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Distributed Compact Trie Hashing Proposé par D.E ZEGOUR.

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1 Distributed Compact Trie Hashing Proposé par D.E ZEGOUR

2 Trie hashing Le hachage digital est l'une des méthodes les plus rapides pour l'accès au fichiers monoclé, ordonnés et dynamiques. La technique utilise une fonction de hachage variable représentée par un arbre digital qui pousse et se rétracte en fonction des insertions et suppressions. Caractéristiques principales : l'arbre réside en mémoire pendant l'exploitation du fichier. 6 Octets / case Un accès au plus pour retrouver un article

3 Compact trie hashing Plusieurs manières de représenter la fonction d'accès en mémoire. Objectifs : doubler les fichiers adressés pour le même espace mémoire utilisé par la représentation standard. L'idée : représenter les liens de manière implicite au détriment d'algorithmes de maintenance légèrement plus long que ceux de la représentation standard. Consommation : 3 octets par case du fichier. Ce qui permet d'adresser des millions d'articles avec un espace mémoire dérisoire. Pour un environnement distribué cette option est sans doute plus intéressante notamment pour le transfert des parties de l'arbre d'un site à un autre.

4 Distributed compact trie hashing Nous proposons une distribution de CTH relativement aux propriétés des Sdds, c'est à dire en respectant les contraintes suivantes : Distribution des cases du fichier sur les serveurs( à raison d'un serveur par case) Pas de site maître Aucun dialogue entre les clients.

5 Plan à suivre Compact trie hashing Distribution de la méthode sur plusieurs sites. Algorithmes informels de recherche et insertion Illustration de la méthode Algorithmes (Recherche et insertion) Simulation à prévoir

6 Trie hashing Exemple : Arbre de Litwin O,0 I, 0 T, 0 _, O, 0T, I, I, 0 _,

7 Compact trie hashing Exemple : Nouvel arbre _ | TOI T|12O3_4I

8 Compact trie hashing Principe L'arbre contient toutes les séquences de division ordonnées sans la duplication des digits commun. Tous les premiers digits des séquences de division sont placés de manière ordonnée de gauche à droite dans le niveau 1 de l'arbre. Pour chaque nœud du niveau 1 tous les seconds digits sont placés au niveau 2 de manière ordonnée de gauche à droite. et ainsi de suite. Les cases sont au niveau des feuilles. La concaténation des digits sur une branche de l'arbre représente la clé maximale de la case figurant dans la feuille correspondante.

9 Compact trie hashing Principe La représentation correspond ainsi au préordre ( n T1 T2 ) sur ce nouvel arbre. Dans cette représentation : l'arbre digital est une suite de nœuds internes et externes. Un nœud interne est un digit. Un nœud externe est un pointeur vers une case du fichier.

10 Compact trie hashing Expansion de larbre Soit m la case à éclater. Former la séquence ordonnée des clés de cette case augmentée de la clé qui a provoqué la collision. Soit C' la clé du milieu et C'' la dernière. Déterminer la plus petite séquence Seq de digits dans C' qui permet de distinguer C' de C''. Soit C'1C'2.....C'K cette séquence. Soit I les premiers digits de cette séquence qui existent déjà dans l'arbre.

11 Compact trie hashing Expansion de larbre Expansion de l'arbre : Soit Ind_d : l'indice (dans larbre) du digit en fond de pile (premier digit de la clé maximale Cm de la case surchargée.) Ind_m : l'indice de la case surchargée Si I <> 0 Si Cm préfixe de Seq Ind_d := Ind_m Sinon Ind_d := l'indice du premier digit de Seq différent dans Cm Fsi

12 Compact trie hashing Expansion de larbre Cas k- I = 1 insérer à la position Ind_d C' k m d1 d2.....M Cas k- I > 1 Insérer à la position Ind_d C' i+1 C' i C' k m M Nil2 Nil3.....d1d2....Nil1 Dans le premier cas deux nœuds sont rajoutés, dans le second cas 2( K - I) nœuds. M étant la prochaine case à allouer au fichier.

13 Compact trie hashing Recherche L'algorithme de recherche parcourt la forme linéaire de l'arbre et utilise une pile. Arbre[ I ] désigne la case recherchée. I désigne l'indice de la case dans l'arbre ( P ) désigne le contenu de la pile en commençant par le fond si la pile n'est pas vide, :' sinon. ( P ) désigne la clé maximale de la case trouvée.

14 Compact trie hashing Recherche Init( P ) ; I := 1; Trouv := Faux Tq Non Trouv : Si Interne(Arbre[ I ]) Empiler(P, ( Arbre[ I ], I ) ) I := I + 1 Sinon Si C <= ( P ) Trouv := Vrai Sinon Depiler(P, (V, J) ) I := I + 1 Fsi Ftq

15 Compact trie hashing Mécanisme de construction Insertion de la séquence a ce dx ef h x y kx fe hx hy yya yyb yyc Capacité : B = 4 Au départ l'arbre est |0 ||… désigne la clé maximale.

16 Compact trie hashing Mécanisme de construction 1. a ce dx ef sont insérées dans la case 0. L'arbre : | 0 0 a ce dx ef h

17 Compact trie hashing Mécanisme de construction 2. Insertion de h L'arbre : d 0 | 1 0 a ce dx ef h 1 Collision sur case 0 Clé maximale =||… Séquence de division = d K = 1 ; I = 0

18 Compact trie hashing Mécanisme de construction 3. Insertion de x y L'arbre : d 0 | 1 0 a ce dx ef h x y 1 kx

19 Compact trie hashing Mécanisme de construction 4. Insertion de kx L'arbre : d 0 k 1 | 2 0 a ce dx ef h kx 1 xyxy 2 Collision sur case 1 Clé maximale =||… Séquence de division = k K = 1 ; I = 0

20 Compact trie hashing Mécanisme de construction 5. Insertion de fe L'arbre : d 0 k 1 | 2 0 a ce dx ef fe h kx 1 xyxy 2 hx

21 Compact trie hashing Mécanisme de construction 6. Insertion de hx L'arbre : d 0 h 1 k 3 | 2 0 a ce dx ef fe h hx 1 xyxy 2 kx 3 Collision sur case 1 Clé maximale = k|… Séquence de division = h K = 1 ; I = 0 by

22 Compact trie hashing Mécanisme de construction 7. Insertion de hy L'arbre : d 0 h _ 1 4 k 3 | 2 0 a ce dx ef fe h 1 xyxy 2 kx 3 hx hy 4 Collision sur case 1 Clé maximale =h|… Séquence de division = h_ K = 2 ; I = 1

23 Compact trie hashing Mécanisme de construction 8. Insertion de yya yyb L'arbre : d 0 h _ 1 4 k 3 | 2 0 a ce dx ef fe h 1 x y yya yyb 2 kx 3 hx hy 4 yyc

24 Compact trie hashing Mécanisme de construction 9. Insertion de yyc L'arbre : d 0 h _ 1 4 k 3 y y a 2 5 Nil | Nil 0 a ce dx ef fe h 1 x y yya 2 kx 3 hx hy 4 yyb yyc 5 Collision sur case 2 Clé maximale =||… Séquence de division = yya K = 3 ; I = 0

25 Compact trie hashing Suppression Le processus de fusion est déclenché quand la taille de la case devient inférieure à B/2 lors d'une suppression. La fusion aura lieu alors si la somme des clés contenues dans cette case et celles contenues dans la case sœur est <= B. L'arbre est alors réduit d'un nœud interne et d'un nœud externe. Le processus peut continuer en cascade.

26 Compact trie hashing Suppression Soit ind_m l'indice dans l'arbre de la case (soit M) contenant la clé à supprimer. On peut avoir les cas suivants :... d M M d M1 M d M d1 M d1 M1 d M.... C'est à dire respectivement : Interne(Ind_m - 1) et Externe(Ind_m + 1) Externe(Ind_m - 1) et Interne(Ind_m - 2) Interne(ind_m - 1) et Interne(Ind_m + 1) et Externe(Ind_m + 2) avec Ind_m + 2 <= Nbrnoeud Interne(Ind_m - 1) et Interne(Ind_m - 3) et Externe( Ind_m - 2)

27 Compact trie hashing Suppression Nil est considéré comme un nœud externe. Nbrnoeud est l'indice du dernier nœud dans l'arbre. Ca se réduit respectivement comme suit :... M.... ou... M1... si M devient Nil... M1.... ou... M... si M1 est Nil... d1 M d M....

28 Compact trie hashing Recherche séquentielle Les cases sont ordonnées de la gauche vers la droite. Dans l'exemple : Pour I :=1, Nbrnoeud Si Externe ( I ) Et Non Nil Imprimer la case Arbre[ I ] Fsi Fpour

29 Compact trie hashing Performances Algorithmes en mémoire : Recherche : N/2 en moyenne Insertion : N/2 décalages en moyenne Encombrement : 3 octets / case en moyenne. algorithmes sur disque : ( même performance que TH) 1 accès au plus pour retrouver un article

30 Distributed Compact trie hashing Concepts Au niveau de chaque client il y a un arbre digital partiel à partir duquel toute opération sur le fichier est entamée. Tout client peut rentrer en scène à tout moment avec un arbre vide ( | 0 ) Pendant la phase de recherche, commune à toutes les opérations, émanant d'un client l'arbre est mis à jour progressivement jusqu'à l'obtention de l'arbre réel.(son mûrissement). ( Processus décrit plus loin )

31 Distributed Compact trie hashing Concepts Au niveau de chaque serveur il y a un arbre digital partiel une case contenant les articles du fichier un intervalle [Min, Sup] L'arbre digital au niveau du serveur est créé ou étendu à chaque division d'un serveur. Il garde ainsi la trace de tous les éclatements sur ce serveur. A toute case est associé un intervalle contenant toutes les clés possibles pouvant être contenues dans cette case. Cet intervalle est nécessaire lors de la phase de recherche puisqu'il en constitue le critère d'arrêt.

32 Distributed Compact trie hashing Concepts Quand une case éclate, il y a extension de larbre du serveur extension de l'arbre du client. Initialisation dun nouveau serveur ( Le processus d'éclatement est donné plus loin ) Les intervalles des deux serveurs sont aussi mis à jour. Les arbres digitaux sont représentés en forme séquentielle préordre sur le graphe G.

33 Distributed Compact trie hashing Concepts Initialisation du système Initialiser le serveur 0 avec Case : Intervalle : >Petite <=Grande Arbre : | 0 Nous supposons que toutes les clés sont strictement supérieures à une clé (_____) et inférieures ou égales à une clé (|||||||). Petite = '______' Grande = '|||||||||' Les arbres au niveau des clients sont initialisés | 0.

34 Distributed Compact trie hashing Concepts L'expansion du fichier se fait à travers les collisions. A chaque collision il y a distribution du fichier (du serveur éclaté) sur un serveur logique. Le nombre de serveurs est conceptuellement infini. Le serveur peut être déterminé de manière statique ou dynamique. On peut avoir plusieurs serveurs logiques pour le même serveur physique.

35 Distributed Compact trie hashing Transformation (Client, Clé) Serveur (i) Appliquer CTH sur l'arbre du client. soit I le serveur sélectionné. (ii) Cas I = Nil Envoi dun message à tous les serveurs : Où suis-je? Si un tel serveur existe ( soit m ) substituer m à Nil dans larbre du client. I := m; Stop (iii) Cas I <> Nil Aller au serveur I. Si clé dans l'intervalle de I : Arrêt avec succès (iv) Si arbre vide au niveau de I, ou I = précédent serveur c'est une impasse. Envoyer un message à tous les serveurs pour déterminer le nouveau serveur I et Arrêt (iv) Si arbre non vide déterminer la partie de l'arbre dans le serveur à copier dans le client. La recopier puis, reprendre à partir de (i)

36 Distributed Compact trie hashing Transformation (Client, Clé) Serveur Cas m = Nil A tout Nil rencontrée est associé un intervalle (Min, Max). Quand on rencontre Nil dans l'arbre du client ( original ou modifié) on envoie un message à tous les serveurs pour savoir si Nil a été remplacé ou non (avec l'intervalle). s'il a été remplacé, on remplace Nil par ce serveur

37 Distributed Compact trie hashing Transformation (Client, Clé) Serveur Cas où I = précédent serveur Supposons qu'un client avec l'arbre c 0 e t 3 5 | 2 recherche la cle 'h' et supposons que le serveur 2 contient l'arbre w 2 | 7 avec l'intervalle >s, <=w. Le module de recherche sélectionne le serveur 2. Comme 'h' n'est pas dans l'intervalle de ce serveur, il y a remplacement dans l'arbre du client, ce qui donne C 0 e t 3 5 w 2 | 7. La ré application de CTH sur 'h' nous redonne 2 et le processus de recherche rentre dans une boucle infinie.

38 Distributed Compact trie hashing Transformation (Client, Clé) Serveur Détermination de la partie de l'arbre 1. Retrouver la séquence dans le client (Sc) de la position Ind_d jusqu'au prochain noeud interne. Cette séquence est rangée dans une liste (Pliste1) de manière découpée. 2. Rechercher dans le serveur toutes les séquences inférieures ou égales à Sc. Ces séquences sont rangées dans une liste (Pliste2) de manière découpé. 4. Lancer le module de résolution qui modifie la séquence du client en fonction des séquences déterminées dans le serveur 5.Mise en forme des séquences trouvées

39 Distributed Compact trie hashing Transformation (Client, Clé) Serveur Exemple : On veut par exemple rechercher une clé 'th' à partir d'un client possédant l'arbre f 0 h 6 l 3 t 2 w 1 | 4 CTH nous renvoi la valeur 2, Au serveur 2 on à l'arbre o 2 | 9 Si 'th' n'appartient pas à l'intervalle du serveur 2, on applique l'algorithme de résolution qui détermine la partie de l'arbre à copier dans le client.

40 Distributed Compact trie hashing Transformation (Client, Clé) Serveur 1. Séquence dans le client c'est Pliste1 = (t|, 2) 2. Séquence dans le serveur c'est Pliste2 = (o|, 2) 3. Comme 't' n'existe pas dans Pliste2, on récupère la case suivante, c'est à dire Résolution donne la liste (o|, 2) --> (t|, 9) 5. Mise en forme de la résolution : o 2 t 9 t 2 est remplacée par o 2 t 9. L' arbre du client devient : f 0 h 6 l 3 o 2 t 9 w 1 | 4

41 Distributed Compact trie hashing Transformation (Client, Clé) Serveur Un autre exemple: Au niveau du client : Sc = m i i 0 l 5 n Pliste1 = (mii, 0) (mil, 5) (min, 2) (mi, 1) (m, 3) Au niveau du serveur a 6 d e 7 8 Pliste2 = (a, 6) (de, 7) (d, 8) Résolution (a, 6) (de, 7) (d, 8) (mii, 0) (mil, 5) (min, 2) (mi, 1) (m, 3) Mise en forme : a 6 d e 7 8 m i i 0 l 5 n 2 1 3

42 Distributed Compact trie hashing Recherche/Insertion : description informelle Toute recherche commence par une phase de transformation (Client x) ---> m, Min, Impasse Cas m = Nil A tout Nil rencontrée est associé un intervalle (Min, Max). Quand on rencontre Nil dans l'arbre du client ( original ou modifié) on envoie un message à tous les serveurs pour savoir si Nil a été remplacé ou non (avec l'intervalle). s'il a été remplacé, on remplace Nil par ce serveur et on insère la clé dans ce serveur et on continue, c'est a dire collision possible... s'il n'a pas été remplacé on crée un nouveau serveur puis on initialise ce serveur avec les valeurs adéquates. Arrêt.

43 Distributed Compact trie hashing Recherche/Insertion : description informelle Cas m <> Nil ( ou m = nil et a été remplacé ) (i)Si x n'est pas dans la case et case non pleine insérer tout simplement x dans la case et l'algorithme se termine. (ii) Si x n'est pas dans la case et celle-ci est pleine il y a collision. Si on est passé par une impasse, on éclate uniquement l'arbre du serveur. ( Plus tard elle le sera au niveau du client.) Si on n'est pas passé par une impasse, on éclate les arbres du client et du serveur

44 Distributed Compact trie hashing Illustration du mécanisme de distribution du fichier Prenons capacité d'une case = 4 Et insérons la séquence suivante des 25 clés par les clients correspondants : (1 js), (1 hw), (3 c), (2 gwmr), (3 g), (2 km), (4 zur), (1 ewg), (3 lewhv), (2 nrq), (3 mf), (4 pem), (4 rl), (2 bqyg), (3 v), (1 j), (2 qcm), (4 czxav), (2 lhgd), (3 z), (1 lrz), (3 kiyfg), (4 pbtpr), (3 hpqtp), (4 h) Au départ chaque client a l'arbre | 0 On donne d'abord les 10 premières avec plus de détails, ensuite l'état final au niveau des clients et des serveurs.

45 Distributed Compact trie hashing Illustration du mécanisme de distribution du fichier Is hw gwmr c gwmr 0 |0 [,|] Client1 : | 0 Client2 : | 0 Client3 : | 0 Is hw c

46 Distributed Compact trie hashing Illustration du mécanisme de distribution du fichier g gwmr c 0 g0|1 [,g|] Client1 : | 0 Client2 : | 0 Client3 : g 0 | 1 g Is hw 1 |1 [g|,||] Modification de l'arbre du client 3 Modification de l'arbre dans le serveur éclaté 0

47 Distributed Compact trie hashing Illustration du mécanisme de distribution du fichier g gwmr c 0 g0|1 [,g|] Client1 : | 0 Client2 : g 0 | 1 Client3 : g 0 | 1 km Is hw km 1 |1 [g|,||] Application de CTH sur le client 2 Remplacer dans l'arbre du client la case 0 par la partie manquante se trouvant dans le serveur0 Application de CTH sur le nouvel arbre du client 2 Clé insérée dans le serveur 1

48 Distributed Compact trie hashing Illustration du mécanisme de distribution du fichier g gwmr c 0 g0|1 [,g|] Client1 : | 0 Client2 : g 0 | 1Client3 : g 0 | 1 zur Is hw km zur 1 |1 [g|,||] Client4 : g 0 | 1 Application de CTH sur le client 4 Remplacer dans l'arbre du client la case 0 par la partie manquante se trouvant dans le serveur0 Application de CTH sur le nouvel arbre du client 4 Clé insérée dans le serveur 1

49 Distributed Compact trie hashing Illustration du mécanisme de distribution du fichier g gwmr c ewg 0 g0|1 [,g|] Client1 : | 0 Client2 : g 0 | 1Client3 : g 0 | 1 ewg Is hw km zur 1 |1 [g|,||] Client4 : g 0 | 1 Application de CTH sur le client 1 Clé insérée dans le serveur 0

50 Distributed Compact trie hashing Illustration du mécanisme de distribution du fichier g gwmr c ewg 0 g0|1 [,g|] Client1 : | 0 Client2 : g 0 | 1Client3 : g0k1|2 lewhv Is hw km 1 k1|2 [g|,k|] Client4 : g 0 | 1 lewhv zur 2 |2 [k|,||] Application de TH sur le client 3 Collision Modification de l'arbre du client 3 Modification de l'arbre dans le serveur éclaté

51 Distributed Compact trie hashing Illustration du mécanisme de distribution du fichier g gwmr c ewg 0 g0|1 [,g|] Client1 : | 0 Client2 : g0k1|2Client3 : g0k1|2 nrg Is hw km 1 k1|2 [g|,k|] Client4 : g 0 | 1 Lewh vzur nrg 2 |2 [k|,||] Application de CTH sur le client 2 Remplacer dans l'arbre du client la case 1 par la partie manquante se trouvant dans le serveur1 Application de CTH sur le nouvel arbre du client 2 Clé insérée dans le serveur 2

52 Distributed Compact trie hashing Illustration du mécanisme de distribution du fichier lewhr Ihgd lrz pbtpr Pem gcm rl g gwmr j is kiyfg km mf nrq v z zur h hpgtp hw bgvg c czxay ewg |8|7|6|5 |4 r3|5l2n6|3 h1j8k7|2 e0g4|1 [h|,j|][l|,n|][j|,k|][,e|] [g|,h|] [k|,l|] [n|,r|] [e|,g|] [r|,||] Client1 : e 0 g 4 k 1 l 2 | 6 Client2 : e 0 g 4 k 1 n 2 r 3 | 5 Client3 : g 0 j 1 k 7 n 2 r 3 | 5 Client4: g 0 h 1 k 8 n 2 | 3

53 Distributed Compact trie hashing Algorithme de Transformation (client x) ---> i I := CTH(Client)[X] ; Si I = Nil Envoi dun message à tous les serveurs : Où suis-je? Si un tel serveur existe ( soit m ) substituer m à Nil dans larbre du client. Poser I := m Sinon Precedent_serveur := -1 Impasse, Stop := Faux; Aller au serveur I Tq X Non dans int( I ) Et Non Impasse Et not Stop Si ( Arbre( I ) Vide) Ou ( I = Precedent_serveur) Impasse := Vrai Envoi d'un message parallèle à tous les serveur --> I

54 Distributed Compact trie hashing Algorithme de Transformation (client x) ---> i Suite de lalgorithme : Sinon Déterminer la partie de l'arbre dans le serveur à copier dans le client, et la recopier Precedent_serveur := I I := CTH(Client)[ X ] Si I <> Nil Aller au serveur I Sinon Envoi dun message à tous les serveurs : Où suis-je? Si un tel serveur existe ( soit m ) substituer m à Nil dans larbre du client.. Poser I := m Fsi Ftq Fsi

55 Distributed Compact trie hashing Algorithme de Transformation (client x) ---> i Résultat de l'algorithme de transformation : soit I vaut Nil soit Impasse= Faux, auquel cas I est l'adresse du serveur soit Impasse= Vrai et I <> Nil, auquel cas il y a eu remplacement dans le client et Ind_m, Ind_d, I, sont les paramètres dans le nouveau arbre.

56 Distributed Compact trie hashing Recherche/Insertion Min est la clé maximale de la case précédente. Impasse est vrai si l'algorithme de transformation détecte une impasse. Appliquer le module de transformation m, Min, Impasse Si m = Nil Créer un nouveau serveur ( M ) Remplacer Nil par M dans l'arbre du client Initialiser la case avec la clé Int( M ) [ Min, clé maximale associée à Nil] Arbre( M ] |M Sinon

57 Distributed Compact trie hashing Recherche/Insertion Suite de lalgorithme : Si Clé existe dans le serveur m : Arrêt Si Cle n'existe pas et place suffisante : insérer Clé et Arrêt Si Cle n'existe pas et pas de place : collision Si Impasse Éclater l'arbre du serveur Sinon Éclater l'arbre du client Éclater l'arbre du serveur Fsi

58 Distributed Compact trie hashing Recherche/Insertion Processus d'éclatement : Former la séquence et déterminer la séquence de division Seq Éclater Case(i) en 2 selon Seq l'ancien serveur I contient les clés <= Seq le nouveau serveur, soit J, contient le reste Int( I ) >Inf(int( I )), <=Seq Int( J ) >Seq, <=Sup(int( J )) Modifier l'arbre par l'ajout des nœuds

59 Distributed Compact trie hashing Recherche/Insertion Expansion du serveur : En entrée Cle, Seq, K, C', M ( envoyé par le client) Re appliquer CTH sur l'arbre du serveur clé maximale Cm A partir de Cm et Seq on détermine le nombre I de digits qui existent déjà dans l'arbre du serveur. Étendre l'arbre du serveur en utilisant les autres paramètres ( C', K et M).

60 Distributed Compact trie hashing Répartition des taches Il s'agit de déterminer ce qui doit être fait par le client et par le serveur et quelles sont les informations échangées. Au niveau d'un client Algorithme de transformation (Client clé) --> serveur Algorithme CTH. Expansion de l'arbre du client Au niveau du serveur Algorithme CTH Expansion de l'arbre du serveur Éclatement du serveur. Partage des clés avec un nouveau serveur. Recherche à l'intérieure d'une case. Insertion à l'intérieure d'une case. Formation de la séquence

61 Distributed Compact trie hashing Performances Une recherche sur n est lente. Une recherche tends vers un accès (message). Courbes : - Nombre de messages en fonction d'insertion. Simulation On prend n clients. Répéter générer un client aléatoire parmi n insérer m clés aléatoires Examiner le nombre de messages moyen pour une recherche pour une insertion


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