Синтаксический разбор таблица подсказка: Таблица подсказка полный разбор предложения. Cинтаксический разбор простого предложения

Содержание

Схема-подсказка для синтаксического разбора


(КТО? ЧТО?)

ДОПОЛНЕНИЕ

(ВОПРОСЫ ПАДЕЖЕЙ: КОГО? ЧЕГО? КОМУ? ЧЕМУ?

О КОМ? О ЧЕМ? И Т.Д.)

ОПРЕДЕЛЕНИЕ

~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ (КАКОЙ? ЧЕЙ?)



(ЧТО ДЕЛАЕТ?)

ОБСТОЯТЕЛЬСТВО

. — . — . — . — . — . — . —

(КАК? КОГДА? ЗАЧЕМ? ОТКУДА? ПОЧЕМУ? ГДЕ? И Т.Д.)

1. Простое или сложное

1 грамматическая основа 2 и более грамматические основы

1 ГО [ ― ═ ]. 2 ГО [ ― ═ ], и [ ― ═ ].

2. Вид предложения по цели высказывания


повествовательное вопросительное побудительное

(сообщение) (вопрос) (побуждение к действию, совет, приказ, просьба)

Иди скорее сюда.

Принеси мне, пожалуйста, книгу.

3. Вид предложения по эмоциональной окраске

восклицательное невосклицательное

4. Вид по наличию второстепенных членов

распространенное нераспространенное

(есть ВЧП: определение, дополнение, (есть только главные: обстоятельство) подлежащее и сказуемое)

5. Односоставное или двусоставное

есть только подлежащее или только сказуемое СНЕГ ИДЕТ.

[- =].

СНЕГ. [-]. ИДУ по улице. [=].

6. Осложненное или неосложненное

ЕСТЬ: НЕТ

  • ОЧП (однородные члены предложения) [ и ]. Я иду и пою.

  • Обращение [ , …]. Оля, пойдем завтра в кино.

  • Прямая речь [«П», — а]. Мама попросила: «Сходи в магазин». «Сейчас схожу, — ответила я.

  • Вводные слова и предлож. [ …,+++,…]. Сходи, пожалуйста, в магазин.

  • Обособленные чл. предложения, обороты П.О., Д.О.[ Х, |~~~~|, …]. [ …, |- . — . — . — . -|, … ]. Он шел, перепрыгивая через лужи.

Пример разбора простого предложения:

глаг. прилаг. сущ. предлог сущ. союз глаг.

Выпал первый снег на землю и растаял.

– • – • – •– • –

Характеристика

(Простое, повеств., невосклиц., распростр., двусост., ослож. ОЧП (сказуемые)

Схема

[- = и = ].

Пример разбора сложного предложения:

мест. глаг. наречие союз глаг. сущ. союз сущ. глаг.

Я иду медленно и пою песню, и снег идет.

– • – • – • – • –

(сложное, т.к. 2 ГО, повеств., невосклиц., сосоит из 2 ПП, средство связи между частями – интонация + союз «и»; 1) простое, распростр., двусост, ослож. ОЧП (сказуемыми). 2) простое, нераспростр., двусост., неослож.)

[- =], и [- =] СП = 2 ГО [O и O]. ОЧП

как? Разбор словосочетания

X

  1. Иду медленно

Как?

X

Глаг. + наречие

ЕГЭ. Русский язык. Задание 26. Языковые средства выразительности. СИНТАКСИЧЕСКИЕ СРЕДСТВА. ПОДСКАЗКА.

Задание 26.
Языковые средства выразительности.
СИНТАКСИЧЕСКИЕ СРЕДСТВА.

Вспомним, что такое синтаксис.

Синтаксис – это раздел науки о языке, который изучает СТРОЕНИЕ предложения.

Вспомните, как вы делаете синтаксический разбор

предложения, что при этом определяете – вот это и будут синтаксические средства, то есть типы предложений, различные члены предложения, которые осложняют предложения, а также слова, которые не являются членами предложения (обращения, вводные слова).

ПОДСКАЗКА.

Выполняя задание № 26, находя синтаксические средства, вспоминайте порядок синтаксического разбора предложения (разбор № 4). Всё то, что   в нём есть, — это синтаксические средства.

Вводные слова и конструкции – это слова или предложения, которые не являются членами предложения. Их легко «убрать» из текста. Они играют свою определённую роль: обозначают степень уверенности (конечно, наверное), чувства (к счастью, к сожалению), источник сообщения ( как пишут в газетах),  способ оформления мыслей ( во-первых, итак, таким образом), это слова для привлечения внимания собеседника( послушайте) и т.д.

Пример.

Раз двадцать по крайней мере и, кажется, без особенно важных причин он в одном пальто сбежал вниз к саням и вбежал опять наверх (Л.Н. Толстой.  «Война и мир»).

 

Вопросительные предложения – предложения, содержащие вопрос, с которым обращается герой предложенного отрывка из текста к другому герою.

Пример.

Прочитал ли ты эту книгу?

 

Риторические вопросы – это вопросы, которые не требуют в конкретном тексте ответа, обращённые ко многим людям; также это вопросы, на которые сам же автор даёт ответы.

Примеры.

Знаете ли вы украинскую ночь? Нет, вы не знаете украинской ночи! (Н.В. Гоголь).

Неужели любовь, святая, преданная любовь не всесильна? (И.С. Тургенев)

 

Восклицательные предложения – это предложения, которые передают сильные чувства и эмоции говорящего, в конце ставится восклицательный знак.

Пример.

«Мы смогли сделать это!» — воскликнул Сергей.

 

Риторические восклицания

– это восклицательные предложения, которые обращены не к конкретным людям, а ко многим или вообще ко всему человечеству.

Примеры.

Сделаем наш город краше!

Сохраним мир на Земле!

Что за люди!

 

Неполные предложения – это синтаксические конструкции, допускающие пропуск одного или нескольких слов, известных или подразумеваемых из ближайшего контекста или ситуации; отсутствующими могут быть как главные, так и второстепенные члены предложения.  На месте пропуска ставится тире.

Пример:
Калиныч стоял ближе к природе. Хорь же – к людям (И.С. Тургенев).

 

Обращение – это слово или сочетание слов, называющее того, к кому обращается герой предложенного текста.

Пример.

Батюшка! Семен Яковлевич! – раздался вдруг… голос дамы. (Ф.М. Достоевский)

 

Риторические обращения – это обращения ко многим людям, а не к конкретным героям предложенного текста.

Пример.

Люди мира, на минуту встаньте!
Слушайте, слушайте: гудит со всех сторон –
Это раздается в Бухенвальде
Колокольный звон, колокольный звон.

(А. Соболев)

 

 Однородные члены предложения (ряды однородных членов)

– это члены предложения, отвечающие на один вопрос, относящиеся к одному слову, являющим одним и тем же членом предложения.

Пример.

Молчи, скрывайся и таи

И чувства, и мечты свои… (Ф.И. Тютчев)

 

Различные обороты, чаще всего – сравнительные, в которых что-то с чем-то сравнивается, могут быть союзы КАК, СЛОВНО, БУДТО, ЧТО.

Пример.

Сестрица ваша играет вами, как мячиком (Д.И. Фонвизин).

 

Примечание.

Помните, что к синтаксическим средствам близки

ПРИЁМЫ (или фигуры речи).

 

Вернутьсяк списку тестов по русскому языку ЕГЭ

Задание 26 ЕГЭ по русскому языку 2022

1) Внимательно прочитайте фрагмент рецензии и задание. В формулировке задания находятся подсказки.
2) Зачастую в задании написано, лексическое или синтаксическое средство вам нужно найти. Лексические средства – это синонимы, антонимы, устаревшая лексика и т.д. Синтаксические средства связаны с членами предложений, порядком слов. Фонетические средства – это ассонанс, аллитерация или звукоподражание, а тропы – это слова или выражения, употребленные в переносном смысле.
3) Если в словосочетании одно слово выделено курсивом, то это в большинстве случаев эпитет. При парцелляции и параллелизме номера предложений в задании пишут через «-«. Однородные члены — через «,». Разговорные, просторечные, книжные, устаревшие слова приводятся в скобках.
4) Выучите теорию. Если вы не знаете, что значит тот или иной термин, методом исключения вы не сможете решить это задание.

ЭПИТЕТ — эмоционально-красочное определение, несущее особую эмоциональную и смысловую нагрузку. Чаще всего эпитет выражен прилагательным, реже — наречием.

Примеры: 
Добрый ветер; живительная влага; робкое дыхание; горящие глаза; дорожная тоска; 
Гордо реет буревестник (М. Горький)
Лесов таинственная сень / С печальным шумом обнажалась… (А. С. Пушкин).

ГИПЕРБОЛА — преувеличение размеров или свойств предмета, человека, явления.

Примеры:
Сто лет не виделись.
Волны вставали горами.
Я говорил это тысячу раз.
Это длилось целую вечность.

Шаровары шириной в Черное море. (Н.Гоголь)

ЛИТОТА – преуменьшение размеров или свойств предмета, человека, явления.

Примеры:
Жизнь человека – один миг.
Небо с овчинку.
Мальчик с пальчик.
Ваш шпиц, прелестный шпиц, не более напёрстка…

Таракан, таракан, таракашечка, / Жидконогая козявочка-букашечка.

МЕТАФОРА — скрытое сравнение, перенесение свойств одного предмета или явления на другой на основании общих признаков.

Примеры:
Пчела из кельи восковой / Летит за данью полевой. (Пушкин)
В крови горит огонь желанья.  (Пушкин)
Грустя, и плача, и смеясь, Звенят ручьи моих стихов. (Блок)

«мечты кипят» (А. С. Пушкин).

МЕТОНИМИЯ — замена одного слова или выражения другим на основе близости значений.

Примеры:
Тарелку съел;
У него бойкое перо;
Весь дом ушел;
Выпить целый самовар;

Янтарь на трубках Цареграда, /Фарфор и бронза на столе…
Вдруг из-за двери в бале зальной/ Фагот и флейта раздались.

СИНЕКДОХА — вид метонимии, название части вместо целого или наоборот.

Примеры:
«…и слышно было до рассвета, как ликовал француз…» (Лермонтов).
Все флаги в гости будут к нам. (Пушкин)

Слезу пролить над ранней урной. (Пушкин)
Быть может, в Лете не потонет/ Строфа, слагаемая мной.

ОЛИЦЕТВОРЕНИЕ — наделение неодушевленных предметов свойствами одушевленного.

Примеры:
О чем ты воешь, ветр ночной, О чем так сетуешь безумно? (Тютчев)
…Нева всю ночь/ рвалася к морю против бури, /не одолев их буйной дури…/и спорить стало ей не в мочь.. (Пушкин)

СРАВНЕНИЕ — уподобление одной ситуации другой, одного явления другому. Сравнение может быть выражено: 1) Сравнительным оборотом с союзами как, точно, словно, будто, как будто; 2) сравнительной конструкцией со словами похожий, подобный, вроде; 3) существительным в творительным падеже; 4) Сравнительной степенью прилагательного или наречия;

Примеры:
Глаза, как океаны;
Мои стихи бегут, как ручьи;

Лентой бархатной чернеет / Груда вспаханной земли.
Разливы рек ее, подобные морям… (Лермонтов)
Луна «как-то добродушно, во все глаза смотрела на деревни и поле и очень походила на медный вычищенный таз». (Гончаров)
Под голубыми небесами великолепными коврами, блестя на солнце, снег лежит. (Пушкин)
И только замолкли — в дали голубой / Столбом уж крутился песок золотой… (Пушкин)
Зелеными облаками и неправильными трепетолистными куполами лежали на небесном горизонте соединенные вершины разросшихся на свободе дерев. (Гоголь)
Девичьи лица ярче роз.. (Пушкин)
…Любовь дикарки немногим лучше любви знатной барыни…(Лермонтов)

ИРОНИЯ — явно-притворное изображение отрицательного явления в положительном виде (под видом похвалы скрывается насмешка, за большим и значительным угадывается умаление).

Примеры:
Едва ли кто польстится на такую красавицу.
 Откуда, умная, бредешь ты, голова? Крылов. (слова лисицы ослу)

СИМВОЛ — многозначное иносказание, изображающее отвлеченное понятие или явление через похожий конкретный образ.

Примеры:
Черный вран, свистя крылом,/ Вьется над санями; /Ворон каркает: печаль! (Черный ворон — фольклорная аллегория несчастья)(Жуковский)
В творчестве Л.Н. Толстого присутствует множество символов, например, знамя — символ подвига, небо — символ вечности, дуб — символ медленно возрождающейся жизни, комета — символ грозящих бедствий и жизненных изменений. Символические сны графа Пьера Безухова в Можайске (после Бородинского сражения), в Шамшеве (в плену) и Николеньки Болконского (эпилог) («Война и мир»).

АЛЛЕГОРИЯ —  однозначное (в отличие от символа), легко узнаваемое иносказание, закрепленное традицией, условно изображающее отвлеченное понятие или явление через похожий конкретный образ.  

Примеры:
Чаще всего аллегория встречается в баснях, притчах, сказках. Так, лиса в басне воплощает хитрость, волк — жестокость,
жадность или глупость, заяц — трусость и т. д.
И прежний сняв венок — они венец терновый, / Увитый лаврами, надели на него: / Но иглы тайные сурово / Язвили славное чело…(лавровый венок — аллегория славы, терновый венок — аллегория страдания, мук) (Лермонтов)
«Он однажды подарил ей кольцо с вырезанным на камне сфинксом. — Что это? — спросила она. — Сфинкс? — Да, — ответил он, — и этот сфинкс — вы» (Сфинкс — аллегория роковой загадки) (Тургенев)
«Если только можно, Авва Отче, Чашу эту мимо пронеси» (Чаша — аллегория страдания) (Пастернак) 

РИТОРИЧЕСКИЙ ВОПРОС / ВОСКЛИЦАНИЕ / ОБРАЩЕНИЕ — вопрос, восклицание, обращение, не имеющие адресата.

Примеры:
Отчего мне так грустно, береза?
Здравствуй, солнышко!
Что за люди!

Обманчивей и снов надежды. /Что слава? шепот ли чтеца? /Гоненье ль низкого невежды? /Иль восхищение глупца? (Пушкин)
Русь! Русь! Вижу тебя, из моего чудного, прекрасного далека тебя вижу… (Гоголь)
Неужели любовь, святая, преданная любовь не всесильна? (Тургенев)

ОДНОРОДНЫЕ ЧЛЕНЫ ПРЕДЛОЖЕНИЯ / РЯДЫ ОДНОРОДНЫХ ЧЛЕНОВ — слова одной и той же части речи, относящиеся к одному слову и отвечающие на один вопрос.

Примеры:
А и на этом месте стояли прежде и перестояли революцию дремучие, непрохожие леса. (Солженицын)
Лесной перегной и мох впитывают этот дождь не торопясь, основательно.

Лай, хохот, пенье, свист и хлоп, Людская молвь и конский топ. (Пушкин)
Смотрите ж, дети, на него: Как он угрюм, и худ, и бледен! (Лермонтов)
Молчи, скрывайся и таи И чувства и мечты свои… (Тютчев)

ВВОДНЫЕ СЛОВА/СЛОВОСОЧЕТАНИЯ — слова, словосочетания, не входящие в структуру предложения (к ним нельзя задать вопрос), выражающие отношение говорящего к высказыванию. В предложении выделяются запятыми.

Примеры: 
К сожалению, все оказалось ложью.
По-моему, ты не понимаешь меня.
Он, видимо, думает об экзамене.

ВОПРОСИТЕЛЬНЫЕ ПРЕДЛОЖЕНИЯ — предложения, в которых выражается стремление говорящего узнать что-либо / удостовериться в чем-либо. В конце любого вопросительного предложения есть знак «?» 

Примеры: 
Как дела?
О чем ты говоришь?
Вам нравится этот спектакль?

ВОСКЛИЦАТЕЛЬНЫЕ ПРЕДЛОЖЕНИЯ — эмоционально-окрашенные предложения, произносимые с восклицательной интонацией.

Примеры: 
Какой чудесный день!
Как хорошо в поле!

НЕПОЛНЫЕ ПРЕДЛОЖЕНИЯ — это синтаксические конструкции, допускающие пропуск одного или нескольких компонентов, известных или подразумеваемых из ближайшего контекста или ситуации; отсутствующими могут быть как главные, так и второстепенные члены предложения.  

Примеры: 
Мы читали разные книги. Я — «Евгения Онегина», сестра — «Капитанскую дочку».
Я разостлал бурку на лавке, казак свою – на другой (Лермонтов) 
Калиныч стоял ближе к природе. Хорь же – к людям (Тургенев). 

ОБРАЩЕНИЯ — слова или сочетания слов, используемые для называния лиц или предметов, к которым обращена речь. Обращения выделяются запятыми, также после обращения, произнесенного с восклицательной интонацией ставится «!» знак.

Примеры: 
Антон, что ты делаешь?
Вера, скажи мне правду.
О, скоро ли, мой друг, настанет срок разлуки? (Пушкин)

Батюшка! Семен Яковлевич! – раздался вдруг… голос дамы. (Достоевский) 

СРАВНИТЕЛЬНЫЕ ОБОРОТЫ — сопоставление предметов и явлений по принципу сходства, которое выражается при помощи союзов подчинительных союзов как, точно, словно, будто, как будто, что, чем, нежели.

Примеры: 
Сестрица ваша играет вами, как мячиком (Фонвизин)
Мчат, как будто на крылах, / Санки кони рьяны…(Жуковский)
Как стих без мысли в песне модной. Дорога зимняя гладка. (Пушкин)
Словно ястреб взглянул с высоты небес / На младого голубя сизокрылого… (Лермонтов)

АНАФОРА — единоначатие, повторение начальных слов, строк или фраз.

Примеры:
Наше оружие — наши песни, / Наше золото — звенящие голоса.
Это – круто налившийся свист, / Это – щёлканье сдавленных льдинок, / Это – ночь, леденящая лист, / Это – двух соловьёв поединок.
Опять с вековой тоскою / Пригнулись к земле ковыли, / Опять за туманной рекою / Ты кличешь меня издали.

Когда волнуется желтеющая нива… Когда росой обрызганный душистой… Когда студеный ключ играет по оврагу… Тогда смиряется души моей тревога, Тогда расходятся моршины на челе, — И счастье я могу постигнуть на земле, И в небесах я вижу Бога (Лермонтов)

ЭПИФОРА — повторение одного и того же слова, фразы в конце отрезка речи.

Примеры:
Мне бы хотелось знать, отчего я титулярный советник? Почему именно титулярный советник?
Это есть художник Альтман, очень старый человек. По-немецки значит Альтман — очень старый человек
.  
Вот что. Соколов, ты — настоящий русский солдат. Ты храбрый солдат. Я тоже солдат…(Шолохов)
Хамить не надо по телефону. Лгать не надо по телефону. (Булгаков)

АНТИТЕЗА — противопоставление.

Примеры:
Полюбил богатый—бедную, / Полюбил ученый—глупую, / Полюбил румяный—бледную, / Полюбил хороший—вредную.
Прекрасна, как ангел небесный, / Как демон, коварна и зла.
То истиной дышит в ней все, / То все в ней притворно и ложно! / Понять невозможно се, / Зато не любить невозможно.

Ты богат, я очень беден;/ Ты прозаик, я поэт;/ Ты румян как маков цвет,/ Я как смерть и тощ и бледен.
Я приехала просить милости, а не правосудия. (Пушкин)

ОКСЮМОРОН — сочетание несовместимого.

Примеры:
Смотри, ей весело грустить.
Убогая роскошь.
Горячий снег.
Жар холодных числ. (А. Блок) 
Оптимистическая трагедия (Вс. Вишневский)
 
Иль дней былых немая речь. Ты втайне поняла души смешную муку. (Фет)
Эти умники все такие глупые… (Чехов)

ГРАДАЦИЯ — последовательное нагнетание или ослабление сравнений, образов, эпитетов, метафор.

Примеры:
Не жалею, не зову, не плачу, / Все пройдет, как с белых яблонь дым.
Все грани чувств, все грани правды стерты: / В мирах, в годах, в часах.
Но чернеют пламенные дали — / Не уйти, не встать и не вздохнуть.

Поежился, с задавленной тоской оглядел чавкающих, хлюпающих, жрущих людей. (Шолохов)

ИНВЕРСИЯ — нарушение порядка слов в предложении. Приблизительная норма: обстоятельство места или времени (ко всему предложению) + определение + подлежащее + обстоятельство образа действия + сказуемое + дополнение + обстоятельство.

Примеры:
И томных дев устремлены/На вас внимательные очи (А. С. Пушкин).
Швейцара мимо он стрелой (Пушкин)

Над ухом шепчет голос нежный, / И змейкой бьется мне в лицо / Ее волос, моей небрежной / Рукой измятое, кольцо (Полонский)
Хотя лила из раны кровь Густой широкою волной. (Лермонтов)
Без всякого дела стоял Лоренцо, высокий старик лодочник, беззаботный гуляка и красавец, знаменитый по всей Италии…(Бунин)

ЛЕКСИЧЕСКИЙ ПОВТОР — повторение одного и того же слова. Средство связи в тексте между предложениями.

Примеры:
Это еще не сказка. Сказка только начинается.
Мне опостылели слова, слова, слова (А. Тарковский)

Последние времена, матушка Марфа Игнатьевна, последние, по всем приметам последние. (Островский)
Вся фигура Платона… была круглая, голова была совершенно круглая, спина, грудь, плечи, даже руки, которые он носил, как бы всегда собираясь обнять что-то, были круглые; приятная улыбка и большие карие нежные глаза были круглые… зубы его… выказывались двумя полукругами…(Л. Толстой)
Нам нужно злата, злата, злата’. Копите злато до конца! (Пушкин)

СИНТАКСИЧЕСКИЙ ПАРАЛЛЕЛИЗМ — тождественное или сходное расположение элементов речи в смежных частях текста.

Примеры:
Летал сокол по небу, гулял молодец по свету.
Утихает светлый ветер, Наступает серый вечер…

…Старика разорит на подарки, В сердце юноши кинет любовь. (Некрасов)
Все в огне будете гореть неугасимом. Все в смоле будете кипеть неутолимой!(Островский)

ПАРЦЕЛЛЯЦИЯ — авторское членение текста (расчленение фразы на части или на отдельные слова).

Примеры:
Я! Говорю! Хватит!
Я думаю. Что вы не правы.

Некто четвертый – это мой страх. Он сидит во мне. Он правит мной. Подсказывает. Корректирует. Вымогает. Удерживает. Бросает в дрожь.
…Но идет… Шатается… Одна (Ахматова)
Все мы жили рядом с ней и не поняли, что есть она тот самый праведник, без которого, по пословице, не стоит село. Ни город. Ни вся земля наша. (Солженицын)

ВОПРОСНО-ОТВЕТНАЯ ФОРМА — текст, представленный в виде риторических вопросов и ответов на них.

Примеры:
«Для чего нужны книги? Книги нужны, чтобы развиваться, узнавать что-то новое.»

НЕОЛОГИЗМ — новое, не так давно вошедшее в язык слово или словосочетание. Неологизмы появляются в языке в двух случаях: 1) возникают для обозначения новых, ранее не существовавших предметов, явлений, понятий; 2) вводятся писателямию

Примеры:
Наибольшее количество неологизмов, укоренившихся в русском литературном языке, ввел Николай Михайлович Карамзин, стоявший у истоков его формирования («благотворительность», «будущность», «влияние», «влюблённость», «вольнодумство», «гармония», «достопримечательность», «занимательный», «катастрофа», «моральный», «ответственность», «первоклассный», «подозрительность», «промышленность», «сосредоточить», «сцена», «трогательный», «утончённость», «человечный», «эстетический», «эпоха»

ЦИТИРОВАНИЕ — слова, строки, отрывки из других произведений, включенные в текст.

Примеры:
Сократ вывел формулу «ума» и «глупости», до сих пор непревзойденную: «Я знаю, что ничего не знаю, а другие не знают даже этого». 
«Ты нас одних в младой душе носил / И повторял: “На долгую разлуку /Нас тайный рок, быть может, осудил!”» (Пушкин)
«…Председатель палаты знал наизусть “Людмилу” Жуковского, которая еще была тогда непростывшею новостию, и мастерски читал многие места, особенно: “Борзаснул, долина спит” и слово “чу!”так, что в самом деле виделось, как будто долина спит; для большего сходства он даже в это время зажмуривал глаза» (Гоголь)

ДИАЛОГ — разговор двух или более героев повествования.

Пример:
Он молчал. Мария Петровна, тоже помолчав, вдруг спросила робко:
— Скажи, Паша, хоть капелька моей доли есть в твоей работе? Хоть что-нибудь…
— Мария Петровна, что вы говорите? — в замешательстве забормотал он. — Если бы не вы!…(Бондарев)

АНТОНИМЫ — слова, противоположные по значению. 

Примеры:
День – ночь; умный – глупый; интересный — скучный; сильный — слабый
Бичуя маленьких воришек /Для удовольствия больших, /Дивил я дерзостью мальчишек /И похвалой гордился их. (Некрасов)

Дьявол был громаден, как утес, но громаден был и корабль, многоярусный, многотрубный, созданный гордыней Нового Человека со старым сердцем. (Бунин)

КОНТЕКСТНЫЕ АНТОНИМЫ — слова, противоположные по значению только в пределах контекста.

Примеры:
«Я глупая, а ты умён. Живой, а я остолбенелая.»

СИНОНИМЫ — слова, различные по написанию, но близкие по значению.

Примеры:
«Путь» -«дорога»; «говорить» – «болтать»; «мужественный» -«смелый», страшиться — пугаться

КОНТЕКСТНЫЕ СИНОНИМЫ — слова, близкие по значению только в пределах контекста.

Примеры:
«Жалобно, грустно и тоще / В землю вопьются рога… / Снится ей белая роща / И травяные луга.»
Насчет главного предмета Чичиков выразился очень осторожно: никак не назвал души умершими, а только несуществующими. (Гоголь)

ДИАЛЕКТИЗМЫ — слово или оборот, употребляющийся в определенной местности.

Примеры:
Петух – кочет, балка – овраг, свекла – буряк, кушак – пояс, голицы – рукавицы, худой — плохой

ЖАРГОНИЗМЫ — речь социальной группы, отличная от общего языка.

Примеры:
Предки – родители, хвост (несданный экзамен/слежка), общага — общежитие

ПРОФЕССИОНАЛИЗМЫ — слова, употребляющиеся только в определенной профессиональной среде. 

Примеры:
Абсцисса (математика), аффрикаты (лингвистика), штурвал, каюта (морская терминология).

ТЕРМИНЫ — слова, обозначающие специальные понятия в науке, технике.

Примеры:
Суффикс, метафора, гипотенуза.

КНИЖНАЯ ЛЕКСИКА — слова, которые употребляются преимущественно в письменной речи.

Примеры:
Гипотеза, воздвигнуть, низвергнуть, генезис, адресат, аргументировать, аналогичный, дифференцировать, гуманизм,


РАЗГОВОРНАЯ ЛЕКСИКА — слова, которые употребляются в повседневной обиходной речи. 

Примеры:
Белобрысый, жвачка, грязища, работяга, многовато, этакий, ерунда, читалка.

ПРОСТОРЕЧНАЯ ЛЕКСИКА — слова, характеризующиеся упрощенностью, оттенком грубости, обычно служащие для резких оценок. 

Примеры:
Вовнутрь, задаром, навряд, намедни, покамест, умаяться, навалом, ляпнуть, белиберда, артачиться, работяга, башковитый.

ЭМОЦИОНАЛЬНО — ЭКСПРЕССИВНАЯ ЛЕКСИКА — слова, которые носят оценочный характер. 

Примеры:
Детина, бабуля, солнышко, близехонько, восхитительный, чудесный, малевать, подхалим, малюсенький, мордашка.

АРХАИЗМЫ — устаревшее слово или оборот речи. 

Примеры:
Очи (глаза), чело (лоб), отроковица (подросток), зерцало (зеркало), штиль (стиль), пиит (поэт).  

ИСТОРИЗМЫ — слова, вышедшие из употребления в связи с исчезновением предмета или явления, которое они обозначали. 

Примеры:
Лакей, треуголка, зипун, грош, боярин, царь, волость.

ЗАИМСТВОВАННЫЕ СЛОВА — слова, пришедшие в русский язык из других языков. 

Примеры:
Латте, вуаль, такси, ландшафт, либретто, соната, трюмо, афиша

ФРАЗЕОЛОГИЗМЫ — лексически неделимые, устойчивые словосочетания. 

Примеры:
Авгиевы конюшни, манна небесная, зарубить на носу, реветь белугой, задеть за живое, стреляный воробей, спустя рукава.

Любезнейший! ты не в своей тарелке. (Грибоедов)

АЛЛИТЕРАЦИЯ — стилистический прием, при котором повторяются согласные.

Примеры:
Свищет ветер, серебряный ветер в шёлковом шелесте снежного шума.
Нева вздувалась и ревела, / Котлом клокоча и клубясь… (Пушкин)

В дымных тучках пурпур розы. Отблеск янтаря, И лобзания, и слезы, И заря, заря! (Фет)

АССОНАНС — повтор одинаковых или похожих гласных звуков.

Примеры:
Мело, мело по всей земле во все пределы. Свеча горела на столе, свеча горела. (ассонанс на е).
В соседнем доме окна жолты… (Блок) 

Жук жужжал. Уж расходились хороводы; Уж за рекой…(Пушкин)
Не очень лестный приговор. Но твой ли он? тобой ли сказан? (Некрасов)

ЗВУКОПОДРАЖАНИЕ — воспроизведение природного звучания какими — либо напоминающими его звуками.

Примеры:
мяу-мяу, ха-ха, тик-так, ква-ква
«Трах — так — так! — И только эхо откликается в домах…» (Блок)
Материалы для подготовки к ЕГЭ:

Подсказки производительности строки

В этом руководстве мы пытаемся дать несколько советов, как более эффективно использовать строки в повседневной жизни кодирования.

В результатеwe can highlight some suggestions in order to boost our application performance:

  • when concatenating strings, the StringBuilder is the most convenient option, что приходит на ум. Однако с небольшими строками операцияимеет почти такую ​​же производительность. Под капотом компилятор Java может использовать классStringBuilder для уменьшения количества строковых объектов.

  • для преобразования значения в строку[some type].toString() (например,Integer.toString()) работает быстрее, чемString.valueOf(). Поскольку эта разница несущественна, мы можем свободно использоватьString.valueOf(), чтобы не иметь зависимости от типа входного значения.

  • когда дело доходит до сравнения строк, пока ничто не сравнится сString.equals()

  • ДедупликацияString повышает производительность в больших многопоточных приложениях. Но чрезмерное использованиеString.intern() может вызвать серьезные утечки памяти, замедляя работу приложения.

  • for splitting the strings we should use indexOf() to win in performance. Однако в некоторых некритических случаях функцияString.split() может подойти.

  • ИспользованиеPattern.match() значительно улучшает производительность

  • String.isEmpty() быстрее, чем String.length() ==0

Кроме того,keep in mind that the numbers we present here are just JMH benchmark results — поэтому вы всегда должны тестировать в рамках своей собственной системы и среды выполнения, чтобы определить влияние таких оптимизаций.

Наконец, как всегда, код, использованный во время обсуждения, можно найтиover on GitHub.

Разбор и чередование данных с разделителями в SQL Server

Поскольку базы данных не всегда проектируются эффективно, данные иногда хранятся таким образом, что их сортировка и поиск чрезвычайно затруднены. Однако запросы на содержательные, информативные отчеты на основе таких данных все еще должны выполняться.

Примечание. Это относится к SQL Server 2012 и выше.

СЦЕНАРИЙ

У меня есть уже существующая таблица из 96 строк местоположений фирменных магазинов и их соответствующих контактных телефонов.Для каждого магазина существует одна запись, каждая из которых имеет одно поле PhoneNumbers, содержащее три отдельных телефонных номера: основной номер магазина с расширением или без него, дополнительный номер магазина и номер мобильного телефона. Данные телефона очень беспорядочны (все три номера забиты в одно поле) и не могут быть легко найдены или отсортированы.

 

ИСПОЛЬЗОВАТЬ КОМПАНИЮ;

ВЫБЕРИТЕ 10 ТОП * ИЗ местоположений;

 

Как видите, номера магазинов разделены косой чертой (/) или амперсандом ( и ).За «основными» телефонными номерами следует один (или ни одного) из следующего текста: « x », « доб », « добавочный »; добавочный номер; а затем текст « ofc », « main » или « office ». За «дополнительными» телефонными номерами следует либо текст « 2 nd », либо « вторичный »; в то время как за окончательными «мобильными» номерами следует текст « сотовый » или « мобильный телефон ».

Наша цель — проанализировать три отдельных типа телефонных номеров, реализовать согласованность и вернуть проанализированные данные, чтобы каждый телефонный номер находился в отдельной строке (несводка).

PARSENAME

Нашим первым шагом будет разбор телефонных номеров по разделителям. Одним из методов, который аккуратно выполняет это, является использование функции PARSENAME. Функция PARSENAME логически разработана для разбора имен объектов, состоящих из четырех частей, с разделением имени сервера, имени базы данных, имени схемы и имени объекта:

 

SELECT PARSENAME(‘COMPANY.dbo.Locations’,3) AS ‘ИмяОбъекта’;

SELECT PARSENAME(‘COMPANY.dbo.Locations’,2) AS ‘SchemaName’;

SELECT PARSENAME(‘COMPANY.dbo.Locations’,1) AS ‘DatabseName’;

 

Синтаксис для использования для PARSENAME:

 

PARSENAME ( ‘object_name’ , object_piece ) 

 

Первый параметр — это объект для анализа, а второй — целочисленное значение возвращаемой части объекта.Преимущество PARSENAME заключается в том, что он не ограничивается анализом только имен объектов SQL Server, состоящих из четырех частей, — он анализирует любую функцию или строковые данные, разделенные точками:

 

ИСПОЛЬЗОВАТЬ КОМПАНИЮ;

SELECT PARSENAME(‘Все, что вы хотите.проанализировать’,3) AS ‘ReturnValue’;

 

 

DECLARE @FourPartName NVARCHAR(100) = SCHEMA_NAME()+’.’+БД_ИМЯ();

ВЫБЕРИТЕ PARSENAME(@FourPartName,1) AS ‘ReturnValue’;

ВЫБЕРИТЕ PARSENAME(@FourPartName,2) AS ‘ReturnValue’;

 

Давайте используем PARSENAME для разделения трех типов телефонных номеров. Чтобы упростить ситуацию, давайте используем небольшой код с функцией REPLACE, чтобы заменить разделители ожидаемым разделителем «части объекта» (точкой):

 

—замените все разделители разделителем частей объекта (.)

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ КОМПАНИИ;

ВЫБЕРИТЕ ИДЕНТИФИКАТОР, Сохраните, ЗАМЕНИТЕ (ЗАМЕНИТЕ (Номера телефонов, ‘&’,’.’),’/’,’.’) КАК Номера телефонов

ИЗ местоположений;

 

Теперь значения поля PhoneNumbers должны быть возвращены в следующем формате: [основной номер ].[ дополнительный номер].[мобильный номер] . Теперь мы можем использовать PARSENAME для данных таблицы с заменой разделителей. PARSENAME увидит строку PhoneNumbers следующим образом: [основной номер] = «имя объекта», [дополнительный номер] = «имя схемы» и [номер мобильного телефона] = «имя базы данных» — из-за порядка позиций данных с разделителями.Мы будем использовать Common Table Expression (CTE) под названием «replaceChars» для запуска PARSENAME со значениями, замененными разделителями. CTE полезен для возврата временного представления или набора результатов. Мы также вернем исходное поле PhoneNumbers для сравнения:

1

2

2

3

4

5

6

7

8

70002

8

9

10

11

12

13

12

14

13

14

15

16

17

18

19

20

21

 

ИСПОЛЬЗОВАТЬ КОМПАНИЮ;

WITH replaceChars (ID, Store, PhoneNumbers)

AS

(

—замените все разделители разделителем частей объекта (.)

ВЫБЕРИТЕ ИДЕНТИФИКАТОР, Сохранить, ЗАМЕНИТЬ (ЗАМЕНИТЬ (Номера телефонов, ‘&’,’.’),’/’,’.’) КАК номера телефонов

ИЗ местоположений

)

ВЫБРАТЬ *

ИЗ

(

SELECT ID,

   Store,

   PhoneNumbers,

   PARSENAME(PhoneNumbers, 3) AS [Main],      —returns ‘имя объекта’ имя схемы’

   PARSENAME(PhoneNumbers, 1) AS [Mobile]      —returns ‘имя базы данных’

FROM replaceChars

)x;

 

На основе замененных значений разделителей функция PARSENAME возвращает каждый раздел поля PhoneNumbers по его положению в строке данных.Каждый из трех типов чисел теперь имеет свое поле.

UNPIVOT

Наша следующая задача — убедиться, что каждый номер для данного магазина отображается в отдельной записи. По сути, мы хотим преобразовать некоторые столбцы в строки. Функция UNPIVOT была разработана именно для таких сценариев. Поскольку у нас есть три различных типа значений (основное, вторичное и мобильное), мы можем указать, что они должны чередоваться и объединяться в новое поле («Число») и помечаться другим новым полем («Приоритет») — все с помощью UNPIVOT:

1

2

2

3

4

5

6

7

8

70002

8

9

10

11

12

13

12

14

13

14

15

16

17

18

19

20

20

21

22

23

240002 23

24

25

26

27

 

ИСПОЛЬЗОВАТЬ КОМПАНИЮ;

WITH replaceChars (ID, Store, PhoneNumbers)

AS

(

—замените все разделители разделителем частей объекта (.)

ВЫБЕРИТЕ ИДЕНТИФИКАТОР, Сохранить, ЗАМЕНИТЬ (ЗАМЕНИТЬ (Номера телефонов, ‘&’,’.’),’/’,’.’) КАК Номера телефонов

ИЗ местоположений

)

ВЫБРАТЬ *

ИЗ

(

SELECT ID,

   Store,

   PhoneNumbers,

   PARSENAME(PhoneNumbers, 3) AS [Main],      —returns ‘имя объекта’ имя схемы’

   PARSENAME(PhoneNumbers, 1) AS [Mobile]      —возвращает ‘имя базы данных’

FROM replaceChars

)x

UNPIVOT

], (

[Number] for [Number] Secondary], [Mobile]) —свернуть три поля телефона в одно

)y

ORDER BY ID;

 

Обратите внимание, что в каждом магазине теперь есть три записи для размещения трех типов телефонных номеров.Функция UNPIVOT позволила нам эффективно преобразовать три новых столбца телефонных номеров в строки, что облегчило более нормализованную структуру таблицы.

ОЧИСТКА ДАННЫХ

Теперь, когда мы проделали тяжелую работу, необходимую для анализа и ротации телефонных номеров, давайте потратим некоторое время на устранение несоответствий в данных.

Одно усовершенствование, которое можно сделать, состоит в том, чтобы вывести добавочные номера, связанные с основными номерами.Мы знаем, что на все расширения ссылаются либо « x », либо « ext », либо « extension », поэтому мы можем использовать функции SUBSTRING и CHARINDEX для извлечения однозначных добавочных номеров. Мы создадим новое поле («Расширение») для этих значений в операторе return:

1

2

2

3

4

5

6

7

8

70002

8

9

10

11

12

13

12

14

13

14

15

16

17

18

19

20

20

21

22

23

240002 23

25

240002 26

25

27

26

27

28

29

28

30

31

30

32

31

32

33

34

 

ИСПОЛЬЗОВАТЬ КОМПАНИЮ;

WITH replaceChars (ID, Store, PhoneNumbers)

AS

(

—замените все разделители разделителем частей объекта (.)

ВЫБЕРИТЕ ИДЕНТИФИКАТОР, Сохранить, ЗАМЕНИТЬ (ЗАМЕНИТЬ (Номера телефонов, ‘&’, ‘.’), ‘/’, ‘.’) КАК номера телефонов

ИЗ местоположений

)

ВЫБРАТЬ ИДЕНТИФИКАТОР, Сохранить, Номера телефонов, [ Число], Приоритет,

CASE WHEN CHARINDEX(‘расширение’,[Число]) > 0

THEN SUBSTRING([Число],CHARINDEX(‘расширение’,[Число])+10,1) —извлечь расширение number

WHEN CHARINDEX(‘ext’,[Number]) > 0

THEN SUBSTRING([Number],CHARINDEX(‘ext’,[Number])+4,1) —извлечь добавочный номер

WHEN CHARINDEX (‘x’,[Number]) > 0

THEN SUBSTRING([Number],CHARINDEX(‘x’,[Number])+2,1) —извлечь добавочный номер

END AS [Extension]

От

(

Select ID,

Store,

Phonenumbers,

Phonenumbers,

Parsename (Phonenumbers, 3) Как [Главная], Объект объекта returns ‘

Parsename (Phonenumbers, 2) как [вторичный], —возвращает схему name’

   PARSENAME(PhoneNumbers, 1) AS [Mobile]   —возвращает ‘имя базы данных’

FROM replaceChars

)x

UNPIVOT

(

[Number] для ], [Мобильный]) —повернуть три поля телефона в одно

 

)y

ORDER BY ID;

 

Мы успешно извлекли добавочные номера из основных номеров в новое поле.Помните, что только основные номера имеют связанное расширение, поэтому остальные будут NULL.

Наша следующая задача состоит в том, чтобы сделать следующее:

  1. Удалите прерывистые тире (-) со всех номеров для стандартизации.
  2. Удалить начальные пробелы.
  3. Отделяйте числа от всего конечного текста.
  4. Добавьте к четырехзначным дополнительным номерам первые шесть номеров основного номера соответствующего магазина. Можно предположить, что каждый дополнительный телефон имеет тот же код города и обмен, что и связанный с ним основной номер.

Для шагов один и два мы будем использовать функции REPLACE и LTRIM:

 

LTRIM(REPLACE([Number],’-‘,»))

 

Эта комбинация удаляет начальные пробелы и устраняет тире.

На третьем шаге мы обернем приведенное выше решение в функцию SUBSTRING:

 

SUBSTRING(LTRIM(REPLACE([Number],’-‘,»)),1,10)

 

Для вторичных номеров мы будем использовать другое значение аргумента «длина», так как они состоят только из четырех цифр:

 

SUBSTRING(LTRIM(REPLACE([Number],’-‘,»)),1,4)

 


ОТСТАВАНИЕ

Для нашего четвертого шага мы можем использовать функцию LAG (новинка для SQL Server 2012) — она позволяет ссылаться на предыдущие записи (именно то, что нам нужно сделать, чтобы получить первые шесть символов из основного номера каждого хранилища):

 

LAG(SUBSTRING(LTRIM(REPLACE([Number],’-‘,»)),1,6)) НАД (ЗАКАЗАТЬ ПО ID)

 

Мы добавим к этим результатам извлеченный вторичный номер.Собрав все вместе, мы имеем готовое решение. Теперь мы также можем удалить исходное поле PhoneNumbers:

1

2

2

3

4

5

6

7

8

70002

8

9

10

11

12

13

12

14

13

14

15

16

17

18

19

20

20

21

22

23

240002 23

25

240002 26

25

27

26

27

28

29

28

30

31

30

32

31

32

33

34

35

36

37

 

ИСПОЛЬЗОВАТЬ КОМПАНИЮ;

WITH replaceChars (ID, Store, PhoneNumbers)

AS

(

—замените все разделители разделителем частей объекта (.)

ВЫБЕРИТЕ ID, Сохранить, ЗАМЕНИТЬ (ЗАМЕНИТЬ (PhoneNumbers, ‘&’,’.’), ‘/’,’.’) AS PhoneNumbers

ИЗ местоположений

)

SELECT ID, Store, Priority,

СЛУЧАЙ, КОГДА Приоритет = «Вторичный» [Число],’-‘,»)),1,4) —Добавить Второстепенные номера к первым шести номерам основного номера магазина

ELSE SUBSTRING(LTRIM(REPLACE([Number],’-‘,’ ‘)),1,10)

END AS [Число],

СЛУЧАЙ, КОГДА CHARINDEX(‘расширение’,[Число]) > 0

THEN SUBSTRING([Число],CHARINDEX(‘расширение’,[Число] )+10,1) —извлечь добавочный номер

WHEN CHARINDEX(‘ext’,[Number]) > 0

THEN SUBSTRING([Number],CHARINDEX(‘ext’,[Number])+4,1 ) —извлечь добавочный номер

КОГДА CHARINDEX(‘x’,[Число]) > 0

THEN SUBSTRING([Число],CHARINDEX(‘x’,[ Number])+2,1) —извлечь добавочный номер

END AS [Extension]

FROM

(

SELECT ID,

   Store,

   PhoneNumbers,

NAME,

 

Main],   —возвращает ‘имя объекта’

   PARSENAME(PhoneNumbers, 2) AS [Secondary], —returns ‘имя схемы’

   PARSENAME(PhoneNumbers, 1) AS [Mobile]   —возвращает ‘имя базы данных’

FROM replaceChars

)x

UNPIVOT

(

[Номер] для приоритета в ([Main], [Secondary], [Mobile])

)y

ORDER BY ID;

 

АНАЛИЗ И ЗАКЛЮЧИТЕЛЬНЫЕ ШАГИ

Данные таблицы Locations теперь проанализированы, повернуты, очищены и стандартизированы в соответствии с заданными требованиями.Теперь он представлен в удобном для поиска и сортировки формате и может быть легко вставлен в новую постоянную таблицу, которая могла бы заменить оригинал.

Некоторыми оставшимися шагами, которые можно было бы предпринять, были бы

  • Дальнейшая нормализация данных — например, если существует таблица «Магазин», мы можем заменить поле «Магазин» в данных «Местоположения» полем, содержащим идентификаторы магазинов, и установить ссылочную целостность с помощью внешнего ключа для первичного ключа таблицы «Магазины». .
  • Добавьте в таблицы соответствующие индексы на основе исторических или ожидаемых запросов.

Подробнее

Рассмотрите эти бесплатные инструменты для SQL Server, которые повышают производительность разработчиков баз данных.

Сет — сертифицированный Microsoft администратор базы данных SQL Server, проживающий в Шарлотте, Северная Каролина. Ему нравится администрирование баз данных, разработка и техническое письмо.

Его хобби включают изучение конституции США, музыкальное творчество и ведение блога.

Просмотреть все сообщения Сета Делконте

Последние сообщения Сета Делконте (посмотреть все)

Что такое таблица разбора ll1? – Restaurantnorman.com

Что такое таблица разбора ll1?

Нисходящий синтаксический анализатор, использующий опережающий анализ с одним токеном, называется синтаксическим анализатором LL(1). Первый L указывает, что ввод читается слева направо. Второй L говорит, что он производит вывод слева направо. (Некоторые парсеры смотрят вперед на следующие 2 токена или даже больше.)

Как создать таблицу синтаксического анализа ll1?

Построение таблицы разбора LL(1)

  1. LL(1) Разбор:
  2. Алгоритм создания таблицы синтаксического анализа LL(1):
  3. Шаг 1: Сначала проверьте наличие левой рекурсии в грамматике, если в грамматике есть левая рекурсия, удалите ее и перейдите к шагу 2.
  4. Шаг 2: вычислить First() и Follow() для всех нетерминалов.
  5. Шаг 3: Для каждой продукции A -> α. (

Что такое разбор объясните на примере?

Разбор определяется как разбиение чего-либо на части, особенно для изучения отдельных частей. Примером разбора является разбивка предложения, чтобы объяснить кому-то каждый элемент. Синтаксический анализ разбивает слова на функциональные единицы, которые можно преобразовать в машинный язык.

Является ли синтаксический анализатор LL рекурсивным?

Форма синтаксического анализа с рекурсивным спуском, которая не требует обратного отслеживания, называется прогнозирующим синтаксическим анализом.Это также называется методом таблицы синтаксического анализа LL (1), поскольку мы будем строить таблицу для строки, которая будет анализироваться. Он имеет возможность предсказать, какая продукция должна использоваться для замены входной строки.

Что такое грамматика ll1?

В имени LL(1) первая буква L означает сканирование ввода слева направо, вторая буква L означает создание крайнего левого вывода, а 1 означает использование одного входного символа просмотра вперед на каждом шаге для выполнения действия синтаксического анализа. решение.

Какое условие необходимо для грамматики ll1?

Вот два свойства, которые, как мы знаем, должны быть верны для грамматики, если она должна быть LL(1): грамматика не должна оставаться рекурсивной.правило, которое должно быть выбрано при разработке нетерминала, должно определяться этим нетерминалом и (максимум) следующим токеном на входе.

Что такое грамматика ll1 в разработке компилятора?

Что такое LR в компиляторе?

Парсеры

LR также известны как парсеры LR(k), где L означает сканирование входного потока слева направо; R обозначает построение самого правого вывода в обратном порядке, а k обозначает количество символов просмотра вперед для принятия решений.

Какие существуют типы методов синтаксического анализа?

Типы разбора сверху вниз изображены ниже:

  • Анализ рекурсивного спуска.
  • Возврат.
  • Предиктивный синтаксический анализатор.
  • ЛЛ Парсер.
  • Алгоритм синтаксического анализа LL.
  • Разбор Shift-Reduce.
  • LR Парсер.
  • Алгоритм синтаксического анализа LR.

Как построить таблицу синтаксического анализа LL(1)?

Алгоритм построения таблицы синтаксического анализа LL(1): Шаг 1: Сначала проверьте левую рекурсию в грамматике, если в грамматике есть левая рекурсия, удалите ее и перейдите к шагу 2. Шаг 2: Вычислите First() и Follow() для всех нетерминалов.

Что такое LL(1) с примером?

Пример парсера LL(1) S aABb First(aABb)= a A c | € First(c)=c и First(€) = € (используйте «следовать») B d | € First(d)=d и First(€) = € (Используйте follow) Шаг 4: Разбор грамматики таблицы LL(1) Пример строки: acdb$ H/w строка: adb$ a b c d $ S S aABb A A € A c A € B B € B д

Как работают синтаксические анализаторы LLLL(k)?

LL (k) синтаксические анализаторы должны предсказать, какой продукцией заменить нетерминал, как только они увидят нетерминал.

Что означает первая буква L в методе синтаксического анализа?

Здесь 1-й L означает, что сканирование входных данных будет выполняться слева направо, а второй L показывает, что в этом методе синтаксического анализа мы собираемся использовать самое левое дерево вывода.И, наконец, 1 представляет собой количество просмотров вперед, что означает, сколько символов вы увидите, когда захотите принять решение.

Понимание синтаксического анализа SQL-запросов — часть 1

Введение

Когда дело доходит до настройки плохо выполняющегося запроса, необходимо проверить множество вещей. Может быть плохой дизайн запроса, из-за чего запрос выполняется медленно. Может быть проблема с базовым оборудованием, таким как ЦП или ввод-вывод, что снижает производительность запроса.В важных столбцах могут быть устаревшие статистические данные или отсутствующие индексы. Короче говоря, существует не одна причина низкой производительности запроса. Теперь мы не можем настроить все за один раз. Но мы, безусловно, можем найти одну вещь, которая наверняка снизит производительность запроса — синтаксический анализ запроса. Эта статья поможет вам точно понять, что такое синтаксический анализ и как он влияет на производительность запроса.

Рабочий процесс обработки запросов

Прежде чем мы рассмотрим, что такое синтаксический анализ, давайте сначала разберемся с шагами, связанными с обработкой запроса.С момента написания и отправки запроса пользователем до момента его выполнения и возможного возврата результатов выполняется несколько этапов. Эти шаги показаны на следующей диаграмме.

Схема описанного выше рабочего процесса:

  1. Открыт курсор на стороне клиента.
  2. Серверный процесс клиента ищет совместно используемый курсор на стороне сервера в структуре памяти общего пула SGA.
  3. Если поиск возвращает многоразовый курсор, он помечается как попадание, и следующим шагом будет выполнение курсора.
  4. Если курсор не найден, он помечается как пропущенный, и теперь выделяется новая область курсора, и начинается синтаксический анализ этого нового курсора.
  5. После завершения синтаксического анализа курсора переменные связывания (если они используются) заменяются предоставленными для них фактическими значениями.
  6. Запрос может быть выбран для использования параллелизма, т. е. использовать более одного процесса для его выполнения
  7. После завершения выполнения запроса, в результате которого получены необходимые данные для данного оператора, результаты извлекаются серверным процессом.
  8. После получения данных курсор закрывается.

В этой статье мы не будем подробно рассматривать другие шаги, кроме синтаксического анализа.

Что означает разбор запроса?

Оператор SQL состоит из различных входных данных, т. е. различных таблиц, функций, выражений. Таким образом, возможно, что существует несколько способов выполнения одного запроса. Конечно, запрос должен выполняться наиболее оптимальным образом, чтобы выполниться в кратчайшие сроки.Разбор запроса — это процесс, в ходе которого принимается решение по заданному запросу, вычисляя, сколько существует различных способов выполнения запроса. Каждый запрос должен быть проанализирован хотя бы один раз.

Разбор запроса выполняется в базе данных с помощью компонента Оптимизатор. Оптимизатор оценивает множество различных атрибутов данного запроса, т. е. количество задействованных таблиц, наличие или отсутствие индексов, используемые выражения и т. д. Принимая во внимание все эти входные данные, оптимизатор выбирает наилучший возможный способ выполнения. запрос.Эта информация хранится в SGA в библиотечном кэше — подпуле общего пула.

Существует два возможных состояния информации об обработке запроса. Во-первых, его можно найти в кэше библиотеки, а во-вторых, что его можно не найти. Область памяти в библиотечном кэше, в которой хранится информация об обработке запроса, называется курсором. Таким образом, если в библиотечном кеше обнаружен многоразовый курсор, остается просто подобрать его и использовать для выполнения инструкции.Это называется «мягкий разбор». Если невозможно найти многоразовый курсор или если запрос никогда ранее не выполнялся, требуется оптимизация запроса. Это называется жестким разбором.

Понимание жесткого синтаксического анализа

Жесткий разбор означает, что либо курсор не был найден в библиотечном кеше, либо он был найден, но по какой-то причине был признан недействительным. По какой-то причине Hard Parsing будет означать, что оптимизатор должен выполнить работу, чтобы обеспечить наиболее оптимальный план выполнения запроса.Оптимизатор делает это, изучая каждый возможный ввод данных пользователем. Это включает в себя наличие (или отсутствие) каких-либо индексов, выражений или функций, примененных к столбцам, будь то запрос соединения или нет, любые указанные подсказки и т. д. Вся эта информация имеет очень большое значение, а также наличие или отсутствие любых таких входных данных. может изменить план выполнения.

Перед началом процесса поиска наилучшего плана для запроса выполняются некоторые задачи. Эти задачи выполняются повторно, даже если один и тот же запрос выполняется в одном и том же сеансе N раз:

  1. Проверка синтаксиса
  2. Проверка семантики
  3. Хэширование текста запроса и создание хеш-пары «ключ-значение»

Прежде чем что-либо делать с запросом, важно, чтобы синтаксис запроса был правильным.Какой смысл пытаться найти наилучший способ выполнения запроса, если он не может быть выполнен в первую очередь из-за отсутствия ключевого слова? База данных проверяет, написан ли запрос с правильным синтаксисом или нет, а также имеет ли пользователь, выполняющий запрос, соответствующие разрешения для базовых объектов. Если любая из этих двух проверок не пройдена, процесс выполнения запроса прекращается.

Вот пример, в котором не удалось выполнить оператор select из-за неправильного синтаксиса.

SQL> выберите ENAME, EMPNO, DEPTNO

  2  для SCOTT.EMP

  3  где deptno=10;

сюда SCOTT.EMP

    *

ОШИБКА в строке 2:

ORA-00923: ключевое слово FROM не найдено там, где ожидалось

Как и ожидалось, выполнение запроса остановлено, потому что мы (преднамеренно) попытались сократить ключевое слово FROM, что просто недопустимо.И нам ясно говорят, что в строке № 2 ключевое слово FROM не найдено, а вместо этого находится FRO.

Синтаксис проверяется путем сравнения всего текста запроса с поддерживаемыми ключевыми словами для текущей используемой версии базы данных.

Проверка семантики для подтверждения того, что используется правильное имя объекта, а также наличия у пользователя соответствующих привилегий для выполнения запроса к объекту (объектам), используемому в операторе. Если это не так, выполнение инструкции прерывается с ошибкой ORA-00942.

SQL> SELECT * FROM HR.EMPLOYEES;

SELECT * FROM EMPLOYEES

              *

ОШИБКА в строке 1:

ORA-00942: таблица или представление не существует

Если запрос проходит оба вышеуказанных шага, следующая и самая важная задача — поиск его в SGA, точнее в Кэше Библиотеки. Поскольку это будет структура памяти, лучший способ поиска в памяти — с помощью механизма хеширования.Вы можете прочитать больше о хэшировании и используемых в нем алгоритмах по адресу http://mathworld.wolfram.com/HashFunction.html. Это не связано с базой данных Oracle, но дает хороший обзор.

База данных Oracle принимает на вход текст запроса и использует его для создания хеш-значения для запроса. Ниже вы можете видеть, что даже несмотря на то, что выполненный запрос был таким же, за исключением изменения в случае текста запроса, сгенерированные хеш-значения были разными.

РАЗБОР В КУРСОРЕ #139822213470016 len=46 dep=0 uid=0 oct=3 lid=0 tim=1469725889630325 hv=23

489 ad=’6cbc4e80′ sqlid=’9nbm5yk78uwjt’

3 select.emp где empno=7369

КОНЕЦ STMT

разборки в курсоре # 139868697312424 Len = 46 dep = 0 uid = 90 окт = 3 lid = 90 tim = 1469726076126179 hv = 1759931225 ad = ‘81435930’ sqlid = ‘czsgw3jnfcuut’

Выберите * from scott.emp, где empno = 7369

КОНЕЦ STMT

Ранее упомянутые три задачи (проверка синтаксиса, проверка семантики и генерация хеш-значения для запроса) выполняются каждый раз, даже если запрос выполняется в одном сеансе N раз.

Если заданное хеш-значение и текст оператора точно соответствуют аналогичному оператору в библиотечном кэше, считается, что оператор уже выполнен. Этот оператор теперь может быть выполнен как оператор Soft Parsed. Но если это не так, запрос должен быть подвергнут Hard Parsed.

Если оператор будет подвергаться жесткому анализу, это означает, что базе данных Oracle необходимо оценить наилучший возможный способ выполнения оператора. Эта оптимизация выполняется в трех частях.

  1. Преобразование запроса
  2. Оценка
  3. Создание плана

Что такое преобразование запроса?

Преобразование запроса — это, по сути, процесс преобразования запроса в комбинацию простых операторов SELECT и FROM.Возможны различные трансформации. Чтобы понять, как это работает, давайте выберем одно из возможных преобразований запросов — Query Rewrite. Это означает, что если Oracle обнаружит, что существует базовое материализованное представление, доступное для завершения выполнения запроса, результат следует извлечь из него, а не обращаться к базовым таблицам, используемым в запросе.

В этом примере мы создадим материализованное представление, основанное на простом объединении двух таблиц между таблицами EMP и DEPT схемы SCOTT.

SQL> создать материализованное представление mv1 включить перезапись запроса

  2  выбрать e.empno, e.ename, d.dname , d.deptno

  3   из scott.emp e, scott.dept d, где e.deptno=d .deptno

  4 и e.deptno=10;

Материализованное представление создано.

Поскольку у нас есть доступное материализованное представление, давайте выполним запрос и посмотрим, какой план выполнения использует для него Oracle.

1

2

2

3

4

5

6

7

8

70002

8

9

10

11

12

13

12

14

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

SQL> установить autot trace exp

SQL> выбрать e.empno, e.ename, d.dname , d.deptno

  2  от scott.emp e, scott.dept d, где e.deptno=d.deptno

  3 и e.deptno=10;

 

План выполнения

——————————————————— —————-

Хэш-значение плана: 29584

 

————————————— ————————————————— ——-

——

 

| Идентификатор  | Операция      | Имя | Строки  | Байты | Стоимость (% ЦП)| Время     |

 

————————————————————- ———————————-

——

 

| 0 | ВЫБЕРИТЕ ЗАЯВЛЕНИЕ      | | 3 | 126 | 3   (0)| 00:00:01 |

| 1 | MAT_VIEW ПЕРЕПИСАТЬ ДОСТУП ПОЛНЫЙ | МВ1  | 3 | 126 | 3   (0)| 00:00:01 |

 

————————————————————- ———————————-

——

Как мы видим, Oracle преобразовал наш запрос, и он был выполнен из материализованного представления.Таким образом, наш запрос, вместо того, чтобы быть запросом соединения, обрабатываемым из двух таблиц, превратился в простой выбор, доступ к которому осуществляется из материализованного представления.

Другим примером преобразования запросов является Transformer Transitivity. При этом, если в запросе уже присутствует условие, но оно на самом деле не поможет повысить производительность при выполнении, база данных может добавить от себя путь доступа, который оптимизирует запрос. Пример можно увидеть ниже.

1

2

2

3

4

5

6

7

8

70002

8

9

10

11

12

13

12

14

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

SQL> выберите *

  2  от scott.emp e, scott.dept d

  3  где e.deptno=20 и e.deptno=d.deptno;

 

План выполнения

——————————————————— —————-

Хэш-значение плана: 568005898

 

————————————— ————————————————— —————

| Идентификатор  | Операция      | Имя    | Строки  | Байты | Стоимость (% ЦП)| Время     |

———————————————— —————————————-

| 0 | ВЫБЕРИТЕ ЗАЯВЛЕНИЕ      | | 5 | 290 | 4 (0)| 00:00:01 |

| 1 | ВЛОЖЕННЫЕ ЦИКЛЫ      | | 5 | 290 | 4 (0)| 00:00:01 |

| 2 | ДОСТУП К ТАБЛИЦАМ ПО INDEX ROWID  | ОТДЕЛ    | 1 | 20 | 1 (0)| 00:00:01 |

|*  3 | ИНДЕКС УНИКАЛЬНОЕ СКАНИРОВАНИЕ      | ПК_ДЕПТ | 1 | | 0 (0)| 00:00:01 |

|*  4 | ДОСТУП К ТАБЛИЦЕ ПОЛНЫЙ      | ЭМИ     | 5 | 190 | 3 (0)| 00:00:01 |

———————————————— ——————————————————

 

Предикатная информация (определяется операцией id):

———————————————————— ——

 

   3 — доступ(«D».»DEPTNO»=20)

   4 — filter(«E».»DEPTNO»=20)

Мы видим, что в этом запросе мы добавили фильтр к столбцу DEPTNO таблицы EMP. Поскольку этот столбец является ссылочным столбцом из таблицы DEPT, для него нет доступного индекса. Таким образом, оптимизация этого столбца при выполнении запроса не даст дополнительных преимуществ. Но столбец DEPTNO в таблицах DEPT, являющийся столбцом первичного ключа, несомненно, поможет ограничить поиск. Вот почему индекс, доступный в столбце DEPTNO из таблицы DEPT, автоматически добавляется оптимизатором в запрос.

Важно отметить, что запрос не обязательно должен подвергаться какому-либо преобразованию, но если оно будет применяться, оно должно помочь оператору.

Следующим шагом оптимизатора является вычисление того, сколько данных (различных значений) мы хотим выбрать из таблицы. Это делается путем вычисления двух значений — Selectivity и Cardinality.

Селективность — это ожидаемое количество данных, которые должны быть возвращены из запроса. Информация об уникальных значениях столбца рассчитывается на основе статистики, хранящейся в словаре данных.Оценка селективности находится в диапазоне от 0 до 1. Если используются гистограммы, это значение основано на плотности. Если нет доступных оценок (если статистика не собирается), оптимизатор использует динамически собираемую статистику во время выполнения запроса (используя параметр OPTIMIZER_DYNAMIC_SAMPLING).

На основе селективности кардинальность теперь рассчитывается по формуле селективность * общее количество строк, доступных в таблице. Это число является предполагаемым количеством строк, которые мы увидим в плане выполнения запроса.

Давайте поймем это, выполнив простую инструкцию в таблице EMP, где мы выбираем запись только одного сотрудника. В таблице доступно 14 строк. Это означает, что оценка селективности будет 1/14=0,071428571. Теперь, если мы умножим это значение на общее количество строк в таблице, т. е. на 14, оно вернет 1.

.

SQL> выберите (1/14)* 14 из двойного;

 

(1/14)*14

———-

1

Давайте подтвердим это, выполнив запрос:

1

2

2

3

4

5

6

7

8

70002

8

9

10

11

12

13

12

14

13

14

15

16

17

SQL> выберите * из Скотта.emp, где empno=7369;

 

План выполнения

——————————————————— —————-

Хэш-значение плана: 2949544139

 

————————————— ————————————————— ————-

| Идентификатор  | Операция     | Имя   | Строки  | Байты | Стоимость (% ЦП)| Время     |

———————————————— —————————————

| 0 | ВЫБЕРИТЕ ЗАЯВЛЕНИЕ     | | 1 | 38 | 1   (0)| 00:00:01 |

| 1 | ДОСТУП К ТАБЛИЦАМ ПО ИНДЕКСУ ROWID| ЭМИ    | 1 | 38 | 1   (0)| 00:00:01 |

|*  2 | ИНДЕКС УНИКАЛЬНОЕ СКАНИРОВАНИЕ     | ПК_ЭМП | 1 | | 0   (0)| 00:00:01 |

———————————————— —————————————

 

Информация предиката (определяется идентификатором операции) :

————————————————————— —-

   2 — доступ(«EMPNO»=7369)

Обратите внимание на столбец ROWS.Мы видим, что количество строк, ожидаемое оптимизатором, равно 1, что, как мы знаем, правильно.

Все упражнение по оценке селективности и кардинальности заключается в вычислении СТОИМОСТИ выполнения запроса. Стоимость запроса — это оценочное число (с точки зрения накладных расходов ЦП), которое используется оптимизатором для принятия решения о том, какой метод лучше всего подходит для выполнения запроса.

После получения стоимости оптимизатор может перейти к заключительному этапу оптимизации запроса — фактически пытаясь найти план выполнения.В качестве эталона используется стоимость, и цель состоит в том, чтобы найти план с наименьшей стоимостью для запроса. В зависимости от сложности запроса возможны несколько вариантов. Из всех них план выполнения с наименьшей стоимостью считается победителем и используется для выполнения запроса.

Вот пример такого сравнения. Что мы собираемся сделать, так это проследить выполнение простого поиска в таблице SCOTT EMP для определенного номера сотрудника. Мы уже знаем, что столбец EMPNO является столбцом первичного ключа, и поэтому оптимизатор предпочел бы использовать индекс для этого запроса.

Сначала создадим файл трассировки.

1

2

2

3

4

5

6

7

8

70002

8

9

10

11

12

13

12

14

13

14

15

16

17

18

19

SQL> изменить набор сеансов tracefile_identifier=’newt’;

Сессия изменена.

 

SQL> изменить события набора сеансов ‘10053 контекст имени трассировки навсегда, уровень 1’;

 

Сеанс изменен.

SQL> выберите * из scott.emp, где empno=7369;

 

     EMPNO      ENAME      JOB             MGR HIREDATE          SAL       COMM     DEPTNO

     ———- ———— ———— — ——— ———- ———- ———-

     7369       СМИТ      СЛУШАТЕЛЬ           7902 17- DEC-80        800                   20

 

SQL> disconn

Отключение от Oracle Database 11g Enterprise Edition Release 11.2.0.4.0 — 64-битная производственная версия

С опциями Partitioning, OLAP, Data Mining и Real Application Testing

SQL> exit

[[email protected] trace]$ ls -l *newt*

-rw-r— —. 1 oracle oinstall 87253 авг  2 23:36 orcl_ora_2839_newt.trc

-rw-r——. 1 oracle oinstall 34190 авг 2 23:36 orcl_ora_2839_newt.trm

Вот выдержка из файла трассировки. Мы видим, что оптимизатор сравнил затраты как на полное сканирование таблицы, так и на сканирование индекса, и объявил сканирование уникальных индексов победителем.

1

2

2

3

4

5

6

7

8

70002

8

9

10

11

12

13

12

14

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

24

25

1-СТРОЧНЫЕ ТАБЛИЦЫ:  EMP[EMP]#0

Анализ путей доступа для EMP

******************************* ***********

SINGLE TABLE ACCESS PATH

  Оценка мощности одной таблицы для EMP[EMP]

  Столбец (#1): EMPNO(

    AvgLen: 4 NDV: 14 Nulls: 0 Плотность : 0.071429 мин: 7369 Макс.

CONT_IO: 3.00 CONST_CPU: 38547

RESP_IO: 3.00 RESP_CPU: 38547

Путь доступа: индекс (Uniquescan)

Индекс: PK_EMP

RESC_IO: 1.00 RESC_CPU: 8461

IX_SEL: 0.071429 IX_SEL_WITH_Filters: 0.071429

Стоимость: 1.00, соответственно: 1,00 градусов: 1

: 1

Путь доступа: индекс (Alelqunique)

Индекс: PK_EMP

RESC_IO: 1.00 RESC_CPU: 8461

IX_SEL: 0.071429 IX_SEL_WITH_Filters: 0.071429

Стоимость: 1.00 соответствует: 1.00 Степень: 1

Карта одной строки: 1.000000

  Лучший:: AccessPath: IndexUnique

Итак, наконец, у нас есть план, который будет использоваться ядром базы данных для выполнения нашего запроса!

Заключение

Жесткий синтаксический анализ — неизбежное зло.Это должно произойти хотя бы один раз, потому что это единственный способ, с помощью которого оптимизатор может понять наилучший способ выполнения запроса. Но, как мы видели выше, так много всего происходит за кулисами, когда выполняется жесткий синтаксический анализ. Очевидно, что жесткий синтаксический анализ запроса каждый раз при его запуске только замедлит его работу — и в этом проявляется преимущество мягкого синтаксического анализа. В следующей части этой серии мы рассмотрим Soft Parsing и поймем, чем он лучше по сравнению с Hard Parsing. Быть в курсе!

Советы по созданию быстро загружаемых HTML-страниц — Изучите веб-разработку

Эти советы основаны на общеизвестных фактах и ​​экспериментах.

Оптимизированная веб-страница не только обеспечивает более отзывчивый сайт для ваших посетителей, но и снижает нагрузку на ваши веб-серверы и подключение к Интернету. Это может иметь решающее значение для сайтов с большим объемом трафика или сайтов, на которых наблюдается всплеск трафика из-за необычных обстоятельств, таких как экстренные новости.

Оптимизация скорости загрузки страниц предназначена не только для контента, который будет просматриваться пользователями с узкополосным подключением или посетителями с мобильных устройств. Это так же важно для широкополосного контента и может привести к значительным улучшениям даже для ваших посетителей с самым быстрым подключением.

Уменьшить вес страницы

Вес страницы, безусловно, является наиболее важным фактором производительности загрузки страницы.

Уменьшение веса страницы за счет устранения ненужных пробелов и комментариев, обычно называемого минимизацией, а также за счет перемещения встроенного скрипта и CSS во внешние файлы может повысить производительность загрузки с минимальной потребностью в других изменениях в структуре страницы.

Такие инструменты, как HTML Tidy, могут автоматически удалять начальные пробелы и лишние пустые строки из допустимого источника HTML.Другие инструменты могут «сжимать» JavaScript, переформатируя исходный код или запутывая его и заменяя длинные идентификаторы более короткими версиями.

Минимизация количества файлов

Уменьшение количества файлов, на которые ссылается веб-страница, снижает количество HTTP-соединений, необходимых для загрузки страницы, тем самым сокращая время отправки этих запросов и получения ответов на них.

В зависимости от настроек кэша браузера он может отправлять запрос с заголовком If-Modified-Since для каждого файла, на который указывает ссылка, с вопросом, был ли файл изменен с момента последней загрузки.Слишком много времени, потраченное на запрос времени последнего изменения файлов, на которые ссылаются, может привести к задержке начального отображения веб-страницы, поскольку браузер должен проверять время изменения для каждого из этих файлов перед отображением страницы.

Если вы часто используете фоновые изображения в своем CSS, вы можете уменьшить количество необходимых запросов HTTP, объединив изображения в одно, известное как спрайт изображения. Затем вы просто применяете одно и то же изображение каждый раз, когда оно вам нужно в качестве фона, и соответствующим образом настраиваете координаты x/y.Этот метод лучше всего работает с элементами, которые будут иметь ограниченные размеры, и не будет работать для каждого использования фонового изображения. Однако меньшее количество HTTP-запросов и кэширование отдельных изображений могут помочь сократить время загрузки страницы.

Использование сети доставки контента (CDN)

Для целей этой статьи CDN — это средство сокращения физического расстояния между вашим сервером и вашим посетителем. По мере увеличения расстояния между источником вашего сервера и посетителем время загрузки будет увеличиваться. Предположим, сервер вашего веб-сайта находится в США и на нем есть посетитель из Индии; время загрузки страницы для индийского посетителя будет намного выше, чем для посетителя из США.

CDN — это географически распределенная сеть серверов, которые работают вместе, чтобы сократить расстояние между пользователем и вашим сайтом. CDN хранят кэшированные версии вашего веб-сайта и предоставляют их посетителям через ближайший к пользователю сетевой узел, тем самым сокращая задержку.

Дальнейшее чтение:

Уменьшение числа запросов домена

Поскольку каждый отдельный домен требует времени при поиске DNS, время загрузки страницы будет расти вместе с количеством отдельных доменов, появляющихся в ссылках CSS, JavaScript и источниках изображений.

Это не всегда практично; однако вы всегда должны следить за тем, чтобы на ваших страницах использовалось только минимально необходимое количество различных доменов.

Кэширование повторно используемого содержимого

Убедитесь, что любое содержимое, которое может быть кэшировано, кэшировано и имеет соответствующие сроки действия.

В частности, обратите внимание на заголовок Last-Modified . Это позволяет эффективно кэшировать страницы; с помощью этого заголовка пользовательскому агенту передается информация о файле, который он хочет загрузить, например, когда он был в последний раз изменен.Большинство веб-серверов автоматически добавляют заголовок Last-Modified к статическим страницам (например, .html , .css ) на основе даты последнего изменения, хранящейся в файловой системе. С динамическими страницами (например, .php , .aspx ) этого, конечно, сделать нельзя, и заголовок не отправляется.

Так что, в частности, для страниц, которые генерируются динамически, полезно провести небольшое исследование по этому вопросу. Это может быть несколько сложно, но это значительно сэкономит запросы страниц на страницах, которые обычно не кэшируются.

Дополнительная информация:

  1. Условное получение HTTP для RSS-хакеров
  2. HTTP 304: не изменено
  3. HTTP ETag в Википедии
  4. Кэширование в HTTP

Оптимально упорядочить компоненты страницы

Сначала загрузите содержимое страницы вместе с любыми CSS или JavaScript, которые могут потребоваться для ее первоначального отображения, чтобы пользователь получил самый быстрый очевидный ответ во время загрузки страницы. Этот контент обычно представляет собой текст, и поэтому его можно сжать при передаче, что обеспечивает еще более быстрый ответ пользователю.

Любые динамические функции, перед использованием которых требуется полная загрузка страницы, должны быть сначала отключены, а затем включены только после загрузки страницы. Это приведет к тому, что JavaScript будет загружаться после содержимого страницы, что улучшит общий вид загрузки страницы.

Уменьшите количество встроенных сценариев

Встроенные сценарии могут быть дорогостоящими для загрузки страницы, поскольку синтаксический анализатор должен предполагать, что встроенный сценарий может изменить структуру страницы во время выполнения синтаксического анализа.Сокращение использования встроенных сценариев в целом и сокращение использования document.write() для вывода содержимого в частности может улучшить общую загрузку страницы. Используйте современные методы AJAX для управления содержимым страницы для современных браузеров, а не старые подходы, основанные на document.write() .

Используйте современный CSS и действующую разметку

Использование современного CSS уменьшает количество разметки, может уменьшить потребность в изображениях (разделителях) с точки зрения макета и может очень часто заменять изображения стилизованного текста — эта «стоимость» гораздо больше, чем эквивалентный текст и CSS.

Использование действительной разметки имеет и другие преимущества. Во-первых, браузерам не нужно будет выполнять исправление ошибок при синтаксическом анализе HTML (это помимо философского вопроса о том, разрешать ли изменение формата при вводе пользователем, а затем программно «исправлять» или нормализовать его; или же вместо этого принудительно строгий формат ввода без допусков).

Кроме того, допустимая разметка позволяет бесплатно использовать другие инструменты, которые могут предварительно обрабатывать ваши веб-страницы. Например, HTML Tidy может удалять пробелы и необязательные закрывающие теги; однако он откажется работать на странице с серьезными ошибками разметки.

Разделите содержимое на части

Таблицы для макетов — это устаревший метод, который больше не следует использовать. Вместо этого следует использовать макеты, использующие плавающие элементы, позиционирование, флексбоксы или сетки.

Таблицы по-прежнему считаются допустимой разметкой, но их следует использовать для отображения табличных данных. Чтобы браузер быстрее отображал вашу страницу, избегайте вложения таблиц.

Вместо глубоко вложенных таблиц, как в:

  <таблица>
  <таблица>
    <таблица>
          ...
    
  

  

использовать невложенные таблицы или элементы div, как в

  <таблица>...
<таблица>...
<таблица>...
  

См. также: спецификации CSS Flexible Box Layout и CSS Grid Layout.

Минимизация и сжатие ресурсов SVG

SVG, создаваемый большинством приложений для рисования, часто содержит ненужные метаданные, которые можно удалить. Настройте свои серверы, примените сжатие gzip для ресурсов SVG.

Минимизация и сжатие изображений

Большие изображения заставляют вашу страницу загружаться дольше. Рассмотрите возможность сжатия изображений перед их добавлением на страницу, используя функции сжатия, встроенные в инструменты обработки изображений, такие как Photoshop, или с помощью специализированного инструмента, такого как Compress Jpeg или Tiny PNG.

Задайте размеры для изображений и таблиц

Если браузер может сразу определить высоту и/или ширину ваших изображений и таблиц, он сможет отображать веб-страницу без перекомпоновки содержимого.Это не только ускоряет отображение страницы, но и предотвращает раздражающие изменения в макете страницы, когда страница завершает загрузку. По этой причине высота и ширина должны быть указаны для изображений, когда это возможно.

Таблицы должны использовать селектор CSS: комбинация свойств:

и должен указывать ширину столбцов с использованием элементов и .

Использовать ленивую загрузку изображений

По умолчанию изображения загружаются нетерпеливо ; то есть изображение извлекается и отображается, как только оно обрабатывается в HTML.Все загруженные с нетерпением изображения обрабатываются до отправки события load документа. Переключение на ленивую загрузку изображений говорит браузеру отложить загрузку изображений до тех пор, пока они не понадобятся для отрисовки визуального окна просмотра.

Чтобы пометить изображение для отложенной загрузки, укажите его атрибут loading со значением lazy . С этим набором изображение будет загружаться только тогда, когда оно необходимо.

  
  

Обратите внимание, что изображения с ленивой загрузкой могут быть недоступны при запуске события load .Вы можете определить, загружено ли данное изображение, проверив, равно ли значение его логического свойства complete true .

Разумно выбирайте требования к пользовательскому агенту

Чтобы добиться максимального улучшения дизайна страницы, убедитесь, что для проектов указаны разумные требования к пользовательскому агенту. Не требуйте, чтобы ваш контент отображался с точностью до пикселя во всех браузерах, особенно в браузерах с более ранними версиями.

В идеале ваши базовые минимальные требования должны основываться на рассмотрении современных браузеров, поддерживающих соответствующие стандарты.Это могут быть последние версии Firefox, Internet Explorer, Google Chrome, Opera и Safari.

Обратите внимание, однако, что многие из советов, перечисленных в этой статье, основаны на здравом смысле и применимы к любому пользовательскому агенту и могут быть применены к любой веб-странице, независимо от требований поддержки браузера.

Используйте асинхронность и отсрочку, если это возможно

Сделайте сценарии JavaScript такими, чтобы они были совместимы как с атрибутами асинхронности, так и с отсрочкой, и используйте асинхронность, когда это возможно, особенно если у вас несколько элементов сценария.

При этом страница может перестать отображаться, пока JavaScript все еще загружается. В противном случае браузер не будет отображать ничего, что находится после элементов скрипта, не имеющих этих атрибутов.

Примечание. Несмотря на то, что эти атрибуты очень помогают при первой загрузке страницы, вы должны использовать их, но не предполагать, что они будут работать во всех браузерах. Если вы уже следуете всем передовым методам работы с JavaScript, вам не нужно менять свой код.

    • <голова>
      • <ссылка> … Файлы CSS, необходимые для внешнего вида страницы. Минимизируйте количество файлов для повышения производительности, сохраняя несвязанные CSS в отдельных файлах для обслуживания.
      • <сценарий> … Файлы JavaScript для функций требуют во время загрузки страницы, но не любого JavaScript, связанного с взаимодействием, который может выполняться только после загрузки страницы. Минимизируйте количество файлов для повышения производительности, сохраняя несвязанный JavaScript в отдельных файлах для обслуживания.
    • <тело> Видимый пользователем контент страницы небольшими порциями (
      /
      / ), которые можно отобразить, не дожидаясь полной загрузки страницы.
      • <сценарий> Любые скрипты, которые будут использоваться для выполнения интерактивности.Сценарии взаимодействия обычно могут запускаться только после полной загрузки страницы и инициализации всех необходимых объектов. Нет необходимости загружать эти скрипты перед содержимым страницы. Это только замедляет первоначальную загрузку страницы. Минимизируйте количество файлов для повышения производительности, сохраняя несвязанный JavaScript в отдельных файлах для обслуживания.

      Что такое таблица разбора? – Pursuantmedia.com

      Что такое таблица синтаксического анализа?

      Таблица синтаксического анализа может относиться к управляемым таблицами версиям: синтаксического анализатора LR, использующего таблицы, полученные из грамматики генератором синтаксического анализа.Синтаксический анализатор LL, использующий таблицы, полученные из грамматики.

      Что такое таблица синтаксического анализа в дизайне компилятора?

      Предиктивный синтаксический анализ использует стек и таблицу синтаксического анализа для анализа входных данных и создания дерева синтаксического анализа. И стек, и входные данные содержат конечный символ $, обозначающий, что стек пуст и входные данные используются. Синтаксический анализатор обращается к таблице синтаксического анализа, чтобы принять любое решение о комбинации входных данных и элементов стека.

      Что такое синтаксический анализ в компиляторе?

      Parser — это компилятор, который используется для разбиения данных на более мелкие элементы, полученные на этапе лексического анализа.Синтаксический анализатор принимает входные данные в виде последовательности токенов и выдает выходные данные в виде дерева синтаксического анализа. Парсинг бывает двух типов: парсинг сверху вниз и парсинг снизу вверх.

      Как создать таблицу синтаксического анализа?

      Построение таблицы разбора LL(1)

      1. LL(1) Разбор:
      2. Алгоритм создания таблицы синтаксического анализа LL(1):
      3. Шаг 1: Сначала проверьте наличие левой рекурсии в грамматике, если в грамматике есть левая рекурсия, удалите ее и перейдите к шагу 2.
      4. Шаг 2: вычислить First() и Follow() для всех нетерминалов.
      5. Шаг 3: Для каждой продукции A -> α. (

      Что такое пример разбора?

      Разбор определяется как разбиение чего-либо на части, особенно для изучения отдельных частей. Примером разбора является разбивка предложения, чтобы объяснить кому-то каждый элемент. Синтаксический анализ разбивает слова на функциональные единицы, которые можно преобразовать в машинный язык.

      Что такое синтаксический анализ и его виды?

      Синтаксический анализатор — это этап компилятора, который принимает на вход строку токена и с помощью существующей грамматики преобразует ее в соответствующее дерево разбора.Parser также известен как Syntax Analyzer. Типы синтаксических анализаторов: синтаксический анализатор в основном подразделяется на 2 категории: нисходящий парсер и восходящий парсер.

      Как вы разбираете предложения?

      Традиционно синтаксический анализ выполняется путем разделения предложения на разные части речи. Слова помещаются в отдельные грамматические категории, а затем определяются грамматические отношения между словами, что позволяет читателю интерпретировать предложение.

      Что мощнее CLR или Larr?

      Connonical (CLR) — самый мощный парсер среди всех парсеров LR(k) или SLR.Итак, это правильно. 2. SLR мощнее, чем LALR неверно.

      Какой из следующих методов передачи самый мощный?

      CLR — самый мощный метод синтаксического анализа.

      Условные операторы WHERE в SQL

      Одной из ключевых особенностей баз данных SQL является поддержка специальных запросов: новые запросы могут выполняться в любое время. Это возможно только потому, что оптимизатор запросов (планировщик запросов) работает во время выполнения; он анализирует каждое полученное заявление и немедленно генерирует разумный план выполнения.Накладные расходы, связанные с оптимизацией времени выполнения, можно минимизировать с помощью параметров привязки.

      Суть этого обзора заключается в том, что базы данных оптимизированы для динамического SQL, так что используйте его, если он вам нужен.

      Тем не менее, существует широко распространенная практика отказа от динамического SQL в пользу статического SQL — часто из-за мифа о том, что «динамический SQL медленный». Эта практика приносит больше вреда, чем пользы, если база данных использует общий кэш плана выполнения, такой как DB2, база данных Oracle или SQL Server.

      Для демонстрации представьте себе приложение, которое запрашивает таблицу EMPLOYEES .Приложение позволяет искать идентификатор дочерней компании, идентификатор сотрудника и фамилию (без учета регистра) в любой комбинации. По-прежнему можно написать один запрос, охватывающий все случаи, используя «умную» логику.

        ВЫБРАТЬ имя_имя, фамилия_имя, идентификатор_дочерней_компании, идентификатор_сотрудника
        ОТ сотрудников
       ГДЕ (sub_id = :sub_id ИЛИ :sub_id IS NULL)
         И ( employee_id = :emp_id ИЛИ :emp_id IS NULL )
         И ( ПРОПИСНЫЕ(фамилия) = :имя ИЛИ :имя IS NULL )
        

      В запросе используются именованные переменные связывания для удобства чтения.Все возможные выражения фильтра статически закодированы в операторе. Всякий раз, когда фильтр не нужен, вы просто используете NULL вместо условия поиска: это отключает условие с помощью логики ИЛИ .

      Вполне разумная инструкция SQL. Использование NULL даже соответствует его определению согласно трехзначной логике SQL. Тем не менее, это один из худших по производительности антипаттернов из всех.

      База данных не может оптимизировать план выполнения для определенного фильтра, поскольку любой из них может быть отменен во время выполнения.База данных должна быть подготовлена ​​к худшему варианту — если все фильтры отключены:

        ----------------- ---------------------
      | Идентификатор | Операция | Имя | Ряды | Стоимость |
      -------------------------------------------------- --
      | 0 | ВЫБЕРИТЕ ЗАЯВЛЕНИЕ | | 2 | 478 |
      |* 1 |  ДОСТУП К СТОЛУ ПОЛНЫЙ  | СОТРУДНИКИ | 2 | 478 |
      -------------------------------------------------- --
      
      Информация о предикате (определяется идентификатором операции):
      -------------------------------------------------- -
      1 - фильтр((:ИМЯ НУЛЕВОЕ ИЛИ ЗАГЛАВНОЕ("LAST_NAME")=:ИМЯ)
             И (:EMP_ID IS NULL ИЛИ "EMPLOYEE_ID"=:EMP_ID)
             AND (:SUB_ID IS NULL OR "SUBSIDIARY_ID"=:SUB_ID))  

      Как следствие, база данных использует полное сканирование таблицы , даже если для каждого столбца имеется индекс.

      Дело не в том, что база данных не может разрешить «умную» логику. Он создает общий план выполнения из-за использования параметров привязки, поэтому его можно кэшировать и повторно использовать с другими значениями позже. Если мы не используем параметры связывания, а записываем фактические значения в оператор SQL, оптимизатор выбирает правильный индекс для активного фильтра:

        SELECT имя_имя, фамилия_имя, идентификатор_дочерней компании, идентификатор_сотрудника
        ОТ сотрудников
       ГДЕ (дочерний_id = NULL ИЛИ NULL IS NULL)
         И (employee_id = NULL OR NULL IS NULL)
         AND( UPPER(last_name) = 'WINAND' ИЛИ ​​'WINAND' IS NULL  )  
        --------------------------- ------------------------------------
      |Идентификатор | Операция | Имя | Ряды | Стоимость |
      -------------------------------------------------- -------------
      | 0 | ВЫБЕРИТЕ ЗАЯВЛЕНИЕ | | 1 | 2 |
      | 1 | ДОСТУП К ТАБЛИЦАМ ПО ИНДЕКСУ ROWID| СОТРУДНИКИ | 1 | 2 |
      |*2 | ИНДЕКС ДИАПАЗОН СКАН | EMP_UP_NAME | 1 | 1 |
      -------------------------------------------------- -------------
      
      Информация о предикате (определяется идентификатором операции):
      -------------------------------------------------- -
        2 - access(UPPER("LAST_NAME")='WINAND')  

      Это, однако, не решение.Это просто доказывает, что база данных может разрешать эти условия.

      Предупреждение

      Использование литеральных значений делает ваше приложение уязвимым для атак путем внедрения кода SQL и может вызвать проблемы с производительностью из-за увеличения затрат на оптимизацию.

      Очевидным решением для динамических запросов является динамический SQL. Согласно принципу KISS, просто сообщите базе данных, что вам нужно прямо сейчас, и ничего больше.

        ВЫБРАТЬ имя_имя, фамилия_имя, идентификатор_дочерней_компании, идентификатор_сотрудника
        ОТ сотрудников
       WHERE UPPER(last_name) = :name  

      Обратите внимание, что в запросе используется параметр связывания.

      Совет

      Используйте динамический SQL, если вам нужны динамические предложения where .

      По-прежнему используйте параметры привязки при создании динамического SQL, иначе миф о том, что динамический SQL работает медленно, сбывается.

      Проблема, описанная в этом разделе, широко распространена. Во всех базах данных, использующих общий кэш плана выполнения, есть функция, позволяющая справиться с этим, что часто приводит к новым проблемам и ошибкам.

      DB2

      DB2 использует общий кэш планов выполнения и полностью подвержена проблемам, описанным в этом разделе.

      DB2 позволяет указать метод повторной оптимизации с помощью подсказки REOPT . Значение по умолчанию — NONE , что создает общий план выполнения и страдает от проблемы, описанной выше. REOPT(ALWAYS) указывает оптимизатору всегда просматривать фактические переменные связывания для создания наилучшего плана для каждого выполнения. Это фактически отключает кэширование плана выполнения для этого оператора.

      Последним параметром является REOPT(ONCE) , который будет просматривать параметры привязки только для первого выполнения.Проблема с этим подходом заключается в его недетерминированном поведении: значения из первого выполнения влияют на все выполнения. План выполнения может меняться каждый раз при перезапуске базы данных или, что менее предсказуемо, срок действия кэшированного плана истекает, и оптимизатор воссоздает его с использованием других значений при следующем выполнении инструкции.

      MySQL

      MySQL не страдает от этой конкретной проблемы, потому что у него вообще нет кэша плана выполнения. В запросе функции от 2009 года обсуждается влияние кэширования плана выполнения.Кажется, что оптимизатор MySQL достаточно прост, чтобы кэширование плана выполнения не окупалось.

      Oracle

      База данных Oracle использует общий кэш планов выполнения («область SQL») и полностью подвержена проблемам, описанным в этом разделе.

      В версии 9 i Oracle представила так называемый просмотр привязки. Просмотр привязки позволяет оптимизатору использовать фактические значения привязки первого выполнения при подготовке плана выполнения. Проблема с этим подходом заключается в его недетерминированном поведении: значения из первого выполнения влияют на все выполнения.План выполнения может меняться каждый раз при перезапуске базы данных или, что менее предсказуемо, срок действия кэшированного плана истекает, и оптимизатор воссоздает его с использованием других значений при следующем выполнении инструкции.

      Выпуск 11 g В введено адаптивное совместное использование курсора для дальнейшего улучшения ситуации. Эта функция позволяет базе данных кэшировать несколько планов выполнения для одного и того же оператора SQL. Далее оптимизатор просматривает параметры привязки и сохраняет их расчетную селективность вместе с планом выполнения.При последующем доступе к кэшу селективность текущих значений привязки должна находиться в пределах диапазонов селективности кэшированного плана выполнения для повторного использования. В противном случае оптимизатор создает новый план выполнения и сравнивает его с уже кэшированными планами выполнения для этого запроса. Если такой план выполнения уже существует, база данных заменяет его новым планом выполнения, который также охватывает оценки селективности текущих значений связывания. Если нет, он кэширует новый вариант плана выполнения для этого запроса — вместе с оценками селективности, конечно.

      PostgreSQL

      Кэш планов запросов PostgreSQL работает только для открытых операторов — до тех пор, пока вы держите PreparedStatement открытым. Описанная выше проблема возникает только при повторном использовании дескриптора оператора. Обратите внимание, что драйвер JDBC PostgresSQL включает кеширование только после пятого выполнения. См. также: Планирование с фактическими значениями привязки.

      SQL Server

      SQL Server использует так называемый анализ параметров . Отслеживание параметров позволяет оптимизатору использовать фактические значения привязки первого выполнения во время синтаксического анализа.Проблема с этим подходом заключается в его недетерминированном поведении: значения из первого выполнения влияют на все выполнения. План выполнения может меняться каждый раз при перезапуске базы данных или, что менее предсказуемо, срок действия кэшированного плана истекает, и оптимизатор воссоздает его с использованием других значений при следующем выполнении инструкции.

      В SQL Server 2005 добавлены новые подсказки для запросов, позволяющие лучше контролировать анализ и перекомпиляцию параметров. Подсказка запроса RECOMPILE обходит кэш плана для выбранного оператора. OPTIMIZE FOR позволяет указать фактические значения параметров, которые используются только для оптимизации. Наконец, вы можете предоставить полный план выполнения с подсказкой USE PLAN .

      Исходная реализация подсказки OPTION(RECOMPILE) содержала ошибку, поэтому не учитывались все переменные связывания. В новой реализации, представленной в SQL Server 2008, была еще одна ошибка, которая делала ситуацию очень запутанной. Erland Sommarskog собрал всю необходимую информацию по всем выпускам SQL Server.

      Хотя эвристические методы могут в определенной степени решить проблему «умной логики», на самом деле они были созданы для решения проблем связывания параметров в связи со столбцовыми гистограммами и выражениями LIKE .

      Самый надежный способ получить наилучший план выполнения — избежать ненужных фильтров в операторе SQL.

      Вывод схемы и эволюция в автозагрузчике

      Auto Loader может автоматически обнаруживать появление новых столбцов в ваших данных и перезапускаться, поэтому вам не нужно самостоятельно управлять отслеживанием и обработкой изменений схемы.Auto Loader также может «спасать» данные, которые были неожиданными (например, данные разных типов) в столбце больших двоичных объектов JSON, к которым вы можете получить доступ позже с помощью API доступа к полуструктурированным данным.

      Для вывода и эволюции схемы поддерживаются следующие форматы:

      Формат файла

      Поддерживаемые версии

      JSON

      Databricks Runtime 8.2 и выше

      CSV

      Databricks Runtime 8.3 и выше

      Авро

      Databricks Runtime 10.2 и выше

      Паркет

      В разработке

      ORC

      Не поддерживается

      Текст

      Неприменимо (фиксированная схема)

      Двоичный файл

      Неприменимо (фиксированная схема)

      Вывод схемы

      Чтобы вывести схему, Auto Loader выбирает первые 50 ГБ или 1000 файлов, которые он обнаруживает, в зависимости от того, какое ограничение будет превышено первым.Чтобы избежать затрат на вывод при каждом запуске потока и обеспечить стабильную схему при перезапусках потока, необходимо установить параметр cloudFiles.schemaLocation . Auto Loader создает в этом месте скрытый каталог _schemas для отслеживания изменений схемы входных данных с течением времени. Если ваш поток содержит один источник cloudFiles для приема данных, вы можете указать местоположение контрольной точки как cloudFiles.schemaLocation . В противном случае укажите уникальный каталог для этой опции.Если ваши входные данные возвращают непредвиденную схему для вашего потока, убедитесь, что расположение вашей схемы используется только одним источником автозагрузчика.

      Примечание

      Чтобы изменить размер используемой выборки, вы можете установить конфигурации SQL:

       spark.databricks.cloudFiles.schemaInference.sampleSize.numBytes
       

      (строка байтов, например 10gb )

      и

       spark.databricks.cloudFiles.schemaInference.sampleSize.numFiles
       

      (целое число)

      По умолчанию Auto Loader выводит столбцы в текстовых форматах файлов, таких как CSV и JSON, как строк столбцов.В наборах данных JSON вложенные столбцы также выводятся как столбцы строк . Поскольку данные JSON и CSV являются самоописываемыми и могут поддерживать множество типов данных, вывод данных в виде строки может помочь избежать проблем эволюции схемы, таких как несоответствие числовых типов (целые числа, длинные числа, числа с плавающей запятой). Если вы хотите сохранить исходное поведение вывода схемы Spark, задайте для параметра cloudFiles.inferColumnTypes значение true .

      Примечание

      Если не включена чувствительность к регистру, столбцы abc , Abc и ABC считаются одним и тем же столбцом для целей вывода схемы.Выбор того, какой случай будет выбран, является произвольным и зависит от выборочных данных. Вы можете использовать подсказки схемы, чтобы указать, какой регистр следует использовать. После того, как выбор сделан и схема выведена, Auto Loader не будет рассматривать варианты корпуса, которые не были выбраны в соответствии со схемой. Эти столбцы, возможно, потребуется найти в столбце спасенных данных.

      Автозагрузчик также пытается вывести столбцы разделов из базовой структуры каталогов данных, если данные расположены в стиле секционирования Hive.Например, путь к файлу, такой как base_path/event=click/date=2021-04-01/f0.json , приведет к выводу даты и события в качестве столбцов раздела. Типы данных для этих столбцов будут строковыми, если вы не установите для cloudFiles.inferColumnTypes значение true. Если базовая структура каталогов содержит конфликтующие разделы Hive или не содержит разделов в стиле Hive, столбцы разделов будут игнорироваться. Вы можете указать параметр cloudFiles.partitionColumns в виде списка имен столбцов, разделенных запятыми, чтобы всегда пытаться анализировать заданные столбцы из пути к файлу, если эти столбцы существуют как пар ключ = значение в вашей структуре каталогов.

      Когда Auto Loader выводит схему, столбец восстановленных данных автоматически добавляется в вашу схему как _rescued_data . Дополнительные сведения см. в разделе, посвященном столбцу спасенных данных и эволюции схемы.

      Примечание

      Двоичный файл

      ( binaryFile ) и форматы файлов text имеют фиксированные схемы данных, но также поддерживают вывод столбца раздела.Столбцы раздела выводятся при каждом перезапуске потока, если вы не укажете cloudFiles.schemaLocation . Чтобы избежать возможных ошибок или потери информации, Databricks рекомендует установить cloudFiles.schemaLocation или cloudFiles.partitionColumns в качестве параметров для этих форматов файлов, поскольку cloudFiles.schemaLocation не является обязательным параметром для этих форматов.

      Подсказки схемы

      Выводимые типы данных не всегда могут быть именно теми, которые вы ищете.Используя подсказки схемы, вы можете наложить информацию, которую вы знаете и ожидаете, на предполагаемую схему.

      По умолчанию Apache Spark использует стандартный подход для определения типа столбцов данных. Например, он выводит вложенные JSON как структуры и целые числа как длинные. Напротив, Auto Loader рассматривает все столбцы как строки. Когда вы знаете, что столбец относится к определенному типу данных, или если вы хотите выбрать еще более общий тип данных (например, двойное число вместо целого числа), вы можете указать произвольное количество подсказок для типов данных столбцов, например следует:

       .option("cloudFiles.schemaHints", "карта тегов<строка,строка>, версия int")
       

      Список поддерживаемых типов данных см. в документации по типам данных.

      Если столбец отсутствует в начале потока, вы также можете использовать подсказки схемы, чтобы добавить этот столбец в предполагаемую схему.

      Вот пример предполагаемой схемы, чтобы увидеть поведение с подсказками схемы. Предполагаемая схема:

       |-- дата: строка
      |-- количество: целое
      |-- user_info: структура
      | |-- идентификатор: строка
      | |-- имя: строка
      | |-- доб: строка
      |-- Purchase_options: структура
      | |-- delivery_address: строка
       

      Указав следующие подсказки схемы:

       .option("cloudFiles.schemaHints", "дата DATE, user_info.dob DATE, Purchase_options MAP, time TIMESTAMP")
       

      вы получите:

       |-- дата: строка -> дата
      |-- количество: целое
      |-- user_info: структура
      | |-- идентификатор: строка
      | |-- имя: строка
      | |-- доб: строка -> дата
      |-- Purchase_options: struct -> map
      |-- время: метка времени
       

      Вот пример предполагаемой схемы со сложными типами данных, чтобы увидеть поведение с подсказками схемы.Предполагаемая схема:

       |-- продукты: массив<строка>
      |-- местоположения: массив<строка>
      |-- пользователи: массив<структура>
      | |-- users.element: структура
      | | |-- идентификатор: строка
      | | |-- имя: строка
      | | |-- доб: строка
      |-- идентификаторы: карта<строка,строка>
      |-- имена: карта<строка,строка>
      |-- цены: map
      |-- скидки: map
      | |-- скидки.ключ: структура
      | | |-- идентификатор: строка
      | |-- скидки.значение: строка
      |-- описания: map
      | |-- описания.ключ: строка
      | |-- описания.значение: структура
      | | |-- содержимое: целое
       

      Указав следующие подсказки схемы:

       .option("cloudFiles.schemaHints", "products ARRAY,locations.element STRING, users.element.id INT, ids MAP,names.key INT,prices.value INT, Discounts.key .id INT, descriptions.value.content STRING")
       

      вы получите:

       |-- продукты: array -> array
      |-- местоположения: массив -> массив<строка>
      |-- пользователи: массив<структура>
      | |-- пользователи.элемент: структура
      | | |-- идентификатор: строка -> целое число
      | | |-- имя: строка
      | | |-- доб: строка
      |-- идентификаторы: map -> map
      |-- имена: map -> map
      |-- цены: map -> map
      |-- скидки: map
      | |-- скидки.ключ: структура
      | | |-- идентификатор: строка -> целое число
      | |-- скидки.значение: строка
      |-- описания: map
      | |-- descriptions.key: строка
      | |-- описания.значение: структура
      | | |-- содержимое: int -> строка
       

      Примечание

      Подсказки схемы используются только в том случае, если вы не предоставляете схему автозагрузчику. Вы можете использовать подсказки схемы независимо от того, включено или отключено cloudFiles.inferColumnTypes .

      Эволюция схемы

      Auto Loader обнаруживает добавление новых столбцов по мере обработки ваших данных. По умолчанию добавление нового столбца приведет к остановке ваших потоков с UnknownFieldException .Прежде чем ваш поток выдаст эту ошибку, Auto Loader выполнит вывод схемы для последнего микропакета данных и обновит расположение схемы последней схемой. Новые столбцы объединяются в конец схемы. Типы данных существующих столбцов остаются неизменными. Установив поток Auto Loader в задании Databricks, вы можете автоматически перезапускать поток после таких изменений схемы.

      Auto Loader поддерживает следующие режимы эволюции схемы, которые вы устанавливаете в параметре cloudFiles.Схема ЭволюшнМоде :

      • addNewColumns : режим по умолчанию, когда схема не предоставляется автозагрузчику. Задание потоковой передачи завершится с ошибкой UnknownFieldException . В схему добавляются новые столбцы. Существующие столбцы не развивают типы данных. addNewColumns не разрешено, если предоставлена ​​схема потока. Вместо этого вы можете указать свою схему в качестве подсказки схемы, если хотите использовать этот режим.

      • failOnNewColumns : Если автозагрузчик обнаружит новый столбец, поток завершится ошибкой.Он не будет перезапущен, если предоставленная схема не будет обновлена ​​или поврежденный файл данных не будет удален.

      • спасение : Поток выполняется с самой первой предполагаемой или предоставленной схемой. Любые изменения типа данных или добавленные новые столбцы сохраняются в столбце восстановленных данных, который автоматически добавляется в схему вашего потока как _rescued_data . В этом режиме ваш поток не выйдет из строя из-за изменений схемы.

      • нет : режим по умолчанию, когда предоставляется схема.Не развивает схему, новые столбцы игнорируются, а данные не спасаются, если восстановленный столбец данных не предоставляется отдельно в качестве опции.

      Столбцы разделов не учитываются при эволюции схемы. Если у вас была исходная структура каталогов, например base_path/event=click/date=2021-04-01/f0.json , а затем вы начали получать новые файлы как base_path/event=click/date=2021-04-01/ hour=01/f1.json , столбец часа игнорируется. Чтобы собирать информацию для новых столбцов раздела, установите cloudFiles.partitionColumns от до событие, дата, час .

      Спасенный столбец данных

      Столбец спасенных данных гарантирует, что вы никогда не потеряете и не пропустите данные во время ETL. Столбец восстановленных данных содержит любые данные, которые не были проанализированы либо из-за того, что они отсутствовали в данной схеме, либо из-за несоответствия типов, либо из-за того, что регистр столбца в записи или файле не соответствовал регистру в файле. схема. Столбец спасенных данных возвращается в виде большого двоичного объекта JSON, содержащего восстановленные столбцы и путь к исходному файлу записи (путь к исходному файлу доступен в Databricks Runtime 8.3 и выше). Чтобы удалить путь к исходному файлу из столбца восстановленных данных, вы можете установить конфигурацию SQL spark.conf.set("spark.databricks.sql.rescuedDataColumn.filePath.enabled", "false") . Столбец восстановленных данных является частью схемы, возвращаемой автозагрузчиком как _rescued_data по умолчанию при выводе схемы. Вы можете переименовать столбец или включить его в тех случаях, когда вы предоставляете схему, установив параметр спасаемые данные столбца , например: spark.readStream.format("cloudFiles").option("cloudFiles.rescuedDataColumn", "_rescued_data").option("cloudFiles.format", ).schema().load() .

      Поскольку значением по умолчанию cloudFiles.inferColumnTypes является false , а cloudFiles.schemaEvolutionMode равно addNewColumns , когда схема выводится, спасенный DataColumn захватывает только столбцы, которые имеют другой регистр, чем этот.

      Парсеры JSON и CSV поддерживают три режима при анализе записей: PERMISSIVE , DROPMALFORMED и FAILFAST . При использовании вместе с escapedDataColumn несоответствие типов данных не приводит к удалению записей в режиме DROPMALFORMED или возникновению ошибки в режиме FAILFAST . Только поврежденные записи, то есть неполные или искаженные файлы JSON или CSV, удаляются или выдают ошибки. Если вы используете badRecordsPath при синтаксическом анализе JSON или CSV, несоответствия типов данных не считаются неверными записями при использовании escapedDataColumn .Только неполные и искаженные записи JSON или CSV хранятся в badRecordsPath .

      Примеры использования

      Включить простой ETL

      Простой способ передать данные в Delta Lake без потери данных — использовать следующий шаблон и включить вывод схемы с помощью Auto Loader. Databricks рекомендует запускать следующий код в задании Databricks, чтобы он автоматически перезапускал поток при изменении схемы исходных данных. По умолчанию схема выводится как строковые типы, любые ошибки синтаксического анализа (их не должно быть, если все остается в виде строки) перейдут к _rescued_data , а любые новые столбцы не смогут выполнить поток и разовьют схему.

       spark.readStream.format("cloudFiles") \
        .option("cloudFiles.format", "json") \
        .option("cloudFiles.schemaLocation", "") \
        .load("<путь_к_исходным_данным>") \
        .writeStream \
        .option("схема слияния", "истина") \
        .option("Расположение контрольной точки", "<путь_к_контрольной_точке>") \
        .start("<путь_к_цели")
       
       spark.readStream.format("cloudFiles")
        .option("cloudFiles.format", "json")
        .option("cloudFiles.schemaLocation", "")
        .load("")
        .writeStream
        .option("схема слияния", "истина")
        .option("Расположение контрольной точки", "<путь_к_контрольной_точке>")
        .start("<путь_к_цели")
       

      Предотвращение потери данных в хорошо структурированных данных

      Если вы знаете свою схему, но хотите знать, когда получаете неожиданные данные, Databricks рекомендует использовать escapedDataColumn .

       spark.readStream.format("cloudFiles") \
        .схема(ожидаемая_схема) \
        .option("cloudFiles.формат", "json") \
        # соберет все новые поля, а также несоответствия типов данных в _rescued_data
        .option("cloudFiles.schemaEvolutionMode", "спасение") \
        .load("<путь_к_исходным_данным>") \
        .writeStream \
        .option("Расположение контрольной точки", "<путь_к_контрольной_точке>") \
        .start("<путь_к_цели")
       
       spark.readStream.format("cloudFiles")
        .схема (ожидаемая_схема)
        .option("cloudFiles.format", "json")
        // соберем все новые поля, а также несоответствия типов данных в _rescued_data
        .option("cloudFiles.schemaEvolutionMode", "спасение")
        .load("<путь_к_исходным_данным>")
        .writeStream
        .option("Расположение контрольной точки", "<путь_к_контрольной_точке>")
        .start("<путь_к_цели")
       

      Если вы хотите, чтобы ваш поток прекращал обработку, если вводится новое поле, не соответствующее вашей схеме, вы можете добавить:

       .option("cloudFiles.schemaEvolutionMode", "failOnNewColumns")
       

      Включить гибкие полуструктурированные конвейеры данных

      Когда вы получаете данные от поставщика, который вводит новые столбцы в информацию, которую они предоставляют, вы можете не знать, когда именно они это делают, или у вас может не хватить пропускной способности для обновления конвейера данных.Теперь вы можете использовать эволюцию схемы, чтобы перезапустить поток и позволить автозагрузчику автоматически обновлять предполагаемую схему. Вы также можете использовать schemaHints для некоторых «бессхемных» полей, которые может предоставлять поставщик.

       spark.readStream.format("cloudFiles") \
        .option("cloudFiles.format", "json") \
        # гарантирует, что столбец заголовков будет обработан как карта
        .option("cloudFiles.schemaHints",
                "карта заголовков , statusCode SHORT") \
        .загрузить("/API/запросы") \
        .writeStream \
        .option("схема слияния", "истина") \
        .option("Расположение контрольной точки", "<путь_к_контрольной_точке>") \
        .start("<путь_к_цели")
       
       spark.readStream.format("cloudFiles")
        .option("cloudFiles.format", "json")
        // гарантирует, что столбец заголовков будет обработан как карта
        .option("cloudFiles.schemaHints",
                "карта заголовков , statusCode SHORT")
        .load("/api/запросы")
        .writeStream
        .option("схема слияния", "истина")
        .option("checkpointLocation", "")
        .start("<путь_к_цели")
       

      Часто задаваемые вопросы (FAQ)

      Как автозагрузчик определяет схему?

      Когда DataFrame определяется впервые, Auto Loader перечисляет ваш исходный каталог и выбирает самые последние (по времени изменения файла) файлы размером 50 ГБ или 1000 и использует их для вывода вашей схемы данных.

      Auto Loader также определяет столбцы разделов, исследуя структуру исходного каталога и ищет пути к файлам, содержащие структуру /ключ=значение/.Если исходный каталог имеет противоречивую структуру, например:

       база/путь/раздел=1/дата=2020-12-31/file1.json
      // несоответствие, потому что каталоги с датами и разделами расположены в разном порядке
      база/путь/дата=2020-12-31/раздел=2/file2.json
      // несовместимо, потому что каталог даты отсутствует
      база/путь/раздел=3/file3.json
       

      Автозагрузчик считает столбцы раздела пустыми. Используйте cloudFiles.partitionColumns для явного анализа столбцов из структуры каталогов.

      Как влияет на производительность прием данных при использовании вывода схемы Auto Loader?

      Вы должны ожидать, что вывод схемы займет пару минут для очень больших исходных каталогов во время первоначального вывода схемы. В противном случае вы не должны наблюдать значительных скачков производительности во время выполнения потока.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.