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合并连续的匹配行

是一种文本处理操作,用于将连续出现的相同内容的行合并为一行。这个操作通常在文本处理、日志分析、数据清洗等场景中使用。

合并连续的匹配行的优势在于简化文本数据,减少重复内容,提高数据的可读性和可分析性。通过合并连续的匹配行,可以更方便地进行后续的数据处理和分析。

应用场景:

  1. 日志分析:在分析日志文件时,经常会遇到连续出现的相同日志行,通过合并这些连续的匹配行,可以减少日志文件的大小,提高分析效率。
  2. 数据清洗:在数据清洗过程中,可能会出现重复的数据行,通过合并连续的匹配行,可以去除重复数据,简化数据处理过程。
  3. 文本处理:在处理文本数据时,有时需要将连续的相同内容的行合并为一行,以便后续处理。

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翻译:The Log-Structured Merge-Tree (LSM-Tree)

高性能事务系统应用程序通常在提供活动跟踪的历史记录表;同时,事务系统生成$日志记录,用于系统恢复。这两种生成的信息都可以受益于有效的索引。众所周知的设置中的一个例子是TPC-a基准应用程序,该应用程序经过修改以支持对特定账户的账户活动历史记录的有效查询。这需要在快速增长的历史记录表上按帐户id进行索引。不幸的是,基于磁盘的标准索引结构(如B树)将有效地使事务的输入/输出成本翻倍,以实时维护此类索引,从而使系统总成本增加50%。显然,需要一种以低成本维护实时索引的方法。日志结构合并树(LSM树)是一种基于磁盘的数据结构,旨在为长时间内经历高记录插入(和删除)率的文件提供低成本索引。LSM树使用一种延迟和批量索引更改的算法,以一种类似于合并排序的有效方式将基于内存的组件的更改级联到一个或多个磁盘组件。在此过程中,所有索引值都可以通过内存组件或其中一个磁盘组件连续进行检索(除了非常短的锁定期)。与传统访问方法(如B-树)相比,该算法大大减少了磁盘臂的移动,并将在使用传统访问方法进行插入的磁盘臂成本超过存储介质成本的领域提高成本性能。LSM树方法还推广到插入和删除以外的操作。然而,在某些情况下,需要立即响应的索引查找将失去输入/输出效率,因此LSM树在索引插入比检索条目的查找更常见的应用程序中最有用。例如,这似乎是历史表和日志文件的常见属性。第6节的结论将LSM树访问方法中内存和磁盘组件的混合使用与混合方法在内存中缓冲磁盘页面的常见优势进行了比较。

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