《外部排序》课件2

外部排序排序的定义和分类排序定义排序分类排序分类对一组数据进行重新排列，使其满足特定顺内部排序数据全部在内存中进行排序外部排序数据量太大，无法全部放入内存序的算法，需要借助外部存储设备进行排序内部排序的局限性内部排序是指数据全部存储在内存中的排序算法，当数据量过大超出内存容量时，无法进行内部排序例如，数据库系统中的海量数据，无法全部加载到内存中进行排序外部排序的概念内存不足磁盘存储当数据量过大无法全部加载到内外部排序将数据存储在磁盘上，存中时，需要使用外部排序并利用磁盘进行排序操作分治策略外部排序通常采用分治策略，将数据分割成多个块，分别排序后合并外部排序的优势处理大规模数据高效利用磁盘空间适用于各种排序场景123外部排序能够有效地处理超出内存容外部排序通过将数据分块存储在磁盘外部排序可以应用于多种排序场景，量的大数据集，适合处理海量数据上，可以最大限度地利用磁盘空间例如数据库排序、文件排序和日志处理等外部排序的应用场景大型数据库数据分析搜索引擎对海量数据进行排序，例如数据库中的数对海量数据进行排序，以便进行统计分析对网页进行排序，以便根据用户的查询结据表，以提高查询效率，例如计算各种指标的平均值、方差等果进行排名，例如搜索结果页面上的排序外部排序的基本过程数据分块1将数据文件划分为若干个大小合适的块内部排序2对每个块内的记录进行内部排序，得到有序的子文件归并排序3将有序的子文件进行多路归并，最终得到一个完全有序的文件单路归并排序将多个有序子文件逐个合并成一个更每次只合并两个子文件，并将结果写大的有序文件入新的文件重复合并过程，直到所有子文件合并成一个最终有序文件多路归并排序合并多个有序子文件提高排序效率12将多个已排序的子文件合并成通过并行处理，有效减少排序一个更大的有序文件时间优化内存利用率3将数据分块处理，降低内存需求外部排序的评判标准时间复杂度空间复杂度衡量排序算法执行时间随数据量增长评估排序算法所需的额外存储空间大的变化趋势小稳定性判断排序算法是否保持相等元素的相对顺序外部排序的实现方法归并排序1将数据分成多个块，并分别排序，然后将排序后的块合并成一个有序文件分块排序2将数据分成多个块，并分别排序，然后将排序后的块合并成一个有序文件置换选择排序3一种优化方法，它在排序过程中，对数据进行预处理，减少排序所需的磁盘操作I/O归并排序的空间复杂度归并排序的空间复杂度与输入数据量呈线性关系归并排序的时间复杂度On logn时间复杂度归并排序的时间复杂度为，无论数据是否已排序On logn归并排序的稳定性稳定性定义归并排序特性稳定排序算法保证相等元素的排序顺序保持不变归并排序是一种稳定的排序算法，能够保留相同元素的相对位置外部排序的优化技术分块排序置换选择排序两相归并排序将数据分成多个块，分别进行内部排序，在排序过程中，利用内存中的空间进行选首先将数据分成多个块，然后进行两两归然后对排序后的块进行归并择排序，并将已经排序好的数据写入外部并，最后得到最终排序结果存储器，从而提高效率分块排序基本思想优点将整个要排序的文件分成若干个分块排序可以有效地降低内存使大小相等的块，并分别对每个块用量，因为它只需要一次处理一进行内部排序，得到若干个有序个块的数据的块，最后再对这些有序的块进行归并排序缺点分块排序的效率取决于块的大小和内部排序算法的选择，如果块过小，则内部排序的效率会降低，如果块过大，则归并排序的效率会降低置换选择排序步骤选择步骤置换步骤排序123从输入文件中读取一定数量的记录，并对它每次从排序块中取出一个记录，并将其与下当所有输入记录都处理完后，排序块中的记们进行内部排序，形成一个有序的初始排序一个输入记录进行比较，如果下一个输入记录将按照升序排序，并将排序块写入输出文块录比排序块中记录大，则将下一个输入记录件置换到排序块中两相归并排序基本原理第一阶段第二阶段两相归并排序是将外部排序分为两个阶段将文件分成多个块，并将每个块分别进行将排序后的块合并成一个完整的有序文件，分别进行排序和归并排序，得到多个有序块外部排序的并行实现多处理器1利用多个处理器同时进行排序操作分布式系统2将数据分布在多个节点上进行排序并行归并3并行地执行归并操作，提高排序效率多路归并的具体实现磁盘读写内存管理归并算法文件管理多路归并排序需要从磁盘读取需要高效地管理内存空间，以选择合适的归并算法，例如二需要管理多个排序子文件，并数据，并将排序后的结果写入便存储多个排序子文件路归并或多路归并确保它们有序地合并磁盘基于文件的排序算法外部排序文件指针磁盘读写将数据文件划分为多个子文件，分别排使用文件指针指向每个子文件，并将子频繁的磁盘读写操作是基于文件排序算序，然后将排序后的子文件合并成一个文件按顺序读入内存进行比较和合并法的性能瓶颈有序文件基于数据库的排序算法语句排序索引加速排序数据库内置排序函数SQL使用子句对数据库表中的利用索引来优化排序操作，提高查询利用数据库提供的排序函数，例如ORDER BY数据进行排序效率、等SORT ORDER外部排序在大数据场景的应用大规模数据仓库云计算平台搜索引擎索引数据分析与挖掘大数据时代的排序挑战数据量巨大数据速度快数据类型多样海量数据难以在内存中完成排序，需要使用实时数据流需要快速排序，对算法效率要求不同类型数据需要不同的排序方法，例如文外部排序算法更高本、数值、日期等未来排序算法的发展趋势并行化和分布式排序近似排序算法基于深度学习的排序随着数据量的爆炸式增长，并行化和分布对于一些应用场景，精确排序并非必要，深度学习技术可以用于学习数据的复杂特式排序算法将变得越来越重要，以提高排近似排序算法可以提供更快的排序速度，征，并将其应用于排序算法的优化，提高序效率同时保持一定的排序质量排序精度和效率外部排序的局限性和未来方向数据量巨大排序算法复杂外部排序适用于处理海量数据，外部排序涉及多个步骤和算法，但随着大数据时代的到来，数据实现起来较为复杂，需要深入理规模不断增长，对外部排序的性解和掌握相关理论和技术能提出了更高的要求硬件资源限制并行化技术外部排序需要大量磁盘空间和内未来外部排序将更加注重并行化存资源，受限于硬件条件，可能技术，利用多核处理器和分布式无法满足所有应用场景的需求计算平台提高排序效率外部排序的典型案例分享外部排序在许多现实世界应用中发挥着至关重要的作用，例如大型数据库管理系统中的数据排序•搜索引擎索引的构建•网络流量分析和日志处理•基因组分析和生物信息学•金融交易数据处理和风险管理•外部排序的思考与展望外部排序技术将不断发展，与大数据技术、未来的外部排序算法将更加高效，并行化程分布式外部排序将成为主流，解决海量数据云计算技术深度融合度更高排序问题总结与问答外部排序是一种高效处理海量数据的排序方法，它将数据分割成多个块，然后对每个块进行内部排序，最后通过归并操作将所有块合并成一个有序序列外部排序在实际应用中具有广泛的应用场景，例如数据库管理、数据挖掘和搜索引擎等未来，随着大数据技术的发展，外部排序将继续得到发展和完善，例如并行排序、分布式排序和基于云计算的排序等。