Пример иерархической файловой структуры: Иерархические файловые структуры и маски имени файла

Содержание

Иерархические файловые структуры и маски имени файла

Множество файлов на диске и связей между ними — это файловая структура диска. Сначала файловые системы могли обеспечивать работу лишь одноуровневых файловых структур, в таком случае файлы сохранялись в единственном каталоге.

Чтобы хранить огромный объём данных, используют иерархические или многоуровневые файловые структуры. В них из файлов формируют каталоги, а каталоги в свою очередь составляют каталоги наиболее высокого уровня.

Пользователь, используя объединение файлов в каталоги по своему желанию, имеет возможность создания функциональной и удобной для себя структуры хранения данных.

Графическая иллюстрация иерархической файловой структуры — это дерево. Древовидные иерархические структуры показываются вертикально или горизонтально.

Для обращения к необходимому файлу или каталогу, который хранится на определённом диске, можно указывать

путь, другими словами, адрес каталога — это совокупность символов, которая показывает местоположение файла внутри файловой системы.

Полное наименование файла — это запись пути к файлу, которая оканчивается наименованием файла.

К примеру:

  • D:\Работа\Понедельник — путь к файлу План.xlsx;
  • D:\Работа\Понедельник\План.xlsx — полное наименование файла План.xlsx.

Маска наименования файла

Для нахождения необходимого файла внутри иерархической файловой структуры пользователю нет необходимости двигаться по каталогам, которые формируют путь к файлу. Сейчас операционные системы предлагают специализированные методы, которые помогают максимально быстро отыскивать необходимые файлы даже тогда, когда их местоположение точно неизвестно. Если пользователю известна лишь определённая часть наименования файла, к примеру, он помнит лишь цифру 5 внутри наименования, то для его поиска применяют маску имени файла.

Маска наименования файла — это последовательность букв, цифр и других разрешённых в наименованиях файлов символов, плюс символы ? и *, которые формируют некоторые правила наименования файла.

Символ вопросительного знака значит, что на его месте в наименовании файла допускается лишь единственный всякий символ. Символ звёздочки значит, что на его месте в наименовании файла может располагаться та или иная последовательность всяких символов, ещё звёздочка может формировать и пустую последовательность.

Опишем некоторые варианты масок:

  • Маска *.* отбирает все файлы без исключения, так как совокупность произвольных символов описывается и для наименования, и для расширения файла;
  • Маска *.doc отбирает все текстовые файлы формата doc;
  • Маска file.* поможет обнаружить файлы любых типов с наименованием file;
  • Маска file*.* отбирает файлы, наименование которых начинается с file;
  • Маска *file.* отбирает все файлы, наименования которых оканчиваются на file;
  • Благодаря маске ???.* удастся обнаружить файлы, наименование которых составлено из трёх букв;
  • Маска file??.* отбирает все файлы, наименование которых составляется из шести символов и начинается с file;
  • Благодаря маске file??*.* удастся обнаружить все файлы, наименования которых начинаются с file и составляются из шести и больше символов.

Пример

Каталог содержит шесть файлов: motors.dat, motors.doc, storch.doc, torsten.docs, victoria.docx, x_torero.doc.

С использованием маски выбрали такую совокупность файлов: motors.doc, storch.doc, victoria.docx, x_torero.doc.

Какой из представленных ниже масок воспользовалась?

  1. *tor?*.d*;
  2. ?tor*.doc;
  3. *?tor?*.do*;
  4. *tor?.doc*.

Узнаем, какие группы файлов можно отобрать с использованием каждой из масок. В таблице ниже будут представлены итоги аналитического процесса.

В ней с помощью серого цвета выделили строки, которые соответствуют необходимым для отбора файлам.

В случае, если файл определяется маской, то в ячейке, которая находится на пересечении строки с именем файла и столбца с наименованием маски, поставим плюс, в обратном случае — минус.

В столбце данной маски плюсы должны соответствовать выбранным файлам, а минусы — остальным.

Проводя анализ маски *tor?*.d* можно поставить плюс в ячейку, которая соответствует файлу motors.dat. Эта маска обеспечивает выбор файла, не входящего в необходимую группу, поэтому она не обеспечивает отбор необходимых файлов. По этой причине закончим анализ этой маски.

Маска ?tor*.doc не обеспечивает выбор файла motors.dat, тем не менее, она не отбирает и требуемый файл под названием motors.doc. В результате прекращаем анализ этой маски.

Маска *?tor?*.do? осуществляет отбор исключительно необходимых файлов. Поэтому она может применяться для нахождения решения задачи.

Однако, не стоит забывать, что задача может иметь больше одного решения. По этой причине следует проверить и маску *tor?.doc*. Она не осуществляет выбор файла storch.doc.

В результате решение задачи обеспечивает лишь третья маска *?tor?*.do*.

Виды баз данных — реляционные и другие подходы к организации БД в программировании

В этой статье мы рассмотрим основные виды баз данных. На конкретных примерах выявим преимущества и недостатки каждой модели, изучим сценарии их применения.

Что такое база данных

База данных — это набор сведений об объектах, структурированный определенным образом. Обычно базы данных управляются специальным ПО, или системами управления базами данных (СУБД). 

В зависимости от вида логическая структура базы данных может иметь различное описание. Это различие влияет на то, какая именно БД используется в разработке конкретного продукта или технологии. 

Простейшие типы баз данных

К таким базам данных относятся БД, где хранятся данные с простой структурой: например, список разрешенных IP-адресов для доступа к сети, настройки окружения проекта, список подписчиков на рассылку компании и прочее. Они все еще широко распространены.

Текстовые файлы

Информация об объектах собирается в простых по структуре файлах различных форматов – txt, csv и др. Для разделения полей применяются пробелы, табуляция, запятые, точка с запятой и двоеточие.

Примеры: etc/passwd и etc/fstab в Unix-подобных системах, csv-файлы, ini-файлы и др.

Особенности:

  1. Просто использовать. Для работы с файлами достаточно примитивного текстового редактора.
  2. Удобно работать с конфигурационными данными приложений (учетные данные, настройки подключения к удаленным серверам и устройствам, порты и пр.).

Ограничения:

  1. Сложно установить связи между компонентами данных.
  2. Не для всех типов информации.

Иерархические базы данных

В отличие от текстовых файлов здесь между хранимыми объектами устанавливаются связи. Объекты делятся на родителей (основные классы или категории объектов) и потомков (экземпляры этих классов или категорий). При этом у каждого потомка может быть не более одного родителя.

Пример иерархической базы данных.

Графическим представлением такой базы данных является древовидная структура.

Примеры: Организация файловых систем; DNS и LDAP-соединения.

Особенности:

  • Отношения между объектами реализованы в виде физических указателей. Например, в файловой системе путь к папке или файлу строится из имен корневых и вложенных каталогов;
  • Моделирование отношений вложенности и подчиненности.

Ограничения: Технология иерархической организации не предполагает связи «многие-ко-многим», а значит, система хранения данных довольно ограничена.

Сетевые базы данных

Эта технология развивает иерархический подход за счет моделирования сложных отношений между объектами. Здесь потомки могут иметь более одного родителя, однако ограничения иерархического подхода сохраняются.

Пример сетевой базы данных.

Пример: IDMS — специализированная СУБД для мейнфреймов.

Реляционные базы данных

Данный тип БД является старейшим: теоретические основы подхода заложены британским ученым Эдгаром Коддом в 1970 году. Здесь данные формируются в таблицы из строк и столбцов. В строках приводятся сведения об объектах (значения свойств), а в столбцах — сами свойства объектов (поля).

Нормализация

Сложные взаимоотношения объектов в реляционных БД моделируются с помощью внешних ключей – ссылок на другие таблицы. Это позволяет подходить к вопросу проектирования базы данных с позиций нормализации – минимизации избыточности при описании свойств объектов.

Например, если речь идет о меню ресторана, то у каждого блюда есть вес, цена, наименование, калорийность и категория, к которой оно относится — горячие закуски, холодные закуски, первые блюда, десерты, салаты и так далее. Связь между блюдами и категорией выполняется посредством ссылочного поля индекса категории в таблице блюд.

Такой подход позволяет:
  1. Минимизировать объем базы данных: не нужно каждому блюду прописывать название категории.
  2. Повысить целостность системы: в указанном примере все блюда привязаны к категориям меню. Добавление блюда без категории невозможно, равно как и указание в качестве ссылки индекса несуществующей категории.
  3. Упростить масштабирование: новые блюда могут быть добавлены в существующие категории. Также не исключается добавление новых категорий, привязка новых блюд к ним и перераспределение блюд по категориям.
  4. Повысить отказоустойчивость: за счет оптимальной организации схемы таблиц запросы на выборку и агрегацию будут работать с меньшим объемом данных, а значит, быстрее, чем без нормализации. При увеличении числа записей в таблицах со временем это позволит поддерживать положительный пользовательский опыт.

Наглядный пример моделирования сложных взаимоотношений в реляционных БД приведен на рисунке выше. Здесь мы видим модель базы данных учебного заведения, где есть следующие объекты: ученик, курс, преподаватель, отдел, направление обучения. 

Связь преподавателя с отделом организована через секцию и курс (внешние ключи id курса и id преподавателя в таблице Секция, а также Отдел в таблице Курс). Связь ученика с направлением обучения реализована через таблицу Направление обучения студента (внешние ключи id студента и id направления обучения). 

Таким образом, чтобы посчитать, например, количество студентов на курсе и детализировать статистику по преподавателям, необходимо написать запрос с присоединением учеников к направлению, курсу и преподавателям, сделав соответствующую группировку по преподавателям.

Язык запросов SQL

Запросы в реляционных базах данных формируют с помощью структурированного языка SQL. Его предложения позволяют:

  • делать выборки,
  • проводить агрегации и группировки,
  • изменять и удалять данные,
  • модифицировать структуру БД (создавать таблицы, поля), 
  • управлять доступом пользователей к тем или иным операциям и пр.

Денормализация

Помимо нормализации, в реляционных БД существует и обратный процесс — денормализация. Он направлен на перенос наиболее часто используемых полей из внешних таблиц во внутренние. Рассмотрим это на примере мессенджера.

Пользователь (user) оставляет сообщения (messages) в чатах (chat). Структура данных такова, что сообщения связаны с пользователем и чатом через внешние ключи (user_from и user_to, а также chat_id в таблице сообщений; user_id и chat_id в таблице user_chat_link). Поскольку схема нормализована, то различные запросы на выборку, подсчет и агрегацию статистики по чатам, пользователям и сообщениям необходимо выполнять с помощью присоединения внешних таблиц.

На относительно небольших объемах данных эти запросы будут отрабатывать быстро, а с увеличением размера базы – замедляться. Причина кроется в механизме присоединения. Он основан на построчном сравнении двух и более таблиц по условию соединения — например, равенство chat_id в messages и id в chat. А это дает нагрузку на сервер базы данных, которая с ростом ее размера только увеличивается. Для оптимизации такого рода запросов и существует механизм денормализации.

В таблицу связи пользователя и чата user_chat_link добавлены дублирующие поля имени чата (chat_name) и аватара (chat_logo). Также туда выводятся последнее сообщение (last_msg) и количество непрочитанных сообщений (unread_msg_count). 

Теперь для получения указанных выше полей и проведения аналитики по ним можно использовать таблицу user_chat_link без необходимости соединения с таблицей сообщений. Тем не менее, такой подход имеет ограничения.

За счет дополнительных полей оптимизируются запросы на чтение и агрегацию данных, однако ценой этого является вынужденная избыточность и усложнение бизнес-логики приложения. В частности, усложняется написание запросов изменения данных (update и delete), а также модификации структуры базы (create). 

Использование денормализации должно быть тщательно осмыслено. Нужно быть уверенным в том, что нормализованная структура, оптимизированные запросы и правильно настроенные индексы более не способны удовлетворять критерию быстродействия.

Преимущества реляционного подхода:

  • определение сложных отношений между объектами,
  • нормализация и денормализация данных,
  • структурированный язык запросов,
  • богатая история развития и широкое распространение (основной инструмент при разработке различных приложений и сервисов).

Недостатки подхода: жесткая структура сведений об объектах.

Примеры: MySQL, MariaDB, PostgreSQL, SQLite и др. 

NoSQL и нереляционные базы данных 

Все преимущества и недостатки реляционных БД основаны на жесткой структуризации и типизации сведений об объектах. С одной стороны, можно оптимизировать хранение и индексирование данных за счет нормализации или же денормализации. С другой — сложно организовать хранение и обработку плохо структурированных (например, объекты кэша) или вовсе не структурированных данных (например, данные из нескольких источников). 

Для борьбы с этими ограничениями было разработано семейство нереляционных БД. Рассмотрим их подробнее.

Базы данных «Ключ-значение»

Это простейшая разновидность нереляционных БД. Данные хранятся в виде словаря, где указателем выступает ключ. 

Особенности:

  1. Хранение и обработка разных по типу и содержанию данных: в одном хранилище под разными ключами могут находиться файлы, строки, текст, числа, JSON-объекты и другие типы данных.
  2. Высокая скорость доступа к данным за счет адресного хранения.
  3. Легкое масштабирование. Можно создать правила шардирования по определенным ключам – например, сессии пользователей разных сайтов хранятся в различных сегментах БД.

Ограничения: Поскольку подход не предполагает жесткой типизации и структуризации данных, то контроль их валидности, а также нейминг ключей отдаются на откуп разработчику.

Примеры: Amazon, DynamoDB, Redis, Riak, LevelDB, различные хранилища кэша – например, Memcached и пр.

Документоориентированные БД

В отличие от баз типа «Ключ-значение» данные здесь хранятся в структурированных форматах – XML, JSON, BSON. Тем не менее, сохраняется адресный доступ к данным по ключу. При этом содержимое документа может иметь различный набор свойств. 

Например, каталог профилей пользователей: один в качестве предпочтений указал любимое блюдо, а другой – видеоигру. Поскольку эти сведения нельзя хранить в одном поле ввиду логической и структурной разобщенности, они записываются в отдельные свойства отдельных документов. При необходимости можно добавить в документы новые свойства, не нарушив при этом общей целостности данных.

Особенности:

  • хорошо подходят для быстрой разработки систем и сервисов, работающих с по-разному структурированными данными,
  • легко масштабируются и меняют структуру при необходимости.

Примеры: MongoDB, RethinkDB, CouchDB, DocumentDB.

Графовые базы данных

Это семейство баз предназначено для моделирования сложных отношений с помощью теории графов, где связями выступают ребра графа, а сами объекты – это узлы или вершины.

Пример структуры графовой базы данных.

Такой подход может пригодиться при анализе профилей пользователей социальных сетей. Один пользователь подписан на обновления второго, другой пользователь подписан на определенное сообщество и так далее. Также технология может использоваться при анализе экономической активности контрагентов для выявления различных схем мошенничества. Например, можно отследить использование определенных счетов, карт или реквизитов контрагентов в различных операциях.

Особенности: высокая производительность, поскольку обход ребер и вершин значительно быстрее анализа множества внешних и внутренних таблиц и их соединения по условию отбора в реляционных БД.

Примеры: Neo4J, JanusGraph, Dgraph, OrientDB.

Колоночные базы данных

Как можно понять из названия, записи в таких базах хранятся не по строкам, а по столбцам (колонкам). Вместо таблиц здесь используются колоночные семейства. Они содержат ключи, указывающие на формат строки записи информации об объекте. Каждая строка имеет свой набор свойств, что позволяет хранить в рамках одного семейства разно структурированные данные. 

Технология активно используется при построении аналитических систем и сервисов, работающих с большими объемами данных.

На рисунке приведен пример колоночного хранения информации о фруктах. Известно три типа фруктов: яблоки, виноград, бананы. Все они объединены в семейство фруктов. 

У каждого фрукта индивидуальный набор свойств. Для яблок это цвет, цена и наличие. У винограда это цвет, цена, число ягод в связке и происхождение (импортный или нет). У бананов же это цвет, цена, число в связке и зрелость.

Чтобы получить детальную сводку по одному типу фруктов, достаточно в запросе указать его идентификатор. При этом можно построить аналитический запрос по общим для всего семейства признакам – например, посчитать число фруктов с группировкой по цвету, вычислить среднюю цену на все фрукты в магазине и т.д.

Особенности:

  1. С группировкой свойств по колонкам при запросе индексируется меньший объем данных, что обеспечивает высокую скорость его выполнения.
  2. Широкие возможности масштабирования и модификации структуры — так, при добавлении новых колонок не придется их жестко формализовывать, как в случае с реляционными базами.

Примеры: Cassandra, HBase, ClickHouse.

Базы данных временных рядов

Данный тип БД можно использовать при необходимости отслеживания исторической динамики по ряду показателей. Здесь данные группируются по временным меткам. Базы временных рядом чаще ориентированы на запись, чем на построение сложных аналитических запросов.

На рисунке выше приведен пример использования такой БД для отслеживания состояния ПК во времени по ряду показателей – температуре процессора, загрузке системы и потреблению оперативной памяти.

Особенности: Можно обрабатывать постоянный поток входных данных.

Ограничения: Производительность зависит от объема поступающей информации, количества отслеживаемых метрик, а также временного лага между записью новых данных и запросами на чтение

Примеры БД: OpenTSDB, Prometheus, InfluxDB, TimescaleDB

Комбинированные базы

Эта разновидность баз совмещает в себе SQL- и NoSQL-подходы к организации хранения и обработки данных. Этот класс баз включает в себя NewSQL и многомодельные решения. Рассмотрим их подробнее.

Базы данных NewSQL 

Данный тип решений для хранения информации стремится обеспечить компромисс между масштабируемостью и согласованностью при сохранении реляционного подхода.  

Термин предложил в 2011 году аналитик компании 451 Group Мэтью Аслет. Он отмечал высокую потребность в таких системах для сфер, работающих с критическими данными, — здравоохранение, FinTech и пр. Характерными признаками этих решений являются: использование алгоритмов обеспечения консенсуса (алгоритм Paxos, Raft и др.), шардирование и заточка под горизонтальное масштабирование.

Особенности:

  • широкие возможности масштабирования,
  • высокая производительность и доступность данных.

Ограничения: Высокие требования к аппаратным ресурсам разработчиков. Но если разрабатываемый продукт является высоконагруженной системой, то применение такой БД имеет смысл.

Примеры баз такого типа: MemSQL, VoltDB, Spanner и др.

Многомодельные базы

Такие БД сочетают в себе несколько подходов к организации данных одновременно. Это обеспечивает функциональное разнообразие при разработке систем с их использованием.

Особенности:

  • возможность в одном запросе работать с данными, хранящимися в разных типах баз, не нарушая при этом согласованности;
  • обширные возможности масштабирования за счет легкой интеграции новых моделей баз данных в существующую инфраструктуру проекта.

Пример решения данного типа: ArangoDB.

Базы данных в Selectel

В Selectel вы можете запустить готовые облачные базы данных — поддерживаем такие СУБД, как PostgreSQL (в том числе для 1С:Предприятие), MySQL, Redis, TimescaleDB.

Облачные базы данных позволяют исключить работу с инфраструктурой: поднять нужное количество нод можно за несколько минут в панели управления компании. Решение отказоустойчивое и легко масштабируется. На экстренный случай создаются резервные копии для отката состояния базы на срок до семи дней. 

Большинство рутинных операций по системному администрированию (настройка, конфигурация, обслуживание и обеспечение безопасности) выполняются специалистами Selectel.

→ Как начать работу с облачными базами данных 

Запустите свою базу данных в облаке

Быстрое развертывание самых популярных реляционных и NoSQl-баз данных.

Подробнее

Заключение

В данной статье мы рассмотрели 11 видов баз данных. Каждый имеет свои особенности и ограничения. Решение о выборе того или иного вида необходимо принимать с учетом:

  • сложности хранимых данных и взаимосвязей между ними,
  • производительности операций чтения/записи и модификации структуры БД на планируемом объеме данных,
  • опыта команды разработки,
  • стадии жизненного цикла разрабатываемого продукта (производите ли вы доработку действующего решения либо создаете что-то принципиально новое, каковы ваши текущие и перспективные ресурсные возможности).

Автор: Роман Андреев.

Разработка урока на тему «Файловая структура компьютера»

Тема урока: «Файловая структура компьютера»

Тип урока: Урок изучения новой темы

Цель:

Задачи:

Обучающая:

  • Сформировать у учащихся понятия файл, имя файла, полное имя файла, путь к файлу.

  • Закрепить и расширить на практике теоретические знания учащихся по теме «Файловая структура»

Развивающая:

  • Совершенствование умений и навыков при работе с компьютером

  • Развитие внимания, наблюдательности, навыков аудирования.

Воспитывающая:

Оборудование урока: компьютер, операционная система Window’s, карточки – задания.

Контроль знаний, умений и навыков по теме «Программное обеспечение компьютера».

Ход урока:

1. Орг. момент. Здравствуйте, ребята! Я очень рада вас всех видеть. Посмотрим, друг другу в глаза, улыбнемся, пожелаем, друг другу удачи и начнем наш урок.

Тема нашего урока «Файловая структура компьютера», а для того чтобы вы лучше поняли, нам надо сделать самостоятельную работу, которая рассчитана на 5 минут. Для эффективного выполнения самостоятельной работы нам надо вспомнить некоторые понятия.

2.1. Вопрос – ответ.

  1. Что такое программное обеспечение компьютера?

  2. На какие основные группы делится Программное обеспечение? Кратко охарактеризовать.

  3. Что такое файл, имя файла?

  4. Что такое программа?

  5. Что такое ярлык.

2.2. Далее учащимся раздаются карточки – задания, которые рассчитаны на 5 минут. Ответ пишется на обратной стороне доски, проверяется взаимопроверкой. Критерии оценки: ни одной ошибки – «5», одна ошибка – «4»; две ошибки – «3».

Всё это нам поможет для понимания новой темы.

3. Объяснение новой темы.

На каждом носителе информации (гибком, жестком или лазерном диске) может храниться большое количество файлов. Порядок хранения файлов на диске определяется файловой структура. Файловая структура – это вся совокупность файлов на диске и взаимосвязей между ними. Существуют две разновидности файловых структур: простая, или одноуровневая, и иерархическая – многоуровневая.

Одноуровневая файловая структура — это простая последовательность файлов. Характерны для дисков с небольшим количеством файлов (до нескольких десятков). Для отыскания файла на диске достаточно указать лишь имя файла. Например, если файл tetris.exe находится на диске в дисководе «А», то его полный адрес выглядит так:

А: tetris.exe

Если на диске хранятся сотни и тысячи файлов, то для удобства поиска используется многоуровневая файловая структура (иерархическая), которая имеет древовидный способ организации файлов на диске. Следующий по величине элемент файловой структуры называется каталогом (папка). Каталог или папка – это место, где содержатся объекты Window’s. Каталог также получает собственное имя. Каталог сам может входить в состав другого, внешнего по отношению к нему каталога (вложенный). Каждый каталог может содержать внутри себя множество файлов и вложенных каталогов. Каталог самого верхнего уровня, который не вложен ни в какие другие, называется корневым каталогом. Графическое изображение иерархической файловой структуры называется деревом.

\ (корневой каталог)


КАТАЛОГ 2

КАТАЛОГ 1

ФАЙЛ 1




( иерархическая файловая структура)

Например в корневом каталоге могут находиться два вложенных каталога 1-го уровня (Каталог 1, Каталог 2) и один файл (Файл 1). В свою очередь, в каталоге 1 уровня находятся два вложенных каталога второго уровня (Каталог 1.1 и один Каталог 1.2) и один файл (Файл 1.1).

Давайте рассмотрим иерархическую файловую структуры на конкретном примере. Мы с вами знаем, что каждый диск имеет логическое имя (А:, В: — гибкие диски (предназначены для работы с дискетой), С:, D:, Е: — жесткие и лазерные диски. Пусть в корневом каталоге диска С: имеются два каталога 1 уровня (GAMES, TEXT), а в каталоге GAMES один каталог 2 уровня (СНЕSS). При этом в каталоге ТЕХТ имеется файл proba.txt, а в каталоге СНЕSS – файл chess.exe.

С:\


TEXT

proba.txt

GAMES

СНЕSS

chess.exe

(пример иерархической файловой структуры)

А теперь полную картину файловой структуры представьте себе так: вся внешняя память компьютера – это шкаф с множеством выдвижных ящиков. Каждый ящик – это аналог диска, в ящике — большая папка (корневой каталог), в этой папке множество папок и документов (каталогов и файлов). Самые глубоко вложенные папки хранят в себе только документы (файлы) или могут быть пустыми. А теперь представьте, что вам нужно найти определенный документ. Для этого нужно знать ящик, в котором он находится, а также «путь» к документу внутри ящика: всю последовательность папок, которые нужно открыть, чтобы добраться до нужного документа.

Путь к файлу на диске – это последовательность, состоящая из имен каталогов, начиная от корневого и заканчивая тем, в котором непосредственно храниться файл.

Вот всем знакомая сказочная аналогия понятию «путь к файлу»: «На дубе висит сундук, в сундуке – заяц, в зайце – утка, в утке – яйцо, в яйце – смерть Кощеева».

Последовательно записанные имя логического диска, путь к файлу и имя файла составляют полное имя файла.

Пути к вышеперечисленным файлам можно записать так: С:\GAMES\СНЕSS\ chess.exe

С: \ ТЕХТ\ proba.txt

  • Показ на доске примеры иерархической файловой структуры

  • Анализ учащимися файловой структуры

4. Практическая часть. Учащиеся садятся за компьютеры, им раздаются карточки – задания и под руководством учителя начинают делать практическую работу.

5. Закрепление пройденного материала. Учащимся предлагается на основе практической работы указать полное имя файла своего созданного файла.

6. Д\З. Прочитать параграф 12, ответить на вопросы 1,2,3,5.

7. Итого урока.

  • Что нового вы сегодня узнали на уроке?

  • Чему вы сегодня научились?

  • Что вам больше всего понравилось?

Как создать удобную файловую структуру для ваших документов

Как создать удобную файловую структуру для ваших документов

После того как вы очистили компьютер от лишних файлов, пора привести в порядок все остальные1. Как должны храниться файлы в вашем компьютере? Нужно создать такие файловые структуры, которые содержат папки с названиями часто используемых вами файлов. Примерами таких папок могут быть: акты, письма, приказы, счета и т. д. Мы расскажем, как создать такую файловую структуру для вашего компьютера, чтобы все документы были у вас под рукой.

Как правильно сортировать файлы

Еще по этой теме

«Как секретарю создать электронный архив документов»

Пишите дату в названии файла. Если вам важно отслеживать дату редактирования файла, используйте ее прямо в названии файла. Дату пишите следующим образом: год в четырехзначном формате – пробел – месяц в двухзначном формате – пробел – день в двухзначном формате. Например: 2017 03 02. Тогда проводник будет упорядочивать файлы одновременно по дате создания и по имени файла (рис. 1 ниже).

Рис. 1. Пример правильной сортировки файлов

Еще по этой теме

«Хранение электронной почты»


Не используйте дату, которая начинается с календарного дня. При сортировке по названию файла проводник выстроит ваши файлы в неправильном порядке: после июня будет идти май, затем апрель (рис. 2 ниже). Это происходит потому, что проводник рассматривает цифры не как дату, а как последовательность знаков в цифровом выражении. Правило здесь такое: сначала файлы выстраиваются по первому знаку – причем первыми идут названия с цифрами, а потом с буквами, потом по второму знаку и т. д.

Рис. 2. Пример неправильной сортировки файлов

256

символов –

максимальная длина названия файла и пути к нему в файловой системе Windows


Дробите название файла на смысловые блоки. Помещайте названия важных для вас смысловых блоков ближе к началу названия файла. Например, если вы много работаете с согласованием документов, используйте сокращенные метки для виз согласования: «Сглсн» для «Согласовано», «СглснСЗ» для «Согласовано с замечаниями» и «НСглсн» для «Не согласовано» (рис. 3 ниже).

Рис. 3. Пример названий файлов с включением смысловых меток

Полезный совет

Заведите файл, в котором вы будете записывать метки и их сокращенные варианты. Так вам будет проще запомнить их


Неважно, какое сокращение вы выберете, главное, чтобы оно было понятным для вас и не слишком длинным. В файловой системе Windows есть ограничение на суммарную длину названия файла и пути к нему. Максимальная длина названия файла и пути – 256 символов. Чем грозит превышение этой длины? Если вы захотите переписать файлы на другой носитель, их нельзя будет перенести с оригинальными названиями – из понятных названий получится смесь латинских букв и символов.

Смысловые метки всегда должны идти в одной и той же последовательности и соответствовать той классификации документов, которая отражает работу вашей организации. Образец расширенной классификации документов в виде наглядной интеллект-карты.

Как организовать файлы в иерархическую структуру

Когда мы храним информацию на цифровых носителях, часто не утруждаем себя ее правильной организацией, надеясь на функцию поиска. Этот процесс бывает достаточно длительным и трудоемким. Иногда поиск может не принести результата – например, если вы не сохранили нужную версию документа или заменили ее новой, сильно отличающейся версией. Чтобы этого не произошло, организуйте ваши файлы в иерархическую структуру. Построить идеальную структуру для ваших файлов невозможно, особенно если вы только начали разрабатывать документацию. Вы можете создать ее постепенно, знакомясь с документооборотом компании. Если же вы унаследовали большой объем информации, то сможете определить по тем файлам, которые его составляют, какие именно вам нужны папки и подпапки.

Например, на одном из компьютеров хранилась информация по сотням компаний и вопросов. Все файлы секретарь распределила по следующим папкам: клиент, субподрядчик, смежник, конкурент, гос. организации, ЖКХ, связь, ремонт и обслуживание офиса, регулирующий орган, персонал и др. Внутри каждой папки сделала подпапки одного или двух уровней. Папки и подпапки отсортировала по алфавиту (рис. 4 ниже). Для более наглядного представления иерархической структуры файлов рекомендуем сделать интеллект-карту. Образец интеллект-карты здесь.

Рис. 4. Пример иерархической структуры файлов

Как структурировать файлы с помощью ярлыков и гиперссылок

Мыслить в иерархиях – это умение. Для того чтобы привыкнуть, требуется время. Однако проблема появляется тогда, когда один файл по логике принадлежит к двум и более категориям.

Пример. Вы хотите, чтобы один документ был в папке «Конкурент» и в папке «Субподрядчик», а другой – в папке «Личный состав / Заявление» и в папке «Срочные». Если вы просто скопируете документ из одной папки в другую, то неизбежен тот момент, когда вы отредактируете одну копию, а во второй забудете сделать правки. Это нарушит целостность информации и внесет неразбериху в документацию.

Выходов из ситуации может быть два: воспользуйтесь ярлыками или гиперссылками.

Используйте ярлыки. Если вам нужно поместить документ во вторую по счету папку, поместите в нее не сам документ, а его ярлык – указатель на первоначальный файл. Для этого щелкните правой кнопкой мыши на нужном файле и в выпадающем меню нажмите кнопку «Создать ярлык». Появится файл типа «Ярлык». Теперь переместите его в нужную папку – для этого используйте команды «Вырезать» и «Вставить». Вы можете копировать ярлык неограниченное число раз и помещать копии ярлыка в нужные вам папки. Теперь в какой бы папке вы не открыли оригинальный файл или один из его ярлыков, вы будете работать только с первым и уникальным документом.

Полезный совет

Когда вы рассортировываете фото по папкам, можете дать им название с использованием даты и места, где они были сделаны. Например, «2017 08 12 Питер». Для изображений из Интернета создайте отдельную папку

Используйте гиперссылки. В этом случае вы можете даже не создавать разветвленную иерархию папок и подпапок – создайте несколько самых необходимых. Вы будете упорядочивать документы в специальном файле, который можете создать в MS Word, MS Excel или в любом другом документе, который поддерживает работу с гиперссылками, – например, в интеллект-карте. Приведем пример регистрационного документа, созданного в Excel. Этот документ, в терминологии Excel – книга, должен содержать некоторое количество листов, которые будут носить названия основных категорий файлов, хранящихся на вашем компьютере. Варианты категоризации мы обсуждали выше. Приведем пример простой категоризации для рабочего места секретаря отдела кадров.

Далее на ячейке, в которую вы хотите поместить гиперссылку, щелкните правой кнопкой мыши и выберите пункт «Гиперссылка…». В открывшемся окне выберите путь к нужному файлу (1) и при необходимости добавьте подсказку к вашей гиперссылке (2), которая будет появляться при наведении курсора мышки на ячейку с гиперссылкой (рис. 5 ниже).

Полезный совет

Используйте наглядные и запоминающиеся значки для ваших папок. Щелкните правой кнопкой мыши по папке, перейдите на вкладку «Настройка» и нажмите кнопку «Сменить значок…»

Рис. 5. Добавление гиперссылки и подсказки для нее

TREE – Графическое представление структуры папок или пути.

&nbsp &nbsp Команда TREE позволяет отобразить иерархическую структуру каталогов в графическом виде. При отображении структуры, по умолчанию, используются символы псевдографики. Формат командной строки:

TREE [диск:][путь] [/F] [/A]

Параметры командной строки:

/F — Вывод имен файлов в каждой папке.

/A — Использовать символы ASCII вместо символов псевдографики.

Примеры использования:

tree /? — отобразить подсказку по использованию команды.

tree C:\users — отобразить структуру каталогов от каталога C:\users

tree /f C:\users — отобразить структуру каталогов от каталога C:\users с отображением имен файлов.

tree /a /f C:\users — отобразить структуру каталогов от каталога C:\users с отображением имен файлов без использования символов псевдографики.

tree C:\ | more — отобразить структуру каталогов от корневого каталога диска C: в постраничном режиме вывода на экран.

tree C:\ > disk_C.txt — отобразить структуру каталогов от корневого каталога диска C: с выдачей результатов в текстовый файл disk_C.txt.

При просмотре полученного файла с результатами отображения структуры каталога, необходимо учитывать, что в командной строке используется DOS-кодировка. При просмотре в редакторе MicroSoft Word, на запрос преобразования данных необходимо указать использование кодировки «Кириллица (DOS)». При использовании для просмотра программных средств, не поддерживающих символы псевдографики, можно воспользоваться параметром /A, что позволит отобразить структуру папок с использованием отображаемых символов ASCII (+,_ | и т.п.). Пример отображаемой структуры каталога C:\PROGRAM FILES\FAR MANAGER :


Структура папок тома SSD_C
Серийный номер тома: F0E9-121F
C:\PROGRAM FILES\FAR MANAGER
+---Addons
|   +---Colors
|   |   +---Custom Highlighting
|   |   \---Default Highlighting
|   +---Macros
|   +---SetUp
|   +---Shell
|   \---XLat
|       \---Russian

Если вы желаете поделиться ссылкой на эту страницу в своей социальной сети, пользуйтесь кнопкой «Поделиться»

Хранилище вложений иерархической файловой системы | Центр обработки данных и сервер Confluence 7.16

Способ хранения вложений значительно изменился в Confluence 3.0. Если вы выполняете обновление с Confluence 2.10 или более ранней версии, рекомендуемые пути обновления см. в разделе «Обновление Confluence», а также ознакомьтесь с версией страницы «Хранилище вложений иерархической файловой системы» в нашей документации по Confluence 3.0, в которой содержится более подробная информация о переходе на новую структуру файловой системы.

Confluence хранит вложения, такие как файлы и изображения, в файловой системе. Структура хранилища вложений Confluence предназначена для:

  1. Ограничения количества записей на любом отдельном уровне в структуре каталогов (поскольку некоторые файловые системы имеют ограничение на количество файлов, которые могут храниться в каталоге).
  2. Разделение вложений на пространство, позволяющее системному администратору выборочно создавать резервные копии вложений из определенных пространств.

Вложения в Confluence имеют ряд идентифицирующих атрибутов: идентификатор содержимого самого файла , идентификатор пространства и идентификатор содержимого страницы, к которой прикреплен файл .Это означает, что файл логически принадлежит фрагменту контента, который логически принадлежит пространству (не весь контент принадлежит пространству). Для файлов в пространстве в Confluence структура каталогов обычно состоит из 8 уровней, при этом имя каждого уровня каталога основано на следующем алгоритме:

1 (TOP)

1 (TOP)

Всегда ‘Ver003’ Указание слияния версия 3 формат хранения

2

наименее значимые 3 цифры пространства ID , модуль 250

3

следующие 3 наименее значимые цифры пространства ID ID , Modulo 250

4

полный пространство ID

5

Младшие 3 цифры идентификатора содержимого страницы, к которой прикреплен файл, по модулю 250

90 040

6

6

6

Следующие 3 наименее значащие цифры содержания ID ID страницы файл прикреплен к, Modulo 250

7 20002

полный контент ID Из страницы файл прикреплен к

8

8

полный контент ID прикрепленного файла

9 9

Это файлы, названные номером версии файл, т.грамм. 1, 2, 6.

Вычисление по модулю используется для нахождения остатка после деления, например 800 по модулю 250 = 50.

Пример:

пробела, перейдите по адресу /admin/findspaceattachments.jsp и введите ключ пробела. Он вернет каталог в файловой системе, где хранятся вложения для этого пространства.

Файл D на приведенной выше диаграмме хранится в несколько иной структуре.Файлы, которые концептуально не находятся внутри пространства, заменяют каталоги уровней 2–4 одним каталогом, который называется «без пробелов». Примерами таких файлов являются глобальный логотип сайта и вложения к несохраненному содержимому.

Извлеченные текстовые файлы

Когда текстовый файл загружается в Confluence (например, Word, PowerPoint и т. д.), его текст извлекается и индексируется, чтобы люди могли искать содержимое файла, а не только имя файла. Мы сохраняем извлеченный текст, чтобы при переиндексации этого файла нам не нужно было повторно извлекать содержимое файла.

Извлеченный текстовый файл будет называться с номером версии, например, 2.extracted_text , и храниться вместе с самими версиями файла (на уровне 8 в объяснении выше). Мы сохраняем извлеченный текст только для последней версии, а не для более ранних версий файла.

Иерархическая файловая система (HFS)

В этом разделе традиционная файловая система MPE сравнивается с расширенной иерархической файловой системой MPE ) .

Файловая система MPE/iX

До выпуска 4.5 файловая система MPE/iX включает учетные записи, группы и файлы. Это традиционный ПДП. структура файловой системы, к которой вы привыкли.

На рис. 2-1 «Файловая система MPE/iX (до версии 4.5)» показан пример двух учетных записей в системе MPE/iX: учетных записей SYS и ACCT1. Учетная запись SYS содержит группы PUB и GRP1. Группы PUB и GRP1 сосуществуют на равных. GRP1 не может быть подгруппой PUB или наоборот. Учетная запись ACCT1 имеет только одну группу, также называемую ПАБ.Файлы существуют внутри групп. Файлы не могут быть расположены непосредственно под учетными записями. Они могут существовать только в группах.

Рисунок 2-1 Файловая система MPE/iX (до версии 4.5)

Иерархическая файловая система MPE/iX

Начиная с MPE/iX версии 4.5, структура файловой системы MPE/iX улучшен с введением MPE/iX иерархическая структура каталогов.Это было достигнуто интеграция структуры MPE/iX HFS внутри и вокруг традиционная файловая система MPE. Это обеспечивает преимущества обе структуры для пользователей MPE/iX, не заставляя их выбрать ту или иную среду.

Иерархические службы каталогов MPE/iX представляют собой интегрированную просмотр файловой системы. Все компоненты файловой системы существуют в одном каталоге, называемом корневым каталогом (обозначается /).Каталоги — это структуры, которые могут содержать файлы и другие каталоги.

Учетные записи и группы MPE/iX считаются особыми каталоги, которые служат иерархическими каталогами, в то время как продолжают служить традиционными учетными записями и группами MPE. Чтобы убедиться, что представление классической файловой системы MPE по-прежнему существует, учетные записи могут быть созданы только под рутом каталог, а группы можно создавать только под учетными записями.

Рисунок 2-2 «Файловая система MPE/iX (версия 4.5 и выше)» показывает структуру файловой системы MPE/iX. введено в версии 4.5. На рисунке в рамке показано, как традиционная структура учетной записи, группы и файловой системы вписывается в структуру HFS. Обратите внимание, что иерархические каталоги и файлы HFS теперь могут подпадать под традиционные группы MPE. Например, на рисунке показано, что файл lowercase_file находится в группе PUB учетной записи ACCT1. Также обратите внимание, что каталог dir3 попадает в группу GRP1 в учетной записи SYS.Традиционные учетные записи, группы и файлы MPE могут и сосуществуют с файлами и каталогами HFS. Как показано на рисунке, начиная с версии 5.0 файлы и каталоги могут существовать под учетными записями.

Рисунок 2-2 Файловая система MPE/iX (версия 4.5 и более поздние)

Хотя учетные записи и группы являются каталогами, они также сохраняют свои уникальные характеристики. Это руководство по-прежнему ссылается на учетные записи и группы, где это необходимо для ясности. При обсуждении характеристик каталогов в целом (включая учетные записи и группы) в данном руководстве используется термин «каталог».» Когда речь идет конкретно о каталоге, который существует за пределами традиционной структуры учетных записей-групп, в этом руководстве используется термин «каталог HFS».

Файловая система — это механизм, используемый в операционной среде для хранения данных в систематическом порядке на запоминающем устройстве.

ЮНИКС/ЛИНУКС следует стандарту иерархической файловой системы (HFS). В этой файловой системе все другие каталоги, смонтированные в корневом каталоге (/).

                 /       —>  Корень (верхняя часть каталога)

                          /root  —>  Домашний каталог суперпользователя (или) администратора, обозначается символом «~» (тильда) .

Структура Linux


                                         

«/» Этот каталог называется корневой каталог

Это вершина файловой системы

Иерархия файловой системы

В Linux все является файлом или каталогом

/

Это каталог верхнего уровня и родительский каталог для всех остальных каталогов.Он называется корневым каталогом и обозначается косой чертой «/»

.

————————————————— ———————

/ корень

Это домашний каталог для пользователя root. Он обеспечивает рабочую среду для пользователя root

.

————————————————— ——  

/дом

Все пользовательские (кроме root) каталоги ome будут здесь по умолчанию

.

/sbin — команды пользователя root

/bin – обычные пользовательские команды

.

====================

/ загрузка

Каталог /boot/ содержит статические файлы, необходимые для загрузки системы, например, ядра Linux.Эти файлы необходимы для правильной загрузки системы.

Например: vmlinuz — ядро ​​Linux.

initrd.img — временная файловая система, используемая перед загрузкой ядра.

/etc/ Каталог

Каталог /etc/ зарезервирован для файлов конфигурации, которые являются локальными для машины. Он не должен содержать двоичных файлов; любые двоичные файлы должны быть перемещены в /bin/ или /sbin/.

/ср/

Каталог /srv/ содержит специфические для сайта данные, обслуживаемые системой Red Hat Enterprise Linux.Этот каталог предоставляет пользователям расположение файлов данных для конкретной службы, такой как FTP, WWW или CVS. Данные, относящиеся только к конкретному пользователю, должны находиться в каталоге /home/.

Каталог /sys/

Каталог /sys/ использует новую виртуальную файловую систему sysfs, специфичную для ядра 2.6. Благодаря расширенной поддержке аппаратных устройств с возможностью горячей замены в ядре 2.6 каталог /sys/ содержит информацию, аналогичную той, что хранится в /proc/, но отображает иерархическое представление информации об устройствах, характерных для устройств с горячей заменой.

Каталог /mnt/

Каталог /mnt/ зарезервирован для временно смонтированных файловых систем, таких как смонтированные файловые системы NFS. Для всех съемных носителей используйте каталог /media/. Автоматически обнаруженные съемные носители будут смонтированы в каталоге /media.

Это каталог монтирования по умолчанию для любого раздела. По умолчанию он пуст.

Каталог /opt/

Каталог /opt/ обычно зарезервирован для программного обеспечения и дополнительных пакетов, которые не являются частью установки по умолчанию.Пакет, который устанавливается в /opt/, создает каталог с его именем, например, /opt/имя_пакета/. В большинстве случаев такие пакеты имеют предсказуемую структуру подкаталогов; большинство хранит свои двоичные файлы в /opt/packagename/bin/, а свои справочные страницы в /opt/packagename/man/.

Это необязательный каталог для /usr, он содержит все стороннее программное обеспечение.

————————————————— ——————————

/dev/ Каталог

Каталог /dev/ содержит узлы устройств, которые представляют следующие типы устройств:

устройства, подключенные к системе;

виртуальные устройства, предоставляемые ядром.

Он содержит файлы устройств // HDD, CDROM, USB Media,

————————————————— ———————————-

/lib/ Каталог

Каталог /lib/ должен содержать только библиотеки, необходимые для выполнения двоичных файлов в /bin/ и /sbin/. Эти образы общих библиотек используются для загрузки системы или выполнения команд в корневой файловой системе. Это похоже на dll-файлы в Windows.

————————————————— ————————————

/медиа/ Каталог

Каталог /media/ содержит подкаталоги, используемые в качестве точек монтирования для всех съемных носителей, таких как USB-накопители, DVD-диски, компакт-диски и Zip-диски.

————————————————— ————————————

/proc/Каталог

Каталог /proc/ содержит специальные файлы, которые либо извлекают информацию из ядра, либо отправляют ему информацию. Примеры такой информации включают системную память, информацию о ЦП и конфигурацию оборудования.

————————————————— ————————————

Каталог /usr/

Каталог /usr/ предназначен для файлов, которые могут использоваться на нескольких компьютерах.Каталог /usr/ часто находится в отдельном разделе и монтируется только для чтения. Как минимум, /usr/ должен содержать следующие подкаталоги:

/USR/бен

Этот каталог используется для двоичных файлов.

/USR/и т.д.

Этот каталог используется для общесистемных файлов конфигурации.

/USR/игры

В этом каталоге хранятся игры.

/USR/включить

Этот каталог используется для файлов заголовков C.

/usr/керберос

Этот каталог используется для двоичных файлов и файлов, связанных с Kerberos.

/USR/библиотека

Этот каталог используется для объектных файлов и библиотек, которые не предназначены для непосредственного использования сценариями оболочки или пользователями.

/USR/libexec

Этот каталог содержит небольшие вспомогательные программы, вызываемые другими программами.

/usr/sbin

В этом каталоге хранятся двоичные файлы системного администрирования, не принадлежащие /sbin/.

/USR/доля

В этом каталоге хранятся файлы, не зависящие от архитектуры.

/USR/источник

В этом каталоге хранится исходный код.

/usr/tmp связан с /var/tmp

В этом каталоге хранятся временные файлы.

Каталог /usr/ должен также содержать подкаталог /local/. Согласно FHS, этот подкаталог используется системным администратором при локальной установке программного обеспечения и должен быть защищен от перезаписи во время обновлений системы. Каталог /usr/local имеет структуру, аналогичную /usr/, и содержит следующие подкаталоги:

/USR/местные/бен

/USR/местные/и т.д.

/usr/местные/игры

/usr/местные/включить

/USR/местные/библиотека

/USR/локальные/libexec

/usr/местные/sbin

/USR/местные/доля

/USR/местные/источник

Использование /usr/local/ в Red Hat Enterprise Linux немного отличается от FHS.FHS утверждает, что /usr/local/ следует использовать для хранения программного обеспечения, которое должно быть защищено от обновлений системного программного обеспечения. Поскольку диспетчер пакетов RPM может безопасно выполнять обновления программного обеспечения, нет необходимости защищать файлы, сохраняя их в /usr/local/.

Вместо этого Red Hat Enterprise Linux использует /usr/local/ для локального программного обеспечения. Например, если каталог /usr/ смонтирован как доступный только для чтения общий ресурс NFS с удаленного хоста, по-прежнему можно установить пакет или программу в каталог /usr/local/.

Содержит двоичные файлы, библиотеки, документацию и исходный код для программ второго уровня.

/usr/bin содержит двоичные файлы для пользовательских программ. Если вы не можете найти пользовательский двоичный файл в /bin, поищите в /usr/bin. Например: at, awk, cc, less, scp

/usr/sbin содержит двоичные файлы для системных администраторов. Если вы не можете найти системный двоичный файл в /sbin, поищите в /usr/sbin. Например: atd, cron, sshd, useradd, userdel

/usr/lib содержит библиотеки для /usr/bin и /usr/sbin

.

/usr/local содержит пользовательские программы, которые вы устанавливаете из исходного кода.Например, когда вы устанавливаете apache из исходного кода, он находится в каталоге /usr/local/apache2

.

————————————————— ———————————-

Каталог /var/

Поскольку FHS требует, чтобы Linux монтировал /usr/ только для чтения, любые программы, которые пишут файлы журналов или нуждаются в каталогах spool/ или lock/, должны записывать их в каталог /var/. FHS указывает, что /var/ предназначен для переменных данных, которые включают каталоги и файлы буфера, данные регистрации, переходные и временные файлы.

Ниже приведены некоторые из каталогов, найденных в каталоге /var/:

.

/вар/аккаунт/

/вар/арпвотч/

/вар/кэш/

/вар/сбой/

/вар/дб/

/вар/пусто/

/вар/ftp/

/вар/гдм/

/вар/керберос/

/вар/библиотека/

/вар/местный/

/вар/замок/

/вар/журнал/

/var/mail связан с /var/spool/mail/

/вар/почтальон/

/вар/имя/

/var/nis/

/вар/опт/

/вар/сохранить/

/вар/выполнить/

/вар/спул/

/вар/tmp/

/вар/смокинг/

/var/www/

/вар/гп/

Файлы системного журнала, такие как messages и lastlog, находятся в каталоге /var/log/.Каталог /var/lib/rpm/ содержит системные базы данных RPM. Файлы блокировки находятся в каталоге /var/lock/, обычно в каталогах программы, использующей файл. В каталоге /var/spool/ есть подкаталоги, в которых хранятся файлы данных для некоторых программ. Эти подкаталоги могут включать:

/var/spool/at/

/var/spool/clientmqueue/

/var/spool/cron/

/var/spool/cups/

/var/spool/exim/

/var/spool/lpd/

/var/спул/почта/

/var/spool/почтальон/

/var/spool/mqueue/

/var/spool/новости/

/вар/спул/постфикс/

/var/spool/repackage/

/var/spool/rwho/

/var/spool/самба/

/var/spool/squid/

/var/spool/squirrelmail/

/var/spool/up2date/

/var/spool/uucp/

/var/spool/uucppublic/

/var/spool/vbox/

————————————————— ——————————


Иерархические данные | DynamoDB, объяснил.

В этом примере мы покажем, как моделировать иерархические данные с помощью DynamoDB. Мы вставим в DynamoDB реальный набор данных о 25 000 заведений Starbucks. Вы можете следовать некоторым реальным примерам кода из каталога примеров в репозитории этого сайта.

Иерархические данные — это распространенный шаблон реляционных данных для представления древовидных структур данных, таких как организационная структура, список разбивки проекта или даже генеалогическое древо. В реляционной базе данных для получения ответа часто используется довольно много JOIN.Здесь мы увидим, как мы можем смоделировать эти данные с помощью одной таблицы, чтобы обеспечить быстрый и точный поиск.

Этот пример вдохновлен выступлением Рика Хулихана на конференции reInvent 2017. См. соответствующий раздел здесь.

Пример фона

Представьте, что мы — Starbucks, многонациональная корпорация, расположенная по всему миру. Мы хотим сохранить расположение наших магазинов в DynamoDB, и у нас есть пять основных шаблонов доступа:

.
  • Получить один магазин по его номеру магазина;
  • Собрать все магазины в определенной стране;
  • Собрать все магазины в определенном штате или провинции;
  • Собрать все магазины в определенном городе; и
  • Соберите все магазины с определенным почтовым индексом.

Первый шаблон запроса прямолинеен — это отношение 1:1 с использованием простой ключевой структуры. Следующие четыре задания сложнее. Для каждого из этих отдельных атрибутов может потребоваться четыре разных глобальных вторичных индекса. В качестве альтернативы мы могли бы использовать фильтрацию, чтобы сузить поиск до желаемого запроса, но это потребовало бы больше ресурсов чтения, чем необходимо.

Вместо этого мы можем использовать иерархический характер данных о местоположении, чтобы ответить на все четыре запроса «сбора», используя один глобальный вторичный индекс 💥!

Удивительно, но существует набор данных Kaggle со всеми точками Starbucks по всему миру — более 25 000 точек! Это означает, что мы можем загрузить данные в таблицу DynamoDB и протестировать их самостоятельно.

Каталог примеров репозитория содержит фрагменты кода, обсуждаемые ниже.

Прежде чем начать

Чтобы запустить этот пример, вам нужно загрузить набор данных о местоположениях Starbucks с Kaggle. Разархивируйте его и переместите файл CSV в свой рабочий каталог как directory.csv .

Вам также потребуется Python и Boto3, AWS SDK для Python. Вы можете установить boto3 с помощью pip через pip install boto3 . Если у вас нет Python или pip, вам нужно будет поискать их в Google.

Наконец, в некоторых примерах используется Click — инструмент Python для быстрого создания интерфейсов CLI. Вы можете установить его с помощью pip install click .

Разработка схемы и загрузка таблицы

После того, как мы загрузили наш набор данных и установили наши требования, пришло время создать и загрузить нашу таблицу.

Во-первых, давайте подумаем о структуре нашей таблицы, что означает выбор первичного ключа. Хороший первичный ключ делает как минимум две вещи:

  • позволяет однозначно идентифицировать каждый элемент для записи и обновления, а
  • он равномерно распределяет ваши данные по ключу раздела.

В идеале ваш первичный ключ также должен удовлетворять как минимум одному из шаблонов доступа для чтения.

Для нас мы будем использовать номер магазина в качестве простого первичного ключа. Если бы мы обновляли информацию о местоположении определенного магазина, мы бы наверняка знали номер магазина. Это удовлетворило бы первому требованию. Номер магазина также должен хорошо распределять данные. Кроме того, он даже удовлетворяет нашему первому шаблону чтения для получения магазина по его номеру магазина. Это довольно хороший первичный ключ.

Затем нам нужно подумать о других четырех шаблонах доступа для чтения — сборе всех магазинов по стране, штату, городу и почтовому индексу. Мы подробнее обсудим этот шаблон в разделе «Сбор запросов», а сейчас мы собираемся создать глобальный вторичный индекс с именем «StoreLocationIndex» со следующей структурой ключей:

.
  • HASH-ключ Country, указывающий страну, в которой находится магазин, и
  • ключ RANGE с именем StateCityPostcode, представляющий собой строку, объединяющую штат, город и почтовый индекс, каждый элемент которого разделен знаком решетки ( ## ).Например, магазин в Омахе, штат Небраска, будет храниться как NE#OMAHA#68144 .

Чтобы создать эту таблицу, запустите сценарий для создания таблицы. Если это сработает, вы должны получить сообщение об успешном завершении:

.
  $ питон create_table.py
Таблица успешно создана!
  

Затем загрузим наши элементы в DynamoDB. Сценарий insert_items.py в каталоге примеров открывает наш CSV-файл с местоположениями Starbucks, перебирает строки и сохраняет их в нашей таблице DynamoDB с заданной структурой. Примечание: это может занять некоторое время, так как существует 25 000 элементов. На моем Macbook Pro это заняло 2 минуты.

  $ python вставка_items.py
1000 локаций написано...
2000 локаций написано...
... <снип> ...
24000 локаций написано...
25000 локаций написано...
  

Давайте запустим быстрое сканирование с помощью COUNT, чтобы убедиться, что у нас есть все наши предметы:

  $ сканирование aws dynamodb \
    --table-name StarbucksLocations \
    --выберите СЧЕТ \
    $ МЕСТНЫЙ
  

Он должен вернуться с 25 599 элементами:

  {
    "Количество": 25599,
    "СканнедКоунт": 25599,
    «Потребляемая емкость»: ноль
}
  

Давайте начнем запрашивать наши данные!

Получить предмет

Наш первый шаблон запроса был «Получить один магазин по его номеру магазина».» В качестве примера мы будем использовать номер магазина «5860-29255».

Поскольку первичным ключом нашей таблицы является номер хранилища, мы можем использовать знакомый API-вызов GetItem для извлечения одного элемента на основе его первичного ключа.

Запустите сценарий get_store_location , предоставленный в репозитории. По умолчанию он будет использовать наш номер магазина по умолчанию:

.

Он должен распечатать детали нашего извлеченного предмета:

  $ Python get_store_location.py
Попытка получить номер магазина 5860-29255...

Номер магазина найден! Вот ваш магазин:

{'Город': {'S': 'Пасадена'},
 'Страна': {'S': 'США'},
 'Широта': {'S': '34,16'},
 'Долгота': {'S': '-118,15'},
 'Телефонный номер': {'S': '626-440-9962'},
 'Почтовый индекс': {'S': '

3383'}, 'Состояние': {'S': 'CA'}, 'StateCityPostcode': {'S': 'CA 'StoreName': {'S': 'Fair Oaks & Orange Grove, Pasadena'}, 'Номер Магазина': {'S': '5860-29255'}, 'StreetAddress': {'S': '671 N. Fair Oaks Avenue'}}

Красиво! Обратите внимание, что он соответствует запрошенному нами StoreNumber.Это удовлетворит наш первый шаблон доступа.

Если вы хотите использовать скрипт для получения других хранилищ, просто передайте параметр --store-number :

  $ python get_store_location.py --store-number 3513-125945
Попытка получить номер магазина 3513-125945...

Номер магазина найден! Вот ваш магазин:

{'Город': {'S': 'Анкоридж'},
 'Страна': {'S': 'США'},
 «Широта»: {'S': «61,21»},
 'Долгота': {'S': '-149,78'},
 'Телефонный номер': {'S': '907-339-0900'},
 'Почтовый индекс': {'S': '995042300'},
 'Состояние': {'S': 'AK'},
 'StateCityPostcode': {'S': 'AK
 'StoreName': {'S': 'Safeway-Anchorage #1809'},
 'Номер Магазина': {'S': '3513-125945'},
 'StreetAddress': {'S': '5600 Debarr Rd Ste 9'}}
  

Собирать запросы

Пора переходить к самому интересному.У нас есть четыре дополнительных запроса, которые мы хотим использовать, и мы собираемся обрабатывать их с помощью одного глобального вторичного индекса.

Здесь важна иерархическая структура данных. Магазины в одном и том же штате находятся в одной и той же стране, магазины в одном городе находятся в одном штате, а магазины в одном и том же почтовом индексе находятся в одном и том же городе (ssh, по-видимому, это не совсем так).

Из-за этой иерархической структуры мы можем использовать наш вычисленный ключ SORT и функцию begin_with() для поиска всех хранилищ на определенном уровне.

Давайте рассмотрим пример. Подумайте о двух разных магазинах Starbucks — нашем примере в Пасадене из предыдущего раздела и магазине в Сан-Франциско.

Наш ключ RANGE StateCityPostcode для первого магазина: CA#PASADENA#

3383 . Почтовый индекс StateCityPostcode второго магазина: CA#SAN FRANCISCO#94158 . Обратите внимание, что они оба начинаются с «CA», а затем добавляют свой город и почтовый индекс.

Если бы я хотел запросить для всех магазинов в Калифорнии, я бы сделал ключевое выражение, которое выглядело бы так:

  Страна = "США" И begin_with(StateCityPostcode, "CA")  

Примечание. Это упрощено, так как мне действительно нужно использовать значения атрибута выражения для представления «США» и «CA».

Что делать, если я хочу получить еще больше информации и запросить все магазины в Сан-Франциско ? Теперь мое ключевое выражение выглядит так:

  Страна = "США" И begin_with(StateCityPostcode, "CA#SAN FRANCISCO")  

Наконец, я смог пройти весь путь до уровня почтового индекса, используя:

  Страна = "США" И begin_with(StateCityPostcode, "CA#SAN FRANCISCO#94158")  

Вы можете увидеть это в действии, используя файл query_store_locations.py в примере репо.

Во-первых, давайте запросим все магазины в США. Я использую флаг --count , чтобы вернуть только количество магазинов, а не полный элемент, чтобы не засорять мой терминал:

  $ python query_store_locations.py --country 'США' --count
Запрос местоположений в стране США.
Почтовый индекс штата не указан. Получение всех результатов в Country.

Получено 4648 местоположений.
  

Обратите внимание, что он говорит «Не указан statecitypostcode», поэтому он вернул результаты для США.Это было 4648 мест. Американцы любят свой Starbucks.

Давайте сузим его до уровня штата. Мы попробуем тот же запрос для всех Starbucks в Небраске:

.
  $ python query_store_locations.py --country 'US' --state 'NE' --count
Запрос местоположений в стране США, штат Северная Каролина.
Ключевое выражение включает функцию begin_with() с вводом 'NE'.

Получено 58 местоположений.
  

В этом примере показано, что мы использовали ключевое выражение с функцией begin_with() , которая использовала «NE».Было возвращено 58 локаций.

Мы можем перейти на другой уровень, указав город Омаха:

  $ python query_store_locations.py --country 'США' --state 'NE' --city 'Омаха' --count
Запрос местоположений в стране США, штате NE, городе Омаха.
Ключевое выражение включает в себя функцию begin_with() с вводом «NE#OMAHA».

Получено 30 местоположений.
  

Теперь наше ключевое выражение использует NE#OMAHA для проверки начала ключа SORT, и мы сократили количество местоположений до 30.

Наконец, давайте проверим это на уровне почтового индекса. Так как это дает меньше результатов, я удалю флаг --count , чтобы мы могли видеть полные элементы:

  $ python query_store_locations.py --country 'US' --state 'NE' --city 'Omaha' --postcode '68144'
Запрос местоположения в стране США, штат Северная Каролина, город Омаха, почтовый индекс 68144.
Ключевое выражение включает в себя функцию begin_with() с вводом «NE#OMAHA#68144».

{'Количество': 2,
 'Предметы': [{'Город': {'S': 'OMAHA'},
            'Страна': {'S': 'США'},
            'Широта': {'S': '41.23'},
            'Долгота': {'S': '-96,14'},
            'Телефонный номер': {'S': '402-334-1415'},
            'Почтовый индекс': {'S': '68144'},
            'Состояние': {'S': 'NE'},
            'StateCityPostcode': {'S': 'NE#OMAHA#68144'},
            'StoreName': {'S': 'Семейный тариф 3784 Омаха'},
            'Номер Магазина': {'S': '48135-261124'},
            'StreetAddress': {'S': '14444 W. CENTER RD., Westwood Plaza'}},
           {'Город': {'S': 'Омаха'},
            'Страна': {'S': 'США'},
            'Широта': {'S': '41.23'},
            'Долгота': {'S': '-96,1'},
            'Телефонный номер': {'S': '4027785900'},
            'Почтовый индекс': {'S': '681443957'},
            'Состояние': {'S': 'NE'},
            'StateCityPostcode': {'S': 'NE#OMAHA#681443957'},
            'StoreName': {'S': '125th & W. Center Rd.'},
            'Номер Магазина': {'S': '2651-53179'},
            'StreetAddress': {'S': '12245 West Center Rd.'}}],
 'ResponseMetadata': {'HTTPHeaders': {'длина содержимого': '738',
                                      'тип содержимого': 'приложение/x-amz-json-1.0',
                                      'сервер': 'Причал (8.1.12.v20130726)',
                                      'x-amz-crc32': '2237738683',
                                      'x-amzn-requestid': '5acf463b-6341-45b7-a485-dd2860845d97'},
                      'HTTPStatusCode': 200,
                      'RequestId': '5acf463b-6341-45b7-a485-dd2860845d97',
                      «Повторные попытки»: 0},
 «СканнедКоунт»: 2}
  

Наше ключевое выражение использовало NE#OMAHA#68144 , и мы сузили его до 2 результатов.Он вернул полные элементы, которые, вероятно, мы использовали бы в нашем приложении, если бы мы делали этот запрос.

Поэкспериментируйте со сценарием query_store_locations.py , используя свои собственные местоположения. Если вам нужна помощь по доступным командам, используйте флаг --help :

  $ Python query_store_locations.py --help
Использование: query_store_locations.py [ВАРИАНТЫ]

Опции:
  --country ТЕКСТ Страна магазинов для запроса. По умолчанию "США".
  --state TEXT Аббревиатура состояния для запрашиваемых хранилищ.Например: 'NE'
  --city ТЕКСТ Город магазинов для запроса. Например: «Омаха»
  --postcode ТЕКСТ Почтовый код магазинов для запроса. Например: "68144"
  --default-state Использовать значения по умолчанию для запроса на уровне состояния.
  --default-city Использовать значения по умолчанию для запросов на уровне города.
  --default-postcode Использовать значения по умолчанию для запроса на уровне почтового индекса.
  --count Показать только количество предметов.
  --help Показать это сообщение и выйти.
  

В этом примере что-то непонятно? Ударь меня и дай мне знать!

Структура каталогов Linux

Введение

Структура каталогов Linux похожа на дерево.Основа иерархии файловой системы Linux начинается с корня. Разделитель каталогов в Linux обозначается косой чертой (/).

Общие каталоги верхнего уровня

Вот наиболее распространенные каталоги верхнего уровня, о которых вам следует знать и с которыми вы можете взаимодействовать как обычный пользователь.

  • / — «Корень», вершина иерархии файловой системы. Все начинается с корня. Если вы слышите, как кто-то говорит, смотрите в косой черте или этот файл находится в косой черте, они имеют в виду корневой каталог.
    • /bin — Двоичные файлы и другие исполняемые программы. Программы пишутся в исходном коде, и это человекочитаемый текст. Затем эти текстовые файлы преобразуются в машиночитаемые двоичные файлы. Они называются двоичными, потому что машинный код представляет собой строку из 0 и 1. Примечание. Приложения, которые вы можете запускать, иногда находятся в /bin.
    • /etc — файлы конфигурации системы. Файлы конфигурации управляют поведением операционной системы или приложений. Например, в /etc есть файл конфигурации, который указывает операционной системе, в каком режиме загружаться: в текстовом или в графическом.
    • /home — Домашние каталоги. Системы Linux могут иметь и часто имеют несколько пользователей, а домашний каталог — это место, где вы можете отделить свои данные от данных другой учетной записи. Например, домашний каталог пользователя robin — /home/robin. Вы можете хранить документы, музыкальные файлы или изображения.
    • /opt — Дополнительное или стороннее программное обеспечение. opt предназначен для программного обеспечения, которое не входит в комплект операционной системы. Например, Google Поиск не является частью стандартной операционной системы Linux, поэтому Google Поиск устанавливается в опции.
    • /tmp — временное пространство, обычно очищаемое при перезагрузке. Большинство дистрибутивов Linux очищают /tmp во время загрузки, поэтому, если вы поместите файлы в /tmp и перезагрузите систему Linux, ваш файл исчезнет. /tmp — отличное место для хранения временных файлов, но не помещайте в /tmp ничего, что вы хотите сохранить в долгосрочной перспективе.
    • /usr — Это вызов пользователя, где живут программы, связанные с пользователем.
    • /var — переменные данные, в первую очередь файлы журналов. Вещи, которые часто меняются в системе Linux, обычно представляют собой файлы журналов, которые генерируются либо самой операционной системой, либо приложениями.

В Linux люди обычно говорят о каталогах . В других операционных системах аналогичное понятие папок называлось .

Полный список каталогов

  • / — «Корень», вершина иерархии файловой системы.
  • /bin — Двоичные файлы и другие исполняемые программы.
  • /boot — файлы, необходимые для загрузки операционной системы.
  • /cdrom — точка монтирования для компакт-дисков.
  • /cgroup — Иерархия групп управления.
  • /dev — файлы устройств, обычно контролируемые операционной системой и системными администраторами.
  • /etc — файлы конфигурации системы.
  • /export — Общие файловые системы.
  • /home — Домашние каталоги.
  • /lib — Системные библиотеки.
  • /lib64 — Системные библиотеки, 64-битная версия.
  • /lost+found — используется файловой системой для хранения восстановленных файлов после выполнения проверки файловой системы.
  • /media — используется для монтирования съемных носителей, таких как CD-ROM.
  • /mnt — используется для монтирования внешних файловых систем.
  • /opt — Дополнительное или стороннее программное обеспечение.
  • /proc — Предоставляет информацию о запущенных процессах.
  • /root — домашний каталог для учетной записи root.
  • /sbin — двоичные файлы системного администрирования.
  • /selinux — используется для отображения информации о SELinux.
  • /srv — содержит данные, которые обслуживаются системой.
  • /srv/www — файлы веб-сервера.
  • /srv/ftp — FTP-файлы.
  • /sys — используется для отображения и иногда настройки устройств, известных ядру Linux.
  • /tmp — временное пространство, обычно очищаемое при перезагрузке.
  • /usr — Пользовательские программы, библиотеки и документы.
  • /usr/bin — Двоичные файлы и другие исполняемые программы.
  • /urs/lib — Библиотеки.
  • /usr/local — Локально установленное программное обеспечение, не являющееся частью базовой операционной системы.
  • /usr/sbin — исполняемые файлы системного администрирования.
  • /var — переменные данные, в первую очередь файлы журналов.
  • /var/log — файлы журналов.

Структура каталога приложений

Вы обнаружите, что некоторые приложения, не связанные с операционной системой Linux, установлены в /usr/local/.
Пример:

  • /usr/local/имя_программы/bin — двоичный код этой программы
  • /usr/local/имя_программы/etc — файл конфигурации для настройки поведения программы во время выполнения
  • /usr/local/имя_программы/lib — библиотеки, связанные с программой.
  • /usr/local/имя_программы/log — файлы журналов, которые создает эта программа.

Кроме того, мы уже упоминали о том, как приложения могут быть установлены в /opt. Вот общий шаблон:
Пример:

  • /opt/имя_программы/bin — двоичный код этой программы
  • /opt/program_name/etc — файл конфигурации для настройки поведения программы во время выполнения
  • /opt/имя_программы/lib — библиотеки, связанные с программой.
  • /opt/имя_программы/log — файлы журналов, которые создает эта программа.

Кроме того, вот небольшая вариация, которую иногда можно увидеть в приложениях:
Пример:

  • /etc/opt/имя_программы — файлы конфигурации.
  • /opt/имя_программы/bin — здесь устанавливается основная программа имя_программы.
  • /opt/имя_программы/lib — библиотеки, связанные с программой.
  • /var/opt/имя_программы — файлы журнала.

Иногда приложения устанавливаются без собственной структуры каталогов. Они устанавливаются общим способом.
Пример:

  • /usr/local/bin/имя_программы
  • /usr/local/etc/имя_программы.conf
  • /usr/local/lib/libprogram_name.so

Другой вариант: opt/company_name/product_name
Пример:

  • /опт/гугл
  • /опт/гугл/хром
  • /opt/google/земля

Иерархия исходного кода | PyCharm

Эта функция недоступна в версии Educational PyCharm.

PyCharm позволяет просматривать иерархию классов, методов и вызовов в окне инструментов «Иерархия» и исследовать структуру исходных файлов в окне инструментов «Структура».

  • Из меню доступны окна инструментов Иерархия и Структура.

  • окно инструментов Иерархия становится доступным только после построения иерархии.

  • В меню встроены иерархии.

В этой части:

С помощью PyCharm вы можете изучить иерархию классов, методов и вызовов, а также изучить структуру исходных файлов.

Построение иерархий

После построения иерархию можно сразу просмотреть и изучить в окне инструментов Иерархия. По умолчанию каждая новая построенная иерархия перезаписывает содержимое текущей вкладки. Вы можете сохранить текущую вкладку и построить новую иерархию.

Построить иерархию типов

  1. Выберите нужный класс в окне инструментов Проект или откройте его в редакторе.

  2. В главном меню выберите или просто нажмите Ctrl+H .

Построить иерархию вызовов

  1. Откройте файл в редакторе и поставьте курсор на объявление или использование нужного метода.

    В качестве альтернативы выберите нужный метод в окне инструментов проекта.

  2. В главном меню выберите или нажмите Ctrl+Alt+H .

Сохранить вкладку иерархии

Просмотр иерархий

Открыть окно инструментов иерархии

  1. Убедитесь, что вы уже построили иерархии для отображения, см. Построение иерархий выше.

  2. Выберите из главного меню.

Навигация между вкладками

Переключение между представлениями

  • С помощью PyCharm вы можете создавать и исследовать восходящие или нисходящие иерархии, то есть вызываемые или вызывающие методы, родительские или дочерние классы и т. д.

    Щелкните или для отображения методов вызывающего или вызываемого объектов соответственно.

9003 0

пункта

Описание

Доступно в

показывает как родительские и детские классы выбранного класса, который помечен стрелкой в дереве результатов.

класс иерархий

класса иерархий

в зависимости от типа иерархии:

Иерархии классов

Иерархии вызовов

Сортирует все элементы дерева в алфавитном порядке.

Все иерархии

Область действия

Используйте этот список для ограничения области действия текущей иерархии:

  • Тест: отслеживает использование метода в тестовых классах.

  • Все: отслеживает использование метода в проекте и библиотеках.

  • Этот класс: ограничивает область действия текущим классом.

  • В дополнение к предварительно настроенным областям вы можете определить свою собственную. Чтобы определить область, выберите «Настроить» из списка и определите требуемую область в диалоговом окне «Области».

    Иерархии вызовов

    Показывает все обновленные классы или структуры классов.

    Все иерархии

    Переход к файлу и разделу в исходном коде, которые соответствуют выбранному узлу в дереве иерархии.

    Все иерархии

    Раскрывает все узлы.

    Все иерархии

    Блокирует текущую вкладку от закрытия и повторного использования. Результаты следующей команды отображаются в новой вкладке.

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован.