Arbeitsgruppen-Vorstellung Fachgebiet Electronic Commerce und Datenbanken Prof. Dr. Stefan Böttcher Sebastian Obermeier Universität Paderborn November 2005

Transaction Atomic Commit Caching of XML database content AG-Vorstellung Sebastian Obermeier – University of Paderborn (Germany)Slide 2/17 Research Focus: Mobile Networks Caching in Mobile Networks Transaction Atomic Commit for Distributed Transactions Mobile Networks

Transaction Atomic Commit Caching of XML database content AG-Vorstellung Sebastian Obermeier – University of Paderborn (Germany)Slide 3/17 Begriffe Verteilte Datenbank Verteilte Transaktion Atomizität Serialisierbarkeit 2-Phasen-Commit Kompensation Mobile Ad-Hoc Netzwerk T T 1 T 3 T 2 nöö ok r L (y) r L (z) w L (z) c L DB 1 : r 1 (x) c 1 r 2 (x) w 2 (x) c 2 DB 2 : r 1 (y) w 1 (y) c 1 r 2 (z) c 2 t 2 t L t 1

Transaction Atomic Commit Caching of XML database content AG-Vorstellung Sebastian Obermeier – University of Paderborn (Germany)Slide 4/17 Begriffe Verteilte Datenbank Verteilte Transaktion Atomizität Serialisierbarkeit 2-Phasen-Commit Kompensation Mobile Ad-Hoc Netzwerk

Transaction Atomic Commit Caching of XML database content AG-Vorstellung Sebastian Obermeier – University of Paderborn (Germany)Slide 5/17 2-Army-Problem A: General Alexander, B: General Bonaparte A -> B: Hey Bona, Angriff im Morgengrauen B -> A: Gute Idee, Al, bis morgen A erhält Nachricht, stellt fest: Bonaparte weiss ja gar nicht ob ich diese Nachricht erhalten habe und traut sich nicht anzugreifen Deshalb: Nachricht von A, dass die Bestätigung angekommen ist. B erhält die Nachricht und denkt: Alexander weiss ja gar nicht, ob ich diese Nachricht erhalten habe und traut sich nicht anzugreifen Deshalb: Nachricht von B,… Sogar wenn kein Nachrichtenverlust auftritt, ist das Problem unlösbar A B

Transaction Atomic Commit Caching of XML database content AG-Vorstellung Sebastian Obermeier – University of Paderborn (Germany)Slide 6/17 Problems for Transaction Atomic Commit -Compensation difficult due to network partitioning -Duration of execution-phases may differ in a mobile context -Block databases after vote long blocking times risk of infinite blocking high number of aborts -Sub-transactions are not known in advance (web-services) Vote Commit Compen- sate!

Transaction Atomic Commit Caching of XML database content AG-Vorstellung Sebastian Obermeier – University of Paderborn (Germany)Slide 7/17 Requirements for MaNet commit protocols Continues working correctly if single commit coordinator fails Correctness in spite of network partitioning Reduce blocking behavior compared to standard protocols (e.g. 2PC)

Transaction Atomic Commit Caching of XML database content AG-Vorstellung Sebastian Obermeier – University of Paderborn (Germany)Slide 8/17 Current Research: Transaction Atomic Commit + Suspend state reduces blocking time: + After sub-transaction is ready to vote, DB still controls resources Non blocking state + Reduce aborts due to conflicting concurrent transactions + Repeatable sub-transactions + Reusable sub-transactions + Identify all dynamically invoked sub-transactions ( web-services) + Use multiple coordinators abort repeat reuse Frage: Blockierungs- Reduzierung höherer Transaktions- durchsatz?

Transaction Atomic Commit Caching of XML database content AG-Vorstellung Sebastian Obermeier – University of Paderborn (Germany)Slide 9/17 Coordinator failure Ist der Koordinator ausgefallen? Wie finden wir einen neuen Koordinator? Wie behandeln wir Netzwerkpartitionierung? ) Commit Protocol for Mobile Databases C D2D2 D3D3 D1D1 ME! ?? New C D 2 & D 3 failed Commi t Abort D3D3

Transaction Atomic Commit Caching of XML database content AG-Vorstellung Sebastian Obermeier – University of Paderborn (Germany)Slide 10/17 Commit Protocol for Mobile Databases Majority Ist Suspend in unserem Protokoll nützlich? Verbessert Suspend Transaktions- Durchsatz? Abort! Suspend! Need Vote of DB3 Abort! Suspend! Verringerung von aborts durch Suspend? Simulation und Messergebnisse 2 Phases

Transaction Atomic Commit Caching of XML database content AG-Vorstellung Sebastian Obermeier – University of Paderborn (Germany)Slide 11/17 Caching-Problem in Mobile Ad-Hoc Networks Assumptions XML-content (blogs,…) (Un-) popular queries Devices are egoistic Devices participate if network becomes faster Bottlenecks: Network bandwidth Battery power Multi-hop-distance … used for transferral of query results

Transaction Atomic Commit Caching of XML database content AG-Vorstellung Sebastian Obermeier – University of Paderborn (Germany)Slide 12/17 Motivation: mobile Blogosphäre B B B B B B newscommentary Killer-Hurrikan … 94lj9jjkerl934jkwj… 08w3ljsf9ouewrljsdf… … Hans Paderborn … Mobile, fehleranfällige Geräte Jeder darf Blogeinträge anbieten Jeder ist Teil der gesamten Blogosphäre Jeder kann bestimmte Menge Daten cachen Strukturierte Daten, Schema groß aber fest Art der Queries weitgehend ähnlich Neue Blogeinträge kommen hinzu, aber selten Veränderung von alten Einträgen Unterschiedliche Beliebtheitsgrade Bildblog beliebt, Vorlesungsblogs beliebt, Dekan-Blog unbeliebt Routing teuer Keine Security-Betrachtungen

Transaction Atomic Commit Caching of XML database content AG-Vorstellung Sebastian Obermeier – University of Paderborn (Germany)Slide 13/17 Probleme Probleme / Aufgaben Modelle für mobile Anwendungen (Blogosphäre) Wie sehen (realistische?) verteilte Modelle aus? Simulation der Modelle Querying Wie können (verteilte) Querymechanismen aussehen? Caching Welche, auf dem Querymechanismus aufbauenden, Cachemechanismen gibt es? Welches Einsparpotential / Geschwindigkeitssteigerungen/ Verbesserung der Qualität ergibt sich? Vergleich von verschiedenen Query- und Cachestrategien in unterschiedlichen Modellen B B B

Transaction Atomic Commit Caching of XML database content AG-Vorstellung Sebastian Obermeier – University of Paderborn (Germany)Slide 14/17 Research: Semantic-Caching 1 KeyIPSegments JobDBAll Job1S1; S4 Job2S5; S6 Lookup Query S1 & S4 Key-Based Routing Job S1 S3 S4 S2 S6 S5 Segmentierung S1 S4 To: JobLookup 2 Segmentierungstechnik Erstellen guter Segmentierung Overhead (Dynamische) Anpassung an Queries / Anfrageprofile versionierte Segmentierung Datenverteilungsstrategien Lookup-Mechanismen Lookup-Caching Spinnennetz-Caching

Transaction Atomic Commit Caching of XML database content AG-Vorstellung Sebastian Obermeier – University of Paderborn (Germany)Slide 15/17 Research: Spinnennetz-Caching Verteilung von Daten? Information, wo Daten sind? Simulation Alternative Strategien Universeller Simulator 1 KeyIPSegments Job1S1; S4 Query S1 & S4 S1 S4 2 3 Weitergehende Probleme DB-Updates Verschwinden von Caches Bewegung der Lookup-Nodes Weitergehende Probleme DB-Updates Verschwinden von Caches Bewegung der Lookup-Nodes

Transaction Atomic Commit Caching of XML database content AG-Vorstellung Sebastian Obermeier – University of Paderborn (Germany)Slide 16/17 Andere Ideen ??? 1 Query S1 & S4 S1 S4 Result

Transaction Atomic Commit Caching of XML database content AG-Vorstellung Sebastian Obermeier – University of Paderborn (Germany)Slide 17/17 Summary: Research on Mobile Networks Caching Mobile Networks Au Au1 Au3 Au4 Au2 Au6 Au5 Atomic commit for distributed transactions abort repeat reuse

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Transaction Atomic Commit Caching of XML database content AG-Vorstellung Sebastian Obermeier – University of Paderborn (Germany)Slide 19/17 Szenario: ad-hoc Sensornetzwerke Sensor generiert laufend Daten Sensoren fehleranfällig Redundanter Einsatz Senden gemessener Daten an Interessenten Möglichkeiten zum Routing / Aggregation der Daten etc. weitgehend erforscht Problem: viel Routing, viel Energieverbrauch

Transaction Atomic Commit Caching of XML database content AG-Vorstellung Sebastian Obermeier – University of Paderborn (Germany)Slide 20/17 Szenario: ad-hoc Sensornetzwerke Idee: verteilte Datenbanken innerhalb des Netzwerkes aggregrieren und speichern Daten Kürzere Wege, weniger Routing Ziel: Erfassung von Ausreissern, Beantwortung von Queries

Transaction Atomic Commit Caching of XML database content AG-Vorstellung Sebastian Obermeier – University of Paderborn (Germany)Slide 21/17 Segmentierung Gegeben verschiedene Anwendungen (DTD, Schemata) Zugehörige (Nonsens-) Daten Sequenz von Queries ( Beliebtheitswerte der Queries) Gesucht Dynamischer Segmentierungsmechanismus basierend auf DTD Queryverhalten Gewünschter Fragmentmenge Funktion zur Erkennung benötigter Segmente Messung, dass Mechanismus gut ist im Anwendungsszenario: Vergleich mit direktem Querying Weitergehende Untersuchungen redundante Segmentierung Keine disjunkten Segmente Kann DB Segmente on-the-fly aus Queryantwort mit geringem Overhead generieren? Job S1 S3 S4 S2 S6 S5 Segmentierung

Transaction Atomic Commit Caching of XML database content AG-Vorstellung Sebastian Obermeier – University of Paderborn (Germany)Slide 22/17 Blogbeispiel Tagebuch Aktuelle Ereignisse Bilder, Audio, Video Kommentare