Влияет ли фрагментация данных на скорость random-доступа?
Одной из вечных тем FUD-а конкурентов NetApp является “проблема” с фрагментаций данных в WAFL.
Оставим сейчас в стороне вопрос, насколько фрагментация действительно проявляется в практической жизни (я на эту тему уже писал ранее). Рассмотрим только вопрос того, насколько такой эффект вообще имеет место быть в теории.
Алекс Макдональд, инженер NetApp, в своем блоге привел любопытную модель, оценивающую влияние фрагментации на эффективность, в случае случайного (random) по характеру доступа.
Он заполнил таблицу из ста строк сотней случайных чисел, взятых с random.org, в первом столбце, которые изображают фрагментированные данные, затем второй столбец также случайными числами, изображающими то, какой блок программа запросила, в случае рандомного доступа к данным. ?? наконец он сравнил суммарное расстояние “seek” в случае считывания запрошенных данных (второй столбец) из максимально фрагментированного массива (первый столбец) и упорядоченного (то есть просто от 1 до 100).
|
Random Placement |
Random Requested Block |
Matching Block (Random Placement) |
Seek Distance (Random Placement) |
Seek Distance (Sequential Placement) |
| 67 | 80 | 22 | 0 | 0 |
| 19 | 37 | 58 | 36 | 43 |
| 75 | 18 | 61 | 3 | 19 |
| 23 | 26 | 53 | 8 | 8 |
| 85 | 57 | 63 | 10 | 31 |
| 59 | 100 | 14 | 49 | 43 |
| 14 | 59 | 6 | 8 | 41 |
| … | … | … | … | … |
|
SUM |
3269 |
3322 |
С точки зрения “здравого смысла” мы бы ожидали, что фрагментированный столбец даст значительно (или хотя бы заметно) большую величину “seek”, по сравнению с упорядоченным, однако этого не произошло! Более того, столбец со случайно заполненными данными, из которого столь же случайно “запрашиваются” числа имел даже чуть меньший “seek” чем полностью упорядоченный! (Впрочем, ясно видно, что на достаточно большом интервале эти числа будут стремиться сравняться, так что можно просто принять их равными).
Несколько неожиданный для “здравого смысла” результат, однако, поразмыслив, нельзя не признать его правильным. “Случайное” помноженное на “случайное” не дает “случайное в квадрате”. :)
Отсюда немного парадоксальный вывод: В случае случайного (random) по характеру доступа к данным, а именно такой тип нагрузки обычно и принято тестировать в первую очередь, так как он наилучшим образом соответствует работе современных многозадачных серверных систем и баз данных OLTP, фрагментация (случайность их размещения) данных на диске практически не увеличивает количество “вредоносного” seek distance по сравнению со случайным чтением упорядоченных данных, и не ухудшает характеристики производительности!
Оставить комментарий