মিঃ অ্যাম্বেলারের ধারণা তুলনা করে উচ্চ 16- বা 32-বিট বরাদ্দ করে এবং হাই-শব্দের বৃদ্ধি হিসাবে বড় মানব-বন্ধুত্বপূর্ণ মূল মান উত্পন্ন করে।
বরাদ্দিত কীগুলির তুলনা:
Linear_Chunk Hi_Lo
100 65536
101 65537
102 65538
.. server restart
120 131072
121 131073
122 131073
.. server restart
140 196608নকশা অনুসারে, তার সমাধানটি তুলনামূলক কোনও সুবিধা অর্জন করার সময় লিনিয়ার_চঙ্কের চেয়ে সংখ্যা-লাইনের (সম্মিলিত কীগুলি, বড় হাই-ওয়ার্ড পণ্যগুলি) মূলত আরও জটিল।
হাই-লো নকশা ওও ম্যাপিং এবং অধ্যবসায়ের প্রথম দিকে উত্থাপিত হয়েছিল। এই দিনগুলিতে অধ্যবসায়ের কাঠামো যেমন হাইবারনেট তাদের ডিফল্ট হিসাবে সহজ এবং আরও ভাল বরাদ্দ সরবরাহ করে।
আমি দেখতে পেয়েছি যে হাই / লো অ্যালগরিদম আমার অভিজ্ঞতার ভিত্তিতে প্রতিরূপের পরিস্থিতিতে একাধিক ডাটাবেসের জন্য উপযুক্ত। এটি কল্পনা করুন. আপনার নিউ ইয়র্কে একটি সার্ভার রয়েছে (ওরফে 01) এবং লস অ্যাঞ্জেলেসে অন্য একটি সার্ভার রয়েছে (ওরফে 02) তারপরে আপনার একটি ব্যক্তিগত টেবিল রয়েছে ... সুতরাং নিউ ইয়র্কে যখন কোনও ব্যক্তি তৈরি হয় ... আপনি সর্বদা এইচআই মান হিসাবে 01 ব্যবহার করেন এবং এলও মান হ'ল পরবর্তী সিক্যুয়ালিয়াল। উদাহরণ উদাহরণ।
লস অ্যাঞ্জেলেসে আপনি সবসময় এইচআই 02 ব্যবহার করেন example উদাহরণস্বরূপ:
সুতরাং, যখন আপনি ডাটাবেসের অনুলিপি ব্যবহার করেন (কোনও ব্র্যান্ডই হোক না কেন) সমস্ত প্রাথমিক কী এবং ডেটা সহজে এবং প্রাকৃতিকভাবে ডুপ্লিকেট প্রাথমিক কী, সংঘর্ষ ইত্যাদি সম্পর্কে চিন্তা না করেই একত্রিত হয়
এই দৃশ্যে যাওয়ার সেরা উপায়।