A STORAGE SOLUTION FOR THE WOM

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1 Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg Technische Fakultät, Department Informatik THOMAS LAND BACHELOR THESIS A STORAGE SOLUTION FOR THE WOM Eingereicht am 12. Januar 2015 Betreuer: Dipl.-Inf. Hannes Dohrn Professur für Open-Source-Software Department Informatik, Technische Fakultät Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg

2 Versicherung Ich versichere, dass ich die Arbeit ohne fremde Hilfe und ohne Benutzung anderer als der angegebenen Quellen angefertigt habe und dass die Arbeit in gleicher oder ähnlicher Form noch keiner anderen Prüfungsbehörde vorgelegen hat und von dieser als Teil einer Prüfungsleistung angenommen wurde. Alle Ausführungen, die wörtlich oder sinngemäß übernommen wurden, sind als solche gekennzeichnet. Erlangen, 12. Januar 2015 License This work is licensed under the Creative Commons Attribute 3.0 Unported license (CC-BY 3.0 Unported), see deed.en US Erlangen, 12. Januar 2015 i

3 Abstract Most wikis store their pages (articles) as text blobs in an SQL database. A formal parser for MediaWiki s markup format which drives Wikipedia and many other wiki instances has been developed by the SWEBLE project. This parser produces a structured document as Wiki Object Model (WOM) which unlocks the information stored in each article and enables refactoring and other technologies to the wiki world. These technologies require a storage solution for fast document access and preferably low memory usage. The goal of this thesis is to investigate available storage options for XML documents and implement an interface which supports quick, arbitrary searches over all articles and provides methods for refractoring the WOM documents. ii

4 Zusammenfassung Die meisten Wikipedias speichern ihre Artikel als Text-Blobs in einer SQL Datenbank. Für die Auszeichnungssprache von MediaWiki, die von vielen heutigen Wiki-Instanzen benutzt wird, wurde ein formaler Parser im Rahmen des SWE- BLE Projekts entwickelt. Dieser Parser erzeugt ein wohlgeformtes Dokument, basierend auf dem Wiki Object Model (WOM), das alle Informationen eines Artikels speichert und es ermöglicht Refactoring und weitere Technologien auf die Welt von Wikipedia anzuwenden. Diese Technologien benötigen ein Speicherkonzept, das schnellen Dokumentenzugriff bei möglichst geringem Speicherverbrauch ermöglicht. Das Ziel dieser Arbeit ist es, verfügbare Speicher-Modelle für XML- Dokumente zu untersuchen und dann eine Schnittstelle für WOM Dokumente zu entwickeln, die schnelle und beliebige Suchen über alle Artikel zur ermöglicht und Methoden zum Refactoring der Dokumente zur Verfügung stellt. iii

5 1 Einführung Diese Bachelorarbeit untersucht die Möglichkeiten zur Speicherung von XML- Dateien basierend auf dem Wiki Object Model. Als Einführung wird XML in Bezug auf WOM vorgestellt und die dadurch ausgewählten Kriterien für die Suche nach einer Speicher-Lösung erläutert. Anschließend wird die Idee und der Einsatz des WOM beschrieben. Kapitel 2.3 erläutert was eine Speicher-Lösung an Funktionalität bieten sollte, damit sie für den Einsatz dieser Arbeit geeignet ist. Danach werden zwei XML-Datenbanken als Lösungsmöglichkeit vorgestellt und in einem Test verglichen. Abschließend gibt es einen Ausblick über zukünftige Erweiterungen für das Speicherkonzept. 1

6 2 Forschung 2.1 Einführung Um die Verwendung von XML bei den WOM Dokumenten optimal ausnutzen zu können, soll für die Speicherung eine XML-Datenbank verwendet werden. Man kann grob zwischen zwei Typen von XML-Speicherung unterscheiden: Datenorientiert und dokumentenorientiert (Kazakos, Schmidt & Tomczyk, 2002). XML- Dateien, die hauptsächlich reine Daten enthalten und sich in der Regel kaum in ihrer Struktur voneinander unterscheiden, bezeichnet man als datenorientiert. Die Daten dieser Dateien lassen sich meist leicht in einer relationalen Datenbank speichern, zum Beispiel lässt sich das XML-Dokument <verkäufe> <firma> <name>food GmbH</name> <produkt> <id>1001</ id> <anzahlverkäufe>12</ anzahlverkäufe> <datum> </datum> </ produkt> <produkt> <id>1002</ id> <anzahlverkäufe>50</ anzahlverkäufe> <datum> </datum> </ produkt> </ firma> </ verkäufe> folgendermaßen in eine relationale Datenbank abbilden: firma produktid anzahlverkäufe datum Food GmbH Food GmbH

7 Dokumentenorientierte XML-Dateien sind dagegen weniger strukturiert und enthalten oft verschachtelte Elemente, was es oft nicht möglich macht eine Vielzahl an Dateien in eine einheitliche relationale Tabelle abzubilden. Beispiele für dokumentenorientierte XML-Dateien sind XHTML oder WOM. Um die Anzahl der zu untersuchenden XML-Datenbanken einzuschränken, wurden bei der Auswahl drei Kriterien verwendet. Die Datenbank muss die Programmiersprache Java unterstützen und eine dokumentenorientierte Speicherung der XML-Dateien anbieten. Außerdem wurden Produkte bevorzugt, die unter einer Open Source Lizenz veröffentlicht wurden. 2.2 Related Work Wikipedia ist weltweit eine der meist besuchtesten Seiten im Internet. Der Erfolg beruht dabei weitestgehend auf den Beiträgen von freiwilligen Authoren, die ihr Wissen auf der Plattform bereitstellen. Um einen Artikel bearbeiten zu können, muss man (im Falle von Wikipedia.org) die Auszeichnungssprache Wikitext verwenden. Für die Auslieferung des Artikels an den Browser wird ein interner Parser benutzt, der den Wikitext in ein HTML-Dokument umwandelt. Hierbei werden festgelegte Steuerzeichen, wie Apostrophe oder eckige Klammern, zur Markierung verwendet, um im HTML-Dokument die nötigen Tags, wie <b> oder Links zu anderen Wikipedia-Seiten, einzufügen. Um mit einem standardisiertem Verfahren auf die Daten eines Artikels von unterschiedlichen Wiki-Software-Produkten zugreifen zu können, wurde im Rahmen des SWEBLE-Projekts das Wiki Object Model (WOM) erstellt (Dohrn & Riehle, 2011). Ein WOM-Dokument wird vom SWEBLE-Parser aus Wikitext erzeugt. Das Wiki Object Model erleichtert durch seine Spezifikation die Entwicklung zukünftiger Werkzeuge für Wiki-Instanzen, da diese nur noch ein Dokumentenformat unterstützen müssen. Außerdem wird durch den abstract syntax tree (AST) des WOM-Dokuments die Ausführung von Refactorings vereinfacht (Dohrn & Riehle, 2013). 2.3 Research Question Damit neue Technologien von den Vorteilen des WOM profitieren, benötigt man ein Speicherkonzept, das am besten ebenfalls auf das Format von WOM-Artikeln ausgelegt ist. Da jeder WOM-Artikel inhaltlich ein wohlgeformtes XML-Dokument repräsentiert, ist eine XML-Datenbank die erste Wahl bei der Suche nach einer Lösung. 3

8 Als Abfragesprache kommen bei XML-Datenbanken anstatt SQL die Sprachen XPath und XQuery zum Einsatz. Diese können mit den Vorgänger-Nachfolger- Beziehungen zwischen den Knoten eines XML-Dokuments navigieren und mit Angabe von Prädikaten die gewünschten Knoten auswählen. Zum Beispiel kann man alle Paragraphen (<p>-tag) im <body>-tag eines XHTML Dokuments mit dem Titel Electronic mixer mit folgender XPath Abfrage auswählen und ausgeben lassen: // html [ / head/ t i t l e / t e x t ()= E l e c t r o n i c mixer ] / body//p XQuery erweitert die Abfragesprache XPath und ermöglicht es die Ergebnisse eines xpath Ausdrucks wiederum in ein selbst definiertes XML-Format zurückzugeben. Zum Beispiel kann man sich alle Titel der verfügbaren XHTML-Dokumente folgendermaßen ausgeben lassen: <ul> { f o r $x in // html/head/ t i t l e order by $x return <l i >{data ( $x)}</ l i > } </ul> Das Ergebnis ist eine sortierte HTML-Liste: <ul> <l i >E l e c t r o n i c mixer</ l i > <l i >Kings Domain</ l i > <l i >Stromboli </ l i >... </ul> 2.4 Research Approach Bei der Suche nach geeigneten XML-Datenbanken konnten mehrere bereits ausgeschlossen werden, die nicht unter einer Open Source Lizenz verfügbar sind (z.b. RaptorXML 1 oder Tamino 2 ) oder deren Entwicklung eingestellt wurde (z.b. Xindice 3 oder MonetDB/XQuery 4 ). Auf die Untersuchung von SQL-Datenbanken

9 zur Speicherung von WOM-Dateien wurde in dieser Arbeit verzichtet, da die Möglichkeiten für Suchabfragen innerhalb von WOM-Dokumenten, aufgrund der bei SQL fehlenden Eltern-Kind Beziehung zwischen Knoten, deutlich eingeschränkt sind. Die Entscheidung für eine genauere Untersuchung fiel auf die XML-Datenbanken BaseX und exist, die im Folgenden kurz vorgestellt und verglichen werden. BaseX Die Entwicklung von BaseX startete 2005 an der Universität Koblenz 5. Das Projekt ist unter der BSD Lizenz Open Source verfügbar und wird hauptsächlich von Christian Grün betreut. Die verwendete Programmiersprache ist Java, womit BaseX plattformunabhängig verwendet werden kann. Die Finanzierung erfolgt durch den Verkauf von Support-Lizenzen. Gegenwärtig ist die Version 7.9 als stabiler Release und die Version 8.0 als Beta verfügbar. Für diese Arbeit wurde die Version 7.9 untersucht. exist Das Projekt exist-db wurde 2000 von Wolfgang Meier gegründet und seitdem hauptsächlich von ihm weiter entwickelt 6. Die Datenbank ist mit GPL ebenfalls Open Source verfügbar. Wie bei BaseX wurde Java als Programmiersprache verwendet und es werden Lizenzen für den Support verkauft Vergleich Für die Entscheidung, welches System verwendet werden soll, werden im Folgenden die Bedienbarkeit, das Indexing und die Performanz von BaseX und exist verglichen. Bedienbarkeit Sowohl BaseX als auch exist werden als JAR-Datei ausgeliefert. Bei BaseX kann diese Datei direkt ausgeführt werden, wobei vier verschiedene Modi zur Auswahl stehen: GUI, Standalone, Server und Client. Standalone und GUI sind im wesentlichen gleich. Beide Modi starten einen internen Server, auf dem direkt Kommandos oder Querys ausgeführt werden können. Die grafische Oberfläche bietet zusätzlich noch verschiedene Ansichten der gespeicherten Dateien. Da jeweils ein interner Server gestartet wird, greifen diese beiden Modi nicht auf die Client-Server Architektur von BaseX zu. Auf einen gestarteten Server kann mit ein oder mehreren Clients standardmäßig über den Port 1984 zugegriffen werden

10 Abbildung 2.1: Grafische Oberfläche von BaseX. Bei exist startet die ausgelieferte JAR-Datei ein Setup Programm, bei dem verschiedene Grundeinstellungen, wie Speicherort und Admin Passwort, vorgenommen werden. Nach dem Setup kann man exist als Hintergrund-Service starten. Den Service kann man über ein Dashboard steuern, das über den Browser aufgerufen wird. Außerdem kann man bei einem laufenden Service zusätzlich einen Admin Client starten, mit dem man durch die Verzeichnisse des Servers navigieren kann (siehe Abb. 2.2). Sowohl exist als auch BaseX verwalten die gespeicherten Dokumente in sog. Collections, jedoch werden diese von den Systeme nicht komplett identisch verwendet. Bei exist wird intern eine komplette Verzeichnisstruktur aufgebaut, wobei jedes Verzeichnis als Collection behandelt wird. Das bedeutet insbesondere, dass jede Collection wiederum ein oder mehrere neue Collections beinhalten kann. Im Gegensatz dazu können bei BaseX die Collections nur nebeneinander angelegt werden und jede Collection kann nur Dateien enthalten. Auf dem physikalischen Speicher des Gerätes werden bei beiden Systemen virtuelle Dateisysteme in mehreren Speicherdateien (exist mit Dateiendung.dbx und BaseX mit Dateiendung.basex ) angelegt. Bei BaseX liegt noch die Besonderheit vor, dass pro neu angelegter Collection auch physikalisch ein neues Verzeichnis mit Speicherdateien angelegt wird. Nach dem erstmaligen Anlegen der Speicherdateien, bleibt ihre Anzahl unabhängig von der Datenmenge, die gespeichert wird, konstant. Von exist wird von Haus aus eine Versionskontrolle angeboten, die bei Bedarf 6

11 Abbildung 2.2: GUI und Dashboard von exist aktiviert werden kann. Jedoch wird hier nicht wie bei Wikipedia eine global hochzählende Versionsnummer angelegt, sondern jede Datei erhält ihre eigene Versions-Historie. BaseX verfügt nicht über eine derartige Funktion. Beide Systeme verfügen online über eine sehr ausgereifte Dokumentation. Performanz Die Geschwindigkeit einer Datenbank hängt hauptsächlich von den ausgeführten Anfragen und den aufgebauten Index-Strukturen ab. Damit man BaseX und exist miteinander vergleichen kann, müssen also auch gleiche Index-Strukturen verwendet werden. Im Vergleich zu relationalen Datenbanken können bei XML-Datenbanken nicht einfach bestimmte Tabellen und Spalten indiziert werden. BaseX bietet drei Index-Strukturen an, die für jede Collection ein oder ausgeschaltet werden können: Text-Index, Attribut-Index und Volltext- Index. Der Text-Index und Attribut-Index beschleunigen Suchen nach exakten Inhalten. Der Volltext-Index beschleunigt Anfragen, die den Ausdruck contains beinhalten, also Suchen, bei denen gefragt wird, ob ein bestimmter Textausschnitt im Inhalt eines Knotens enthalten ist. Der Nachteil daran ist, dass beim Einschalten eines dieser Index-Strukturen alle Knoten bzw. Attribute indiziert werden. Das bedeutet im Hinblick auf WOM, dass viele Knoten bzw. Attribute unnötig indiziert werden, wenn sie für die meisten Suchen uninteressant sind. Für den Performaz-Test wurde bei BaseX der Text- und der Attribut-Index eingeschaltet. Bei exist lassen sich die Index-Strukturen genauer definieren. Hier kann man ebenfalls für jede Collection eigene Indices anlegen. Collections, die in anderen Collections gespeichert wurden, erben die Einstellungen für den Index, wenn sie nicht überschrieben wurden. Die Konfiguration wird mit einer XML-Datei durchgeführt, in der man genau festlegen kann für welche Knoten bzw. Attribute ein Index angelegt werden soll. Zur Auswahl stehen vordergründig ein Volltext-Index, der auf Apache-Lucene basiert, und ein Range-Index, der exakte Textsuchen für 7

12 Knoten oder Attribute beschleunigt. Ein Beispiel für eine Index-Konfiguration für WOM Dateien könnte folgendermaßen aussehen: <c o l l e c t i o n xmlns= h t t p : // e x i s t db. org / c o l l e c t i o n c o n f i g /1.0 > <index xmlns= h t t p : // sweble. org /schema/wom30 xmlns:mww= h t t p : // sweble. org /schema/mww30 > <lucene> <t e x t qname= t e x t /> </ lucene> <range> <c r e a t e type= x s : s t r i n g /> <c r e a t e t i t l e type= x s : s t r i n g /> </ range> </ index> </ c o l l e c t i o n> Hierbei wird für alle text-knoten ein Volltext-Index und jeweils für die Attribute target und title ein Range-Index angelegt. Für den Performanz-Test wurde bei exist ein Volltext-Index für alle Elemente angelegt, damit es vergleichbar mit der Indizierung von BaseX ist. Der Performanz-Test wurde gleichzeitig für exist und BaseX mit parallel laufenden Servern durchgeführt. Zuerst wurden insgesamt WOM Dateien unterteilt in 1.000er Blöcke in eine Collection eingefügt. Nach einem Reset, bei dem die erstellte Collection gelöscht wurde, wurden wieder WOM Dateien eingefügt und dann zu je gelöscht. Schließlich wurden nach einem weiteren Reset nochmals Dateien hochgeladen und unterschiedliche Suchanfragen ausgeführt. Gemessen wurden die Ausführungszeit und der verbrauchte physikalische Speicherplatz. Die Ergebnisse der Messungen werden im Kapitel 2.6 vorgestellt. 8

13 2.5 Used Data Sources Um ein möglichst aussagekräftiges Ergebnis bei den Tests zu erlangen, wurden bei der Durchführung echte Artikel aus dem englischen Wikipedia hergezogen. Zu Beginn wurden zufällige Revisionsnummern generiert. Der RevisionDownloader iteriert durch diese Liste und lädt für jede Nummer die Metadaten (gespeichert in P age und Revision) und den textuellen Inhalt herunter. Die heruntergeladenen Daten werden mittels des P agerevision-objekts an den RevisionP arser übergeben. Der Parser erstellt mit Hilfe der W tw om3t oolbox aus dem SWEBLE- Projekt ein WOM-Dokument im XML-Format, das schließlich direkt in eine Datei gespeichert werden kann. 2.6 Research Results Beim Einfügen von WOM Dateien wurden folgende Werte gemessen: Dateien Dateivolumen hinzugefügt Speicherplatz exist Speicherplatz BaseX Durchschnittszeit exist Durchschnittszeit BaseX 0 0 MB 56 MB 0 MB MB 182 MB 71 MB 43ms 47ms MB 305 MB 145 MB 65ms 57ms MB 421 MB 219 MB 94ms 62ms MB 522 MB 292 MB 133ms 73ms MB 623 MB 369 MB 166ms 74ms MB 698 MB 434 MB 144ms 77ms MB 763 MB 507 MB 157ms 83ms MB 842 MB 583 MB 196ms 94ms MB 907 MB 656 MB 192ms 93ms MB 967 MB 730 MB 202ms 99ms Man sieht, dass exist sowohl einen höheren Speicherverbrauch hat als auch in der durchschnittlichen Ausführungszeit zum Speichern eines Dokuments mehr Zeit in Anspruch nimmt als BaseX. Im Trend weisen beide Systeme etwa gleich linear anwachsenden Speicherplatzverbrauch auf, die Ausführungszeit nimmt bei exist jedoch stärker zu. Bevor die Messungen beim Löschen von Dokumenten durchgeführt wurde, wurde bei beiden Datenbanken die jeweils angelegte Collection gelöscht. Dann wurden wieder Dateien (insgesamt 991 MB) hochgeladen, welche nach und nach in 1.000er Blöcken gelöscht wurden. Die zu löschenden Dateien wurden anhand ihrer ID, die beim Hochladen auf die Revisionsnummer des WOM gesetzt wird, identifiziert. 9

14 Beim Löschen von WOM Dateien wurden folgende Werte gemessen: Dateien Speicherplatz exist Speicherplatz BaseX Durchschnittszeit exist Durchschnittszeit BaseX MB MB 754 MB 446ms 288ms MB 754 MB 447ms 300ms MB 754 MB 605ms 302ms MB 754 MB 366ms 115ms MB 754 MB 390ms 93ms MB 754 MB 381ms 60ms MB 754 MB 478ms 53ms MB 754 MB 412ms 38ms MB 754 MB 457ms 36ms MB 754 MB 456ms 35ms Auffällig ist, dass weder bei exist noch bei BaseX das Löschen von einzelnen Dokumenten Auswirkung auf den physikalischen Speicherverbrauch des Systems haben und das initiale Löschen der Collection, die beim ersten Test angelegt wurde, war nur bei BaseX bemerkbar. Nach dem Test waren jedoch weder bei exist noch bei BaseX Dateien vorhanden, was bedeutet, dass alle WOM Dokumente erfolgreich gelöscht wurden. Bei der Ausführung der Zeitmessung beim Suchen von WOM-Artikeln anhand des Titel-Attributs 7, wurden für die Datenbanken folgende durchschnittliche Zeiten pro Anfrage gemessen: Datenbank BaseX exist Durchschnittszeit 201ms 453ms Allgemein traten bei beiden Datenbanken zwei Problemquellen auf. Die erste lag beim Encoding, denn es gab zum Beispiel häufig Artikel, die diverse Sonderzeichen enthielten und damit die Syntax-Regeln von XQuery oder XPath verletzten. Lösen kann man das Problem nur, indem man die fünf Sonderzeichen für XQuery ( kleiner (<), größer (>), Et-Zeichen (&), Anführungszeichen ( ) und Apostroph ( ) ) als HTML enkodiert. Der Ursprung für die andere Problemquelle lag beim Überschreiben des default-namespaces in den WOM-Dokumenten, was dazu führte, dass syntaktisch richtige Queries keine Ergebnisse lieferten. Abhilfe schafft hier der Wildcard-Namespace *:, der für alle Namespaces matched. 7 Query mit title als Parameter: +title+ \ ] 10

15 2.7 Ausblick Bei der Auswertung schneidet BaseX im Vergleich zu exist in den Punkten Speicherverbrauch und Geschwindigkeit deutlich besser ab. Das bereitgestellte Interface BaseXClient.java lässt sich leicht durch eigene Methoden erweitern, mit denen zum Beispiel Refactoring-Funktionalitäten bereitgestellt werden können. Desweiteren fehlt bei BaseX noch die Möglichkeit zur Revisions-Kontrolle, die für ein modernes Wikipedia ein wichtiger Bestandteil ist. 11

16 Literaturverzeichnis Dohrn, H. & Riehle, D. (2011). Wom: An object model for wikitext (Bericht). Technical Report CS , University of Erlangen, Dept. of Computer Science. Dohrn, H. & Riehle, D. (2013). Design and implementation of wiki content transformations and refactorings. In Proceedings of the 9th international symposium on open collaboration. Kazakos, W., Schmidt, A. & Tomczyk, P. (2002). Datenbanken und XML. 12

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