WikiDer > Внешняя сортировка

Внешняя сортировка это класс сортировка алгоритмы который может обрабатывать огромное количество данные. Внешняя сортировка требуется, когда сортируемые данные не помещаются в основная память вычислительного устройства (обычно баран), а вместо этого они должны находиться в более медленном внешняя память, обычно привод жесткого диска. Таким образом, внешние алгоритмы сортировки алгоритмы внешней памяти и, таким образом, применимо в внешняя память модель вычисления.

Алгоритмы внешней сортировки обычно делятся на два типа: сортировка распределения, которая напоминает быстрая сортировка, и внешняя сортировка слиянием, которая напоминает Сортировка слиянием. Последний обычно использует гибридный стратегия сортировки-слияния. На этапе сортировки фрагменты данных, достаточно маленькие, чтобы поместиться в основной памяти, считываются, сортируются и записываются во временный файл. На этапе слияния отсортированные подфайлы объединяются в один файл большего размера.

Модель

Алгоритмы внешней сортировки можно проанализировать в модель внешней памяти. В этой модели тайник или внутренняя память размера M и неограниченная внешняя память делятся на блоки размера B, а Продолжительность алгоритма определяется количеством передач памяти между внутренней и внешней памятью. Как их не обращающий внимания на тайник аналоги, асимптотически оптимальный внешние алгоритмы сортировки достигают Продолжительность (в Обозначение Big O) из ${ displaystyle O left ({ tfrac {N} {B}} log _ { tfrac {M} {B}} { tfrac {N} {B}} right)}$.

Внешняя сортировка слиянием

Одним из примеров внешней сортировки является внешняя Сортировка слиянием алгоритм, который является K-способ слияния. Он сортирует фрагменты, каждый из которых умещается в ОЗУ, а затем объединяет отсортированные фрагменты вместе.^[1][2]

Алгоритм сначала сортирует M элементов за раз и помещает отсортированные списки обратно во внешнюю память. Тогда это рекурсивно делает ${ displaystyle { tfrac {M} {B}}}$-way слияние в этих отсортированных списках. Чтобы сделать это слияние, B элементы из каждого отсортированного списка загружаются во внутреннюю память, и минимум выводится повторно.

Например, для сортировки 900 мегабайты данных, используя только 100 мегабайт ОЗУ:

1. Прочтите 100 МБ данных в основной памяти и отсортируйте их обычным способом, например быстрая сортировка.
2. Запишите отсортированные данные на диск.
3. Повторяйте шаги 1 и 2 до тех пор, пока все данные не будут распределены по отсортированным фрагментам по 100 МБ (есть 900 МБ / 100 МБ = 9 фрагментов), которые теперь необходимо объединить в один выходной файл.
4. Прочтите первые 10 МБ (= 100 МБ / (9 фрагментов + 1)) каждого отсортированного фрагмента во входные буферы в основной памяти и выделите оставшиеся 10 МБ для буфера вывода. (На практике это может обеспечить лучшую производительность, если увеличить выходной буфер, а входной - немного меньше.)
5. Выполнить 9-стороннее слияние и сохраните результат в буфере вывода. Каждый раз, когда буфер вывода заполняется, записывайте его в окончательно отсортированный файл и очищайте его. Каждый раз, когда опустошается какой-либо из 9 входных буферов, заполняйте его следующими 10 МБ из связанных с ним отсортированных блоков размером 100 МБ до тех пор, пока данные из этого блока больше не станут доступны. Это ключевой шаг, который заставляет внешнюю сортировку слиянием работать извне - поскольку алгоритм слияния выполняет только один проход последовательно через каждый из фрагментов, каждый фрагмент не нужно загружать полностью; скорее, при необходимости могут быть загружены последовательные части блока.

Исторически вместо сортировки иногда используется алгоритм выбора замены^[3] был использован для выполнения начального распределения, чтобы произвести в среднем вдвое меньше выходных фрагментов двойной длины.

Дополнительные пропуска

Предыдущий пример представляет собой двухпроходную сортировку: сначала сортировка, затем слияние. Сортировка заканчивается одиночным k-way слияние, а не серия двухсторонних проходов слияния, как при типичной сортировке слиянием в памяти. Это потому, что каждый проход слияния читает и записывает каждое значение с диска и на диск.

Ограничение однопроходного слияния заключается в том, что по мере увеличения количества блоков память будет делиться на большее количество буферов, поэтому каждый буфер будет меньше. Это вызывает много более мелких чтений, а не меньшее количество более крупных. Таким образом, для сортировки, скажем, 50 ГБ в 100 МБ ОЗУ использование одного прохода слияния неэффективно: диск пытается заполнить входные буферы данными из каждого из 500 фрагментов (мы читаем 100 МБ / 501 ~ 200 КБ из каждый фрагмент за раз) занимают большую часть времени сортировки. Использование двух проходов слияния решает проблему. Тогда процесс сортировки может выглядеть так:

1. Выполните начальный проход сортировки фрагментов, как и раньше.
2. Запустите первый проход слияния, объединяя 25 фрагментов за раз, в результате чего получается 20 отсортированных фрагментов большего размера.
3. Выполните второй проход слияния, чтобы объединить 20 больших отсортированных фрагментов.

Как и сортировки в памяти, эффективные внешние сортировки требуют О(п бревно п) time: линейное увеличение размера данных требует логарифмического увеличения числа проходов, и каждый проход требует линейного числа операций чтения и записи. При использовании больших объемов памяти, предоставляемых современными компьютерами, логарифмический коэффициент растет очень медленно. При разумных предположениях не менее 500 ГБ данных можно отсортировать с использованием 1 ГБ оперативной памяти, прежде чем третий проход станет полезным, и во много раз больше данных можно отсортировать до того, как четвертый проход станет полезным.^[4] Носители с низким временем поиска, такие как твердотельные накопители (SSD) также увеличивают объем, который можно отсортировать, прежде чем дополнительные проходы улучшат производительность.

Размер основной памяти важен. Удвоение памяти, предназначенной для сортировки, уменьшает вдвое количество фрагментов и количество операций чтения на фрагмент, уменьшая количество требуемых поисков примерно на три четверти. Соотношение оперативной памяти и дискового пространства на серверах часто позволяет удобно выполнять огромные операции на кластере машин.^[5] а не на одной машине с несколькими проходами.

Сортировка по внешнему распределению

Сортировка по внешнему распределению аналогична быстрая сортировка. Алгоритм находит примерно ${ displaystyle { tfrac {M} {B}}}$ поворачивает и использует их для разделения N элементы в подмассивы примерно одинакового размера, каждый из которых все меньше следующего, а затем рекурсию до тех пор, пока размеры подмассивов не станут меньше, чем размер блока. Когда подмассивы меньше размера блока, сортировку можно выполнить быстро, потому что все операции чтения и записи выполняются в тайник, а в модель внешней памяти требует ${ displaystyle O (1)}$ операции.

Однако найдя именно ${ displaystyle { tfrac {M} {B}}}$ pivots не будет достаточно быстрым, чтобы сортировать внешнее распределение асимптотически оптимальный. Вместо этого мы находим чуть меньше точек поворота. Чтобы найти эти точки, алгоритм разбивает N вводить элементы в ${ displaystyle { tfrac {N} {M}}}$ куски, и берет каждый ${ displaystyle { sqrt { tfrac {M} {16B}}}}$ элементы и рекурсивно использует медиана медиан алгоритм поиска ${ displaystyle { sqrt { tfrac {M} {B}}}}$ шарниры.^[6]

Существует двойственностьили фундаментальное сходство между алгоритмами, основанными на слиянии и распределении.^[7]

Спектакль

В Сортировка теста, созданный ученым-компьютерщиком Джим Грей, сравнивает внешние алгоритмы сортировки, реализованные с использованием точно настроенного оборудования и программного обеспечения. В успешных реализациях используются несколько приемов:

• Использование параллелизма
  • Несколько дисководов можно использовать параллельно, чтобы улучшить скорость последовательного чтения и записи. Это может быть очень рентабельным улучшением: победитель Sort Benchmark в рентабельной категории Penny Sort использует шесть жестких дисков в машине среднего уровня.^[8]
  • Программное обеспечение для сортировки может использовать несколько потоков, чтобы ускорить процесс на современных многоядерных компьютерах.
  • Программное обеспечение можно использовать асинхронный ввод / вывод так что один прогон данных может быть отсортирован или объединен, в то время как другие прогоны читаются или записываются на диск.
  • Несколько компьютеров, соединенных быстрыми сетевыми соединениями, могут параллельно сортировать часть огромного набора данных.^[9]
• Увеличение аппаратной скорости
  • Использование большего объема ОЗУ для сортировки может уменьшить количество обращений к диску и избежать необходимости в большем количестве проходов.
  • Быстрая внешняя память вроде твердотельные накопители может ускорить сортировку, если размер данных достаточно мал, чтобы полностью поместиться на SSD, или, что реже, ускорить сортировку фрагментов размером с SSD в трехпроходной сортировке.
  • Много на максимальную скорость сортировки оборудования могут влиять другие факторы: скорость ЦП и количество ядер, задержка доступа к ОЗУ, пропускная способность ввода / вывода, скорость чтения / записи на диск, время поиска на диске и другие. «Балансировка» оборудования для сведения к минимуму узких мест является важной частью разработки эффективной системы сортировки.
  • Экономическая эффективность, а также абсолютная скорость могут иметь решающее значение, особенно в кластерных средах, где более низкая стоимость узлов позволяет приобретать больше узлов.
• Увеличение скорости работы программного обеспечения
  • Некоторые участники Sort Benchmark используют вариант радиальная сортировка для первой фазы сортировки: они разделяют данные в одну из многих «ячеек» в зависимости от начала ее значения. Данные Sort Benchmark являются случайными и особенно хорошо подходят для этой оптимизации.
  • Сжатие входных, промежуточных файлов и выходных данных может сократить время, затрачиваемое на ввод-вывод, но не допускается в тесте сортировки.
  • Так как Sort Benchmark сортирует длинные (100-байтовые) записи с использованием коротких (10-байтовых) ключей, программное обеспечение для сортировки иногда переупорядочивает ключи отдельно от значений, чтобы уменьшить объем ввода-вывода памяти.

Рекомендации

Смотрите также

• Слияние сортировки мэйнфреймов
• Алгоритм внешней памяти
• Funnelsort
• Сортировка распределения без учета кэша

внешняя ссылка

• STXXL, набор инструментов алгоритмов, включая внешнюю сортировку слиянием
• Пример внешней сортировки слиянием
• Реализация слияния K-Way
• Сортировка во внешней памяти в Java
• Пример реализации Pennysort с использованием Judy Arrays
• Сортировка теста