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Prof. Dr. Thomas Kudraß HTWK Leipzig

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Präsentation zum Thema: "Prof. Dr. Thomas Kudraß HTWK Leipzig"—  Präsentation transkript:

1 Prof. Dr. Thomas Kudraß HTWK Leipzig
Vergleichende Untersuchungen zur Verwaltung von XML-Dokumenten in Datenbanken Prof. Dr. Thomas Kudraß HTWK Leipzig Datenbanken-Stammtisch HTW Dresden,

2 Motivation XML-Dokumente können für sehr verschiedene Anwendungen eingesetzt werden Aussehen der Dokumente unterscheidet sich stark Vielzahl von Methoden zur Speicherung existiert verschiedene Abfragemethoden mehrere Varianten zur Modellierung von XML-Dokumenten und deren Struktur

3 Daten oder Dokumente (1)
„Lesbare Dokumente“ (dokumentzentriert) sind selten genau gleich strukturiert Reihenfolge ist wichtig sinntragende Daten auf allen Ebenen, viel Mixed Content Volltextsuche ist unabdingbar, aber nicht ausreichend Beispiele Zeitschriftenbeiträge, Bücher Gebrauchsanweisungen, Handbücher Präsentationen Verträge

4 Daten oder Dokumente (2)
Datenzentrierte Dokumente wie Daten im herkömmlichen Sinn (z.B. in relationalen Datenbanken) Reihenfolge ist oft nicht relevant sind einheitlich und meist einfach strukturiert haben Datentypen sinntragende Daten in Blattelementen oder Attributen Mixed Content ist die Ausnahme (oder Dekoration) Beispiele: Telefonbücher wissenschaftliche Daten Fahrpläne, Flugpläne Bestellungen

5 Daten und Dokumente Semistrukturierte Daten Mangel an Struktur
Strukturiert: Felder Unstrukturiert: binäre Daten wie Text, Video- und Audio-Streams, Bilder (in XML: External Entities, CDATA Sections) unregelmäßiges Auftreten von Hyperlinks Mangel an Struktur Mischform aus datenzentriert und dokumentenzentriert Struktur implizit oder verborgen Integration von Daten aus heterogenen Quellen (hierfür strukturiertes Modell oft zu restriktiv) Bestimmte Anfragetypen ignorieren Schema bewußt (z.B. Zeichenkettensuche über gesamte Datenbank hinweg) Beispiel Krankenakten: Daten: Geburtsdatum, Adresse, etc, binäre Daten: Röntgenbilder Dokumente: Diagnose, Anamnese etc.

6 Klassifikation: Beispiel
<order> <customer>Meyer</customer> <position> <isbn> </isbn> <number>2</number> <price currency=“Euro“>30.00</price> </position> </order> Datenzentrierte Dokumente (strukturiert, regulär Beispiele: Produktkataloge, Bestellungen, Rechnungen) Dokumentzentrierte Dokumente (unstrukturiert, irregulär Beispiele: wissenschaftliche Artikel, Bücher, s, Webseiten) Semistrukturierte Dokumente (datenzentrierte und dokumentenzentrierte Anteile Beispiele: Veröffentlichungen, Amazon) <content> XML builds on the principles of two existing languages, <emph>HTML</emph> and <emph>SGML</emph> to create a simple mechanism .. The generalized markup concept .. </content> <book> <author>Neil Bradley</author> <title>XML companion</title> <isbn> </isbn> <content> XML builds on the principles of two existing languages, <emph>HTML</emph> and .. </content> </book>

7 Warum XML in Datenbanken
XML als SGML-Nachfolger entstehende Dokumente müssen gespeichert werden XML als Austauschformat Originaldaten werden in XML transformiert Austauschdaten müssen aber ebenfalls gespeichert werden (z.B. beim Empfänger) Nur die Speicherung in Datenbanken garantiert mächtige und effiziente Suchfunktionen transaktionsorientierte Speicherung Mehrbenutzerbetrieb Anwendungen Dokumentenverwaltung Website-Management Information Publishing

8 XML-Datenbanksysteme (1)
kann beliebige XML-Dokumente als solche speichern kann XML-spezifische Anfragesprache verarbeiten liefert XML als Ergebnis einer Anfrage Dokumente und Extrakte effiziente struktur-und wertebasierte Anfragen unterstützt Daten- und Dokumentsicht (Mixed Content, Kommentare etc.) erlaubt eine schematische Beschreibung der Dokumente (Validierung möglich) nach [H. Schöning]

9 XML-Datenbanksysteme (2)
DB-Eigenschaften (Transaktionen, Skalierbarkeit etc.) standardkonform Sammlung von XML-Dokumenten? Sammlung von XML-Dokumentfragmenten? Unabhängigkeit von der Speicherungsstruktur Indizierung? Validierung Sicherheit Erweiterbarkeit

10 Speichern und Liefern von Dokumenten
Round-Trip-Eigenschaft Ausgabe des gespeicherten Dokuments in “unveränderter“ Form Der ganze Inhalt Prolog Kommentare Processing Instructions “unverändert“ unveränderte Reihenfolge der Elemente identisches Aussehen gegenüber Original

11 Anfragetypen für XML-Dokumente
werteorientiert Suche nach Attributwerten Suche nach Elementen textorientiert Information Retrieval Operationen: contains, similar strukturorientiert vgl. XPATH Query Language linkorientiert metadatenorientiert kombinierte Anfragen nach [H. Schöning]

12 XPath Für die Verwendung in XSLT und XPointer entworfen
Beim W3C normiert (W3C Recommendation) Navigation in einem Dokument Location Path Achsen zur Navigation child, descendant, parent, ancestor, sibling, following, preceding, attribute, namespace, self, z.B. descendant::Name/child::Vorname Kurznotation ist verfügbar: //Name/Vorname

13 XPath (Forts.) Filter Wildcard Position [pos]
[expression] Beispiel: AND Author] Wildcard Position [pos] /book/author[1] kann auf Processing Instructions und Kommentare zugreifen Weitere Query Languages XQL: basiert auf XPath, W3C-Proposal Quilt: Basis für XQuery (zur Zeit diskutierter Sprachvorschlag) IPSI-QL (erste Implementierung)

14 XML-Architektur [M. Klettke] Dokument- verarbeitung Konzeptueller XML
<..> </..> Konzeptueller XML <..> Entwurf von XML- </..> <..> </..> Dokumenten Datenbanken konzeptuelle logische physische Ebene Ebene Ebene

15 Bedeutung des Dokumentcharakters
XML-Dokumente können die ganze Bandbreite von Daten bis zu Volltextdokumenten ein-nehmen dokumentzentriert, semistrukturiert, datenzentriert dementsprechend unterschiedliche Speiche-rungsverfahren von der Dokumentenverarbeitung bis zur DB-Technologie weiterhin: Neuentwicklung von Methoden keine optimale Lösung für alle Anwendungen, Dokumentcharakter spielt entscheidende Rolle!

16 Architektur: physische Ebene
Struktur auf Werteebene dok-zentriert Dateien Volltextindex, Strukturindex Struktur auf Schema- und Werteebene semistrukturiert generische Speicherung von physische Graphen oder Ebene DOM-Informationen Struktur auf Schemaebene datenzentriert relationale, objekt-relationale oder objekt-orientierte Datenbanken

17 XML in Datenbanken - Optionen zur Realisierung
Klassifizierung nach dem Ziel-Datenmodell Relational inhaltsorientiert zerlegt generisch definitorisch strukturorientiert zerlegt opaque Ansatz (Large Objects) Objektorientiert (Objektrelational) benutzerdefinierte Objekte vordefinierte Objekte, basierend auf Large Objects (CLOBS) “native“ XML-DBMS Oracle-Konkurrenzprodukte (z.B. Tamino) nach [H. Schöning]

18 Speicherung von XML-Dokumenten
Als Dateien / Clobs Speicherung der Dokumentstruktur Strukturierte Speicherung in Datenbanken Volltextindex Abbildung der Graphstruktur Vollständiges Mapping Volltextindex und XML-Index Abbilden des DOM-Modells Benutzer- definiertes Mapping Für dokument-zentrierte XML-Dokumente Für semistrukturierte XML-Dokumente Für daten-zentrierte XML-Dokumente [M. Klettke ]

19 Oracle XML Infrastruktur - Basis für verschiedene Speicherungsformen
Jserver Runtime Java Applikationen Tabellen Java XML SQL Utility interMedia Java XML Parser PL/SQL XML Packages JDBC Driver URIs LOBs XML Type Object Types

20 CLOB-Ansatz (Opaque Ansatz)
Merkmale XML-Dokument gespeichert als Large Object (LOB) Dokument bleibt vollständig erhalten Speicherung Insert into tblXMLClob values (1,‘person.xml‘,‘ <person> <name>Mary</name> </person>‘ ); DocId url content 1 person.xml <person> <name>Mary</name> </person>

21 Kombinierter Volltext- und XML-Index
Verweis Seestraße <strasse>Seestraße</strasse> . . . Vorgänger <ort>Warnemünde</ort> <plz>18119</plz> Element <adresse> <hotelname>Hotel Hübner</hotelname> Volltext-Index XML-Index ort Aus Richtung Rostock kommend fahren Sie auf der hotel adresse Stadtautobahn bis nach Warnemünde strasse <hotel> </adresse> <anreisebeschreibung> Term Warnemünde Rostock anreise- beschreibung </hotel> XML - Struktur kann in Anfragen ausgewertet werden

22 Oracle interMedia Text
Anfragen mit interMedia Text Volltext-Retrieval (nur wortorientierte Suche) Pfadangaben nur in Verbindung mit Wortsuche keine Bereichsanfragen Beispiel in interMedia Text: SELECT DocId FROM tblXMLClob WHERE CONTAINS(content,‘(Mary WITHIN name) WITHIN person‘)>0 XML Volltext-Index Autosectioner Index XML Sectioner Index WITHIN operator text_subquery WITHIN elementname sucht den vollständigen Textinhalt innerhalb der genannten Tags

23 Beispiel: Arbeit mit interMedia Text (1)
Speicherung von XML-Dokumenten einer Versicherungsgesellschaft create table ins_claim (id number (7) primary key, when date, doc clob); Spalte doc ist indiziert mit auto_section_group: create index doc_ix on ins_claim(doc) indextype is ctxsys.context parameters (‘section group ctxsys.auto_section_group‘);

24 Beispiel: Arbeit mit interMedia Text (2)
Beispiel-Dokument in der Spalte doc: The insured‘s <VEHICLE>car</VEHICLE>broke through the guard rail and plummeted into a ravine. The cause was determined to be <CAUSE>faulty braked</CAUSE> Amazingly there were no casualties. XML Section <cause> kann abgefragt werden: select id, when from ins_claim where contains (doc,‘brakes within cause‘) > 0; ID WHEN DOC OCT-00 The insured‘s <VEHICLE>car...

25 Beispiel: Arbeit mit interMedia Text (3)
Alternative zu vordefiniertem Auto-Sectioner: Definition eines eigenen Sectioners und Verwendung im Index section name tag name ctx_ddl.create_section_group(‘my_section‘, ‘XML_SECTION_GROUP‘); ctx_ddl.add_zone_section(‘my_section‘,‘cause‘,‘Cause‘); ... create index my_doc_ix on ins_claim(doc) indextype is ctxsys.context parameters(‘section group my_section‘); Mögliche Abfrage ist Suche nach Attributwerten: ... where contains (doc, ‘Audi within Findet: <Vehicle Make=“Audi“>

26 XPath Anfragen mit PL/SQL
Voraussetzung: XDK für PL/SQL auf Server vorhanden Übersetze CLOB in eine DOM-Darstellung XPath Anfrage Ermittle Document IDs aller CLOBs der XML-Tabelle Doc IDs serverseitig DB Ausführen der XPath Anfrage auf dem DOM-Baum für jedes CLOB Objekt der Doc IDs Doc IDs mit Ergebnis XML- Dokument

27 Oracle 9i XML Type Funktionen des Oracle XML Type
createXML(xml IN varchar2 return XMLType createXML(xml IN clob) return XMLType existsNode(xpath IN varchar2) return number extract(xpath IN varchar2) return XMLType isFragment() return number // 1 oder 0 getClobVal() return clob getStringVal() return varchar2 getNumberVal() return number in Oracle 9i (Release 1) intern als CLOB realisiert

28 Nutzung des XML Type Extraktion von Daten aus XML-Dokumenten mittels XML Type Funktionen select d.document.extract(‘/Item/desc/text()‘).getStringVal() from xmldocs d; select * from xmldocs d where d.document.extract(‘/Item/Qty/text()‘).getNumberVal()=4; select * from xmldocs d where d.document.existsNode(‘//Discount‘)=1; Insert, Update und Delete auf Spalten vom Typ XMLType erlaubt Zugriff auf XMLType in der DB in Java möglich mittels Klasse: oracle.xdb.XMLType

29 Vergleich der Anfragemöglichkeiten
interMedia Text XPath liefert Dokument-IDs Wordsuche (Default) kein Existenztest für Elemente oder Attribute Pfadausdrücken beschränkt möglich durch WITHIN e.g.: (xml WITHIN title) WITHIN book erlaubt begrenzt Attribut-wertsuche, keine Verschach-telung von Attributsuchen numerische und Datumswerte werde nicht konvertiert keine Bereichsanfragen auf Attributwerten findet Dokument-Fragmente Substring-Suche Suche nach vorhandenen Elementen oder Attributen Pfadausdrücke  struktur-orientierte Anfragen //Book/Title/[contains(..‘xml‘)] Suche nach Attributwerten und Element-Text kann kom-biniert werden berücksichtigt auch Dezimal-werte Bereichsanfragen möglich mittels Filter

30 CLOB Ansatz Vorteile Bewahrung der Informationen des Dokuments
Behandlung großer Dokumente geeignet für dokumentenzentrische Dokumente mit wenig Struktur und textreichen Elementen Verschiedene XML Document APIs interMedia Text: eingeschränkte Menge von XPath- Funktionalität generiere ein DOM des Dokuments vor Anwendung von XPath-Queries

31 CLOB Ansatz Nachteile Beschränkte Ausdrucksfähigkeit von Text-Anfragen
Performance vs. Genauigkeit der Anfrage-Ergebnisse interMedia Text Queries auf CLOBs schneller als DOM-API Beispiel-Dokument: 12.5 MB, Übersetzungszeit 3 Min., Ladezeit 5 Min. Restriktionen der Indexe Maximale Länge der Tag-Namen fürs Indexieren (inkl. Namespace): 64 Bytes Probleme mit Markup Character Entities: Dekodieren oder nicht? Stabilität maximale Dokumentgröße: 50 MB Speicherfehler bereits bei kleineren Dokumenten möglich

32 Speicherung von XML-Dokumenten
Als Dateien / Clobs Speicherung der Dokumentstruktur Strukturierte Speicherung in Datenbanken Volltextindex Abbildung der Graphstruktur Vollständiges Mapping Volltextindex und XML-Index Abbilden des DOM-Modells Benutzer- definiertes Mapping Für dokument-zentrierte XML-Dokumente Für semistrukturierte XML-Dokumente Für daten-zentrierte XML-Dokumente

33 Speicherung der Graphstruktur
Element Müller ort plz Value Type Descendant-of string strasse Warnemünde Seestrasse hotel adresse int 18119 Attribute url autor Attributes: Elements: generische Speicherung der Struktur des XML-Dokumentes

34 Relationale Strukturorientierte Zerlegung
Prinzip Speicherung in generischen Tabellen (festes DB-Schema) Zerlegung eines XML-Dokumentes in kleine Einheiten (Elemente) und Speichern in der Datenbank (Shredding) Vielzahl von Mapping-Methoden Abspeichern der Kanten und Knoten des zum XML-Dokument gehörenden Strukturbaums Speichern der Kanten in einer Tabelle Kantenverfahren (Florescu, Kossmann) (Normalisiertes) Universalverfahren Model-based Fragmentation Monet XML-Modell Speichern der Kanten in mehreren Tabellen Attributverfahren

35 Speichermethode [Krumbein]
XML-QL Datenmodell <tree> <person age=’55‘> <name>Peter</name> </person> <person age=’38‘> <name>Mary</name> <address>Fruitdale Ave. </address> </person> </tree>

36 Datenmodell tblDocs tblEdge tblLeafs tblAttrs DocId url SourceId
1 n tblEdge SourceId TargetId LeafId AttrId DocId EdgeName Type Depth 1 1 0/1 0/1 tblLeafs LeafId Value tblAttrs AttrId Value

37 Import-Algorithmus <baum> <person alter=“36“>
<name>Peter</name> <adresse> <strasse>Hauptstrasse4</strasse> <PLZ>04236</PLZ> <Ort>Leipzig</Ort> </adresse> </person> </baum> LeafId Value 1 Peter 2 Hauptstrasse 4 3 04236 4 Leipzig Source Id TargetId LeafId AttrId DocId EdgeName Type Depth 1 -1 baum ref 3 2 person alter attr 4 name leaf 5 adresse 6 strasse 7 PLZ 8 Ort DocId url 1 Beispiel.xml AttrId Value 1 36

38 Anfragemethode DB XML-QL Anfrage Parser Objekt- Struktur
Generierung des SQL Statement SQL Statement Mit welcher Anfragesprache? XML-Anfragesprache auf XML-Dokumente sinnvoll Datenmodell ausgehend von XML-QL erstellt DB Ausführung des SQL Statement Konstruktion des Ergebnisdokuments Row Set Datenbank versteht nur SQL Transformation von XML-QL nach SQL notwendig Erzeugen eines Ergebnis-Dokumentes aus Tupeln XML Dokument

39 Erzeugen eines SQL-Statements
XML-QL Anfrage CONSTRUCT <result> { WHERE <person> <name>$n</name> <adresse>$a</adresse> </person> CONSTRUCT } </result> SQL-Statement SELECT DISTINCT B.Type AS n_Type, B.TargetId AS n_TargetId, B.Depth AS n_Depth, C.Value AS n_Value, D.Type AS a_Type, D.TargetId AS a_TargetId, D.Depth AS a_Depth, E.Value AS a_Value FROM tblEdge A,tblEdge B,tblLeafs C, tblEdge D,tblLeafs E WHERE (A.EdgeName = ‘person’) AND (A.TargetId = B.SourceId) AND (B.EdgeName = ‘name’) AND (B.LeafId = C.LeafId(+)) AND (A.TargetId = D.SourceId) AND (D.EdgeName = ‘adresse’) AND (D.LeafId = E.LeafId(+))

40 Konstruktion des Ergebnis-Dokumentes
Ergebnistupel SELECT A.EdgeName, A.Type, Al.Value AS A_LeafVal, Aa.Value AS A_AttrVal FROM tblEdge A, tblLeafs Al, tblAttrs Aa WHERE A.SourceId=5 AND A.leafId=Al.leafId(+) AND A.attrId=Aa.attrId(+) n_Type n_TargetId n_Depth n_Value a_Type a_TargetId a_Depth a_Value leaf 4 Peter ref 5 1 Teilbaum-Rekonstruktion EdgeName Type A_LeafVal A_AttrVal strasse leaf Hauptstrasse 4 PLZ 04236 Ort Leipzig

41 Anfrageergebnis XML-Ergebnis-Dokument <result> <person>
<name>Peter</name> <adresse> <strasse>Hauptstrasse 4</strasse> <PLZ>04236</PLZ> <Ort>Leipzig</Ort> </adresse> </person>   </result>

42 Strukturorientierte Zerlegung - Vorteile
Herstellerunabhängigkeit benutzt keine spezifischen DBMS-Eigenschaften Keine Schemadefinition durch Benutzer notwendig hohe Flexibilität bei dynamisch erzeugten XML-Dokumenten verwendete relationale Strukturen für Benutzer unbrauchbar (keine Anwendungssemantik) Stabilität Hohe Flexibilität der Anfragen Lesen und Ändern einzelner Werte volle SQL-Funktionalität nutzbar Gute Eignung für strukturorientierte Anfragen Strukturen in Tabellen repräsentiert

43 Strukturorientierte Zerlegung - Nachteile
Informationsverlust Comments Processing Instructions Prolog CDATA Sections Entities Restriktionen des Abbildungsalgorithmus nur ein Text (Inhalt) pro Element <element> Text1 <subelement/> Text2  geht verloren </element> Element-Text als VARCHAR(n); n <= 4000

44 Strukturorientierte Zerlegung - Nachteile (2)
Anfragesprache: nur SQL keine XML-adäquaten Anfragekonstrukte Anfrageformulierung schwierig Änderungen auf SQL-Ebene können Struktur des Dokuments zerstören Schlechte Performance lange Ladezeit Beispiel-Dokument: 3.3. MB, Zeilen, 13 Minuten komplexe Joins Sortierung in Anfragen (wegen Reihenfolgeerhaltung)

45 Speicherung von XML-Dokumenten
Als Dateien / Clobs Speicherung der Dokumentstruktur Strukturierte Speicherung in Datenbanken Volltextindex Abbildung der Graphstruktur Vollständiges Mapping Volltextindex und XML-Index Abbilden des DOM-Modells Benutzer- definiertes Mapping Für dokument-zentrierte XML-Dokumente Für semistrukturierte XML-Dokumente Für daten-zentrierte XML-Dokumente

46 Speicherung des DOM (1) Informationen des Document Object Models werden in Datenbanken gespeichert Verwendung relationaler oder objekt-orientierter Datenbanken oder Entwicklung eigener Speicherungsstrukturen Comment ProcessingInstruction Document DocumentFragment DocumentType Element Entity EntityReference Notation Text CDataSection DOMImplementation Node NodeList NamedNodeMap CharacterData Attr

47 Speicherung des DOM (2) - getChildren() - getFirstChild()
Methoden der Klasse Node: - getChildren() - getFirstChild() - getNextSibling() - getNodeType() - getParentNode() - getPreviousSibling() - hasChildren() Methoden der Klasse Element: - getAttributes() - getElementsByTagName(String) - getTagName() Methoden der Klasse Attribut: - getName() - getValue() NodeID NodeType DocID ParentNode PreviousSibling NextSibling FirstChild NodeID TagName NodeID ElementID AttributName AttributValue

48 Speicherung des DOM: Bewertung
Vorteile benötigt keine Schemabeschreibung XML-Anfragen möglich standardisierte und allgemein akzeptierte Schnittstelle vielfältige Einsatzmöglichkeiten: für daten- und dokumentzentrierte sowie semistrukturierte XML-Anwendungen Nachteile Dokumentrekonstruktion möglich, aber aufwändig wenig Produkte auf dem Markt infonyte (IPSI Darmstadt) eXcelon XIS (POET) ozone (SMB Leipzig)

49 Speicherung von XML-Dokumenten
Als Dateien / Clobs Speicherung der Dokumentstruktur Strukturierte Speicherung in Datenbanken Volltextindex Abbildung der Graphstruktur Vollständiges Mapping Volltextindex und XML-Index Abbilden des DOM-Modells Benutzer- definiertes Mapping Für dokument-zentrierte XML-Dokumente Für semistrukturierte XML-Dokumente Für daten-zentrierte XML-Dokumente

50 Strukturierte Speicherung in Datenbanken - Überblick
inhaltsorientiert Struktur des Dokuments bestimmt DB-Struktur generisch vs. definitorisch generisch: vorgefundene Strukturen werden nach einem allgemeingültigen Konzept in XML-Strukturen umgesetzt gilt analog auch für Generierung einer DTD aus relationalem Schema definitorisch: die Abbildung der existierenden Strukturen in XML-Strukturen (und umgekehrt) wird jeweils spezifiziert relational vs. objektrelational Beispiel (generisch & relational): Oracle XML SQL Utility (XSU) für Queries und DML-Operationen

51 Abbildung der XML- Struktur auf relationale Datenbanken
XML-Dokument <hotel url="www.hotel-huebner.de"> Hotel: HotelID Hotelname Adresse Preise H0001 Hotel Hübner A0001 P0001 <hotelname>Hotel Hübner</hotelname> <adresse> <ort>Warnemünde</ort> <strasse>Seestraße</strasse> ... Adresse: AdresseID Ort Strasse ... A0001 Warnemünde Seestraße </adresse> <preise> <einzelzimmer>198</einzelzimmer> ... </preise> </hotel> PreiseID Einzelzimmer ... P0001 198 Preise: DTD ist erforderlich - Anfragen verwenden SQL - Funktionalität - Datentypen

52 Oracle XML SQL Utility (XSU)
Prinzip: Generierung von XML-Dokumenten aus SQL-Abfragen (in String-Darstellung oder DOM) Speichern von XML-Dokumenten durch Einfügen von Daten aus Dokumenten (“generated“ XML) Aktualisieren und Löschen von Daten aus XML-Dokumenten in der Datenbank Schnittstellen: XSU Java API (Java-Klasse OracleXML) XSU PL/SQL API (Packages DBMS_XMLQuery und DBMS_XMLSave) Kommandozeilen-Interface java OracleXML [putXML | getXML] optionen

53 Beispiel Generierung von XML- Dokumenten mit XSU
CREATE TABLE emp ( EMPNO NUMBER, ENAME VARCHAR2(20), JOB VARCHAR2(20), MGR NUMBER, HIREDATE DATE, SAL NUMBER, DEPTNO NUMBER ); Ausführen einer SQL-Abfrage Bsp.: SELECT * FROM emp WHERE EMPNO=7369;

54 Beispiel Generierung von XML- Dokumenten mit XSU (SELECT)
Analyse der Metadaten der Ergebnismenge Konvertierung in folgende Form: <?xml version='1.0'?> <ROWSET> <ROW num="1"> <EMPNO>7369</EMPNO> <ENAME>Smith</ENAME> <JOB>CLERK</JOB> <MGR>7902</MGR> <HIREDATE>12/17/1980 0:0:0</HIREDATE> <SAL>800</SAL> <DEPTNO>20</DEPTNO> </ROW> </ROWSET>

55 Einfügen aus XML (INSERT)
Analyse der Metadaten der Zieltabelle Generierung eines Statements der Form: INSERT INTO emp (EMPNO,ENAME,JOB,MGR,HIREDATE,SAL,DEPTNO) VALUES (?,?,?,?,?,?,?); Extrahieren der zu den Metadaten passenden Elemente aus dem XML-Dokument Ausführen des generierten SQL-Statements unter Verwendung der extrahierten Daten

56 Aktualisieren mit XML (UPDATE)
Festlegung von Schlüsselattributen, die zur Identifizierung der zu aktualisierenden Datensätze dienen Festlegung der zu aktualisierenden Attribute; sonst erfolgt Aktualisierung aller Attribute Analyse der Metadaten der Zieltabelle Generierung eines Update-Statements Extrahieren der Daten aus XML-Dokument

57 Aktualisieren mit XML (UPDATE)
Bsp.: EMPNO ← Schlüsselspalte SAL ← zu aktualisierende Spalte <?xml version='1.0'?> <ROWSET> <ROW num="1"> <EMPNO>7369</EMPNO> <JOB>CLERK</JOB> <SAL>800</SAL> <DEPTNO>20</DEPTNO> </ROW> </ROWSET> UPDATE emp SET SAL=800 WHERE EMPNO=7369;

58 Löschen mit XML (DELETE)
Festlegung von Schlüsselattributen, die zur Identifizierung der zu löschenden Datensätze dienen Analyse der Metadaten der Zieltabelle Generierung eines DELETE-Statements Extrahieren der Daten aus XML-Dokument Ausführung des generierten SQL-Statements unter Verwendung der extrahierten Daten

59 Abbildung der XML- Struktur auf objekt-relationale Datenbanken
<hotel url="www.hotel-huebner.de"> <hotelname>Hotel Hübner</hotelname> <adresse> <ort>Warnemünde</ort> ... </adresse> <preise> <einzelzimmer>198</einzelzimmer> </preise> </hotel> <strasse>Seestraße</strasse> XML-Dokument Hotel: HotelID Hotelname Adresse Preise Ort Strasse ... einzelzimmer H0001 Hotel Hübner Warnemünde Seestraße 198 DTD ist erforderlich (Datentypen) - Anfragen verwenden SQL - Funktionalität - Datenbanken mit vielen Nullwerten

60 Objektrelationaler Ansatz Motivation
Einbeziehung mehrfach geschachtelter XML-Dokumente Schema des Dokuments vorhanden und bekannt Umgang mit komplexen Objekten XML-Dokument = komplexes Objekt Vermeiden Dekomposition (vgl. relationaler Ansatz) Objektrelationale Technologie sehr gut geeignet für Darstellung komplexer Objekte Objekt-Sichten (Object Views) benutzerdefinierte Typen (Object Types)

61 Behandlung von Nested XML - Object View Ansatz (1)
Speicherung und Wiedergewinnung von mehrfach geschachtelten XML-Dokumenten in Oracle mit Hilfe von Object Types und Object Views Schritte Definiere die passenden Tabellen und Object Types Baue eine Object View, die mit Dokumentstruktur übereinstimmt Nutze Object Views für Insert- und Retrieval-Operationen in XSU

62 Behandlung von Nested XML (2)
XML Source Dokument <?xml version=‚‘1.0‘ encoding=‚‘UTF-8‘?> <ROWSET> <ROW><Book> <ISBN> </ISBN> <Title>Fun with XML</Title> <Price>13</Price> <Author> <First>Paul</First> <Last>Theroux</Last> </Author> </Book></ROW> . . . </ROWSET>

63 Behandlung von Nested XML (3)
Schema der Ziel-Datenbank: first last Person_T isbn title price Book_T Object Types 1 * first_name last_name Author_Table isbn title price Book_Table Tabellen

64 Behandlung von Nested XML (4)
Anlegen einer View auf der Basis von Object Types: CREATE VIEW book as SELECT Book_T (b.ISBN, b.Title, b.Price, Person_T(a.First_Name, a.Last_Name) ) as Book FROM book_table b, author_table a WHERE b.author_id = a.id; Object View nutzbar für Retrieval- und Insert-Operationen XSU kann SQL Cursor Operator nutzen in SQL-Statements, um beliebig geschachtelte XML-Dokumente zu erzeugen: SELECT id,first_name,last_name CURSOR (SELECT isbn,title,price FROM book_table b WHERE a.id = b.author_id) as book FROM author_table a;

65 Behandlung von Nested XML (5) Ergebnis-Dokument
<?xml version=‚‘1.0‘ encoding=‚‘UTF-8‘?> <ROWSET> <ROW num=“1“> <ID>2000</ID> <FIRST_NAME>Paul</FIRST_NAME> <LAST_NAME>Theroux</LAST_NAME> <BOOK> <BOOK_ROW num=“1“> <ISBN> </ISBN> <TITLE>Fun with XML</TITLE> <PRICE>13</PRICE> </BOOK_ROW> <BOOK_ROW num=“2“> . . . </BOOK> </ROW> </ROWSET

66 Objektrelationale Speicherung - Überblick
benutzerdefinierte Objekte Transformation DTD  Relationenschema Transformation DTD  objektrelationales Schema Vorstellung eines selbstentwickelten Werkzeugs vordefinierte Objekte CLOB-basiert (vgl. dort) XML Object Type (seit Oracle 9i Release 2)

67 Verarbeitung von DTD and XML
XML Dokument DTD Überprüfung, ob wohlgeformt / valid Syntax Check XML V2 Parser DTD Parser XML DOM Baum DTD DOM Baum Schema Definition XML2 Oracle JDBC / ODBC DBMS Oracle

68 1 <!ELEMENT University (StudyCourse,Student*)>
<!ELEMENT Student (LName,FName,Course*)> <!ATTLIST Student StudNr CDATA #REQUIRED> <!ELEMENT Course (Name,Professor*,CreditPts?)> <!ELEMENT Professor (PName,Subject+,Dept)> <!ENTITY cs “Computer Science“> <!ELEMENT LName (#PCDATA)> <!ELEMENT FName (#PCDATA)> <!ELEMENT Name (#PCDATA)> <!ELEMENT CreditPts (#PCDATA)> <!ELEMENT PName (#PCDATA)> <!ELEMENT Subject (#PCDATA)> <!ELEMENT Dept (#PCDATA)> <!ELEMENT StudyCourse (#PCDATA)>

69 Transformation von DTD in Relationenschema [Bourret]
Grundidee: Erzeugung von Klassen aus DTD Abbildung der Klassen auf Tabellen entsprechend Regeln DTD Klassen Tabellen <!ELEMENT A (B,C)> CLASS A { CREATE TABLE A ( <!ELEMENT C (D)> STRING b; a_pk INTEGER NOT NULL, <!ELEMENT D (#PCDATA)> C c;} b VARCHAR2(30) NOT NULL); <!ELEMENT B (#PCDATA)> CLASS C { CREATE TABLE C ( STRING d;} c_pk INTEGER NOT NULL, a_fk INTEGER NOT NULL, d VARCHAR2(10) NOT NULL); Veränderung des Algorithmus von Bourret Keine Klassenbildung (Klassen und Tabellen verschmolzen) Nutzung der Objekte des DTD-Baumes

70 Abbildungsregeln DTD  Relationenschema [Bourret]
Schritt 1 1 <!ELEMENT University (StudyCourse,Student*)> 2 <!ELEMENT Student (LName,FName,Course*)> 3 <!ATTLIST Student StudNr CDATA #REQUIRED> 4 <!ELEMENT Course (Name,Professor*,CreditPts?)> 5 <!ELEMENT Professor (PName,Subject+,Dept)> 6 <!ENTITY cs “Computer Science“> 7 <!ELEMENT LName (#PCDATA)> 8 <!ELEMENT FName (#PCDATA)> 9 <!ELEMENT Name (#PCDATA)> 10 <!ELEMENT CreditPts (#PCDATA)> 11 <!ELEMENT PName (#PCDATA)> 12 <!ELEMENT Subject (#PCDATA)> 13 <!ELEMENT Dept (#PCDATA)> 14 <!ELEMENT StudyCourse (#PCDATA)> Jedes komplexe Element  Tabelle Jedes mengenwertige Element  Tabelle Primärschlüssel in jeder Tabelle Schritt 2 Andere Elemente & Attribute  Spalten Schritt 3 Beziehungen zwischen Elementen  Fremdschlüssel

71 Beispiel-Transformation
1 <!ELEMENT University (StudyCourse,Student*)> 2 <!ELEMENT Student (LName,FName,Course*)> 3 <!ATTLIST Student StudNr CDATA #REQUIRED> 4 <!ELEMENT Course (Name,Professor*,CreditPts?)> 5 <!ELEMENT Professor (PName,Subject+,Dept)> 6 <!ENTITY cs “Computer Science“> 7 <!ELEMENT LName (#PCDATA)> 8 <!ELEMENT FName (#PCDATA)> 9 <!ELEMENT Name (#PCDATA)> 10 <!ELEMENT CreditPts (#PCDATA)> 11 <!ELEMENT PName (#PCDATA)> 12 <!ELEMENT Subject (#PCDATA)> 13 <!ELEMENT Dept (#PCDATA)> 14 <!ELEMENT StudyCourse (#PCDATA)> CREATE TABLE TabUniversity ( IDUniversity INTEGER NOT NULL, attrStudyCourse VARCHAR(4000) NOT NULL, PRIMARY KEY (IDUniversity)); CREATE TABLE TabStudent ( IDStudent INTEGER NOT NULL, IDUniversity INTEGER NOT NULL, attrStudNr VARCHAR(4000) NOT NULL, attrLName VARCHAR(4000) NOT NULL, attrFName VARCHAR(4000) NOT NULL, PRIMARY KEY (IDStudent), CONSTRAINT conStudent FOREIGN KEY (IDUniversity) REFERENCES TabUniversity (IDUniversity));  ...

72 Tool zur objektrelationalen Speicherung von XML
Grundidee: Darstellung eines XML-Dokuments durch Kombination von benutzerdefinierten Typen Generiere ein objekt-relationales Schema aus der DTD Generiere Programm zum Laden des Dokuments in Oracle-DB Abbildungsregeln: Attribute und einfache Elemente Komplexe Elemente Mengenwertige Elemente Komplexe mengenwertige Elemente Constraints

73 XML Attribute & Einfache Elemente
Elemente vom Typ #PCDATA und XML Attribute  Attribut eines Objekttyps Wertebereich einfacher Elemente: Keine Typ-Information in der DTD numerisch vs. alphanumerisch? Länge? Beschränkungen des DBMS (z.B. VARCHAR 4000 Zeichen) Abbildung eines XML-Attributes eines einfachen Elements  Definition eines Objekttyps für Attribut und Element

74 XML Attribute & Einfache Elemente
<!ELEMENT Professor (PName,Subject,Dept)> <!ATTLIST Professor PAddress CDATA #REQUIRED> <!ELEMENT PName (#PCDATA)> <!ELEMENT Subject (#PCDATA)> <!ELEMENT Dept (#PCDATA)> <!ATTLIST Dept DAddress CDATA #REQUIRED> CREATE TABLE TabProfessor OF Type_Professor; CREATE TYPE Type_Professor AS OBJECT ( attr PAddress VARCHAR(4000), attrPName VARCHAR(4000), attrSubject VARCHAR(4000), attrDept Type_Dept); CREATE TYPE Type_Dept AS OBJECT ( attrDept VARCHAR(4000), attrDAddress VARCHAR(4000)); 

75 Komplexe Elemente CREATE TABLE TabUniversity ( attrStudyCourse VARCHAR(4000), attrStudent Type_Student ); CREATE TYPE Type_Student AS OBJECT ( attrStudNr VARCHAR(4000), attrLName VARCHAR(4000), attrFName VARCHAR(4000), attrCourse Type_Course ); CREATE TYPE Type_Course AS OBJECT ( attrName VARCHAR(4000), attrProfessor Type_Professor, attrCreditPts VARCHAR(4000)); CREATE TYPE Type_Professor AS OBJECT ( attrPName VARCHAR(4000), attrSubject VARCHAR(4000), attrDept VARCHAR(4000)); Verschachtelung durch zusammen- gesetzte Object Types INSERT INTO TabUniversity VALUES ( ‘Computer Science' , Type_Student('23374','Conrad','Matthias', Type_Course(‘Databases II‘, Type_Professor(‘Kudrass‘ , ‘Database Systems‘', ‘Computer Science‘), '4'))); SELECT u.attrStudent.attrLname FROM TabUniversity u WHERE u.attrStudent.attrCourse.attrProfessor.attrPName = ‘Kudrass';

76 Mengenwertige Elemente
Mehrfaches Auftreten eines Elements (DTD): + oder * Beschränkungen des DBMS (Oracle 8i) Kollektionstypen nur anwendbar auf textwertige Subelemente, z.B. ARRAY OF VARCHAR Was ist mit komplexen Subelementen? Subelemente können wiederum mengenwertig sein Lösung Oracle ab Release 9i verwenden Beziehungen über Objektreferenzen realisieren (aufwendig!)

77 Mengenwertige Elemente
CREATE TYPE TypeVA_Student AS VARRAY(100) OF Type_Student; CREATE TYPE TypeVA_Course AS VARRAY(100) OF Type_Course; CREATE TYPE TypeVA_Professor AS VARRAY(100) OF Type_Professor; CREATE TYPE TypeVA_Subject AS VARRAY(100) OF VARCHAR(4000); CREATE TABLE TabUniversity ( attrStudyCourse VARCHAR(4000), attrStudent TypeVA_Student ); CREATE TYPE Type_Student AS OBJECT ( attrStudNr VARCHAR(4000), attrLName VARCHAR(4000), attrFName VARCHAR(4000), attrCourse TypeVA_Course ); CREATE TYPE Type_Course AS OBJECT ( attrName VARCHAR(4000), attrProfessor TypeVA_Professor, attrCreditPts VARCHAR(4000)); CREATE TYPE Type_Professor AS OBJECT ( attrPName VARCHAR(4000), attrSubject TypeVA_Subject, attrDept VARCHAR(4000)); University Student Course Professor Subject

78 Einfügen der Dokument-Daten (Beispiel)
INSERT INTO TabUniversity VALUES ( ‘Computer Science' , TypeVA_Student ( Type_Student('23374','Conrad','Matthias', TypeVA_Course ( Type_Course(‘Databases II‘, TypeVA_Professor ( Type_Professor(‘Kudrass‘ , TypeVA_Subject ( ‘Database Systems,‘Operating Systems‘), ‘Computer Science‘)),‘4‘), Type_Course(‘CAD Intro‘, Type_Professor(‘Jaeger‘ , ‘CAD‘,‘CAE‘), ...)), Type_Student(‘00011',‘Meier',‘Ralf', … ) … ) ...);

79 Oracle 9i Release 2 Objektrelationale Speicherung (1)
XMLType 2 Speicherungs-Optionen: CLOB vs. objektrelational Informationserhaltung entsprechend DOM Unterstützung von XML Schema XPATH kann als Ausdruck in DML Statements genutzt werden Kombination von SQL Anfragen mit XPATH möglich Neue XML Operatoren XMLTABLE (Umwandlung einer Knotenliste in Tabelle) XMLELEMENT (Erzeugen von XML-Elementen on-the-fly) XSL Transformationen für XMLType

80 Oracle 9i Release 2 Objektrelationale Speicherung (2)
Performance-Verbesserungen Lazy XML Load Schema Caching hierarchischer Index Foldering Abbildung von Verzeichnisstrukturen in DB-Strukturen Access Control auf der Ebene von XML-Objekten WebDAV und FTP Zugriff Suche in Metadaten, Strukturen und Inhalten mittels SQL Neue APIs Java Bean Interface Servlet API zum Zugriff auf XML-Daten

81 Oracle 9i Release 2 Beispiele
SELECT xml_order FROM orders WHERE EXISTSNODE (xml_order,‘//ship_to/state‘) > 0; SELECT xml_order FROM orders WHERE EXTRACTNODE(xml_order, ‘//ship_to/state‘).getClobVal() = ‘CA‘; Speicherungsmodus in Anfrage nicht sichtbar Somit auch erlaubt: SELECT xml_order FROM orders WHERE EXTRACTNODE(xml_order, ‘//ship_to/state‘) = ‘CA‘;

82 Strukturierte Speicherung Bewertung
Dokumentstruktur ist starr (durch relationales Schema gegeben) somit keine beliebigen (nicht vordefinierten) XML-Dokumente speicherbar Beschränkungen in der Abbildung Rekursion mixed content Informationsverlust (Round-Trip-Problem) Kommentare, Processing Instructions Reihenfolge der Elemente Element vs. Attribute (wie war es im Original?) Anfragesprache ist immer SQL (erfordert Übersetzung) strukturorientierte Anfragen schwierig

83 Fazit Vielzahl von Speicherungsmethoden verfügbar
jeweils Vor- und Nachteile Mischformen innerhalb einzelner Dokumente denkbar Unterschiedliche Anforderungen (je nach Dokument-typ) Skalierbarkeit Performance Anfragemöglichkeiten Semantik (Information aus Dokumenten bewahren!) Auswahl der günstigsten Methode? Werkzeugunterstützung für XML-Datenbankentwurf?

84 Quellen Steve Muench: Building Oracle XML Applications, O‘Reilly, 2000. Oracle Technology Network: Harald Schöning: XML und Datenbanken, BTW-Tutorium, März 2001. Meike Klettke: XML-Speicherungsmethoden, eine Klassifikation, Ron Bourret: XML and Databases, XMLAndDatabases.htm


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