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|title=Kontrolliertes Schema-Evolutionsmanagement
für NoSQL-Datenbanksysteme
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==Kontrolliertes Schema-Evolutionsmanagement
für NoSQL-Datenbanksysteme==
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<pre>
    Kontrolliertes Schema-Evolutionsmanagement
           für NoSQL-Datenbanksysteme

                    Uta Störl1 , Meike Klettke2 , Stefanie Scherzinger3
                      1
                    Hochschule Darmstadt, uta.stoerl@h-da.de
                2
                Universität Rostock, meike.klettke@uni-rostock.de
           3
             OTH Regensburg, stefanie.scherzinger@oth-regensburg.de


        Zusammenfassung. In der agilen Entwicklung von Anwendungen wer-
        den neue Software-Versionen häufig und regelmäßig veröffentlicht. Rela-
        tionale Datenbanksysteme mit ihrem rigiden Schema-Management wer-
        den dabei oft als unflexibel empfunden. Schemalose NoSQL-Datenbank-
        systeme bieten zwar die nötige Flexibilität, unterstützen aber kein sys-
        tematisches Release- und Schema-Evolutionsmanagement.
        Dieser Artikel stellt entsprechende Konzepte vor: Schema-Evolutions-
        schritte werden deklarativ spezifiziert, ihre Umsetzung erfolgt für die
        Anwendung transparent eager oder lazy. Während eine eager Migration
        sämtliche Datensätze erfasst, werden lazy persistierte Objekte nur bei
        Zugriff durch die Anwendung aktualisiert. Wir diskutieren eine effiziente
        lazy Migration selbst für den Fall, dass eine Migration über mehrere
        Evolutionsschritte und mehrere persistierte Objekte hinweg erfolgt.


1     Einführung
NoSQL-Datenbanksysteme werden in der Anwendungsentwicklung nicht nur bei
sehr großen Datenmengen eingesetzt: Die Flexibilität in der Verwaltung hetero-
gen strukturierter Daten macht NoSQL-DBMS gerade in der agilen Entwicklung
attraktiv [5]. Das Schema wird typischerweise in der Anwendungsschicht mit
Hilfe von Objekt-NoSQL Mapper Bibliotheken deklariert. Diese unterstützen
mitunter auch weitere Aufgaben des Schema-Managements, wie etwa die lazy
Migration von vorhandenen Daten im Produktionssystem [11]. Letztlich stellen
Mapper aber nur eine Programmierschnittstelle bereit, die Ausimplementierung
bleibt Aufgabe der Entwickler. Während sich Objekt-NoSQL Mapper in der
Entwickler-Community großer Beliebtheit erfreuen, findet aus Sicht der Daten-
bank-Community eine gravierende Schichtverletzung statt.
    Eine Schichtverschiebung des Schema-Managements aus der Anwendung in
die Datenbank ist (nicht nur aus Gründen der Performance) wünschenswert.
Das NoSQL-DBMS F1 [6] ist ein Schritt in diese Richtung: F1 verwaltet ein
relationales Schema und implementiert ein rigides Protokoll, um hochfrequent
    Copyright c 2015 by the paper’s authors. Copying permitted only for private and
    academic purposes. In: R. Bergmann, S. Görg, G. Müller (Eds.): Proceedings of
    the LWA 2015 Workshops: KDML, FGWM, IR, and FGDB. Trier, Germany, 7.-9.
    October 2015, published at http://ceur-ws.org


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Schemaänderungen in einem verteilten System zu propagieren. Schemaänderun-
gen werden hier zwar asynchron, aber eager ausgeführt.
   Database-as-a-Service Kunden sind allerdings sehr daran interessiert, unnötige
(kostenpflichtige) Lese- und Schreiboperationen gegen die Datenbank zu vermei-
den. Das macht eine lazy Datenmigration besonders interessant, da persistierte
Objekte nur dann migriert werden, wenn die Anwendung auch auf sie zugreift.
   KVolve [7] vollzieht lazy Schemaänderungen in NoSQL-DBMS mit einem
nachweislich niedrigen Overhead. Allerdings werden nur einfache Operationen
unterstützt, wie das Hinzufügen und Entfernen von Attributen. Da die meisten
NoSQL-DBMS keine Join-Operationen unterstützen, stellen Denormalisierungs-
operationen, und damit komplexere Schema-Änderungen wie copy oder move
Operationen, wichtige Schema-Evolutionsschritte dar.
   Unsere deklarative Evolutionssprache aus [8] unterstützt entsprechend das
Kopieren von Attributen zwischen persistierten Objekten. Wir zeigen in diesem
Artikel, dass sich dadurch neue Herausforderungen an die Korrektheit einer lazy
Migration stellen (Kapitel 2). In Kapitel 3 präsentierten wir das Darwin Projekt4
mit der lazy Implementierung unserer Evolutionssprache. Die Zusammenfassung
und ein Ausblick auf weitere Vorhaben folgen am Ende des Artikels.


2   Lazy Migration
Bei der lazy Migration wird ein Entity (d.h. ein persistiertes Objekt) erst zum
Zeitpunkt seiner Verwendung in das aktuelle Schema migriert. Dabei bleibt die
Datenbank für die Anwendung verfügbar. Aus Sicht der Anwendung muss trans-
parent bleiben, ob die Daten eager oder lazy migriert werden; das stellt eine
Herausforderung bei der Entwicklung von lazy Migrationsprotokollen dar.
Beispiel: Abbildung 1 zeigt die Daten eines Online-Rollenspiels über mehrere
Versionen der Anwendung hinweg. In der NoSQL-DB werden Player und ihre
Missionen persistiert. Das Schema entwickelt sich mit der Anwendung, so wird
in Version 2 ein neues Attribut SCORE zur Klasse Player hinzugefügt. Bei einer
lazy Migration werden persistierte Entities nicht unmittelbar bei der Veröffent-
lichung einer neuen Anwendungsversion aktualisiert. Erst wenn Player Lisa von
Version 2 der Anwendung geladen wird, erfolgt das Hinzufügen des Attributes
SCORE. Beim Übergang zu Schema-Version 3 soll das Attribut SCORE von
der Klasse Player zur Klasse Mission kopiert5 werden. Diese Operation wird für
Mission 100 erst dann ausgeführt, wenn diese in die Anwendung geladen wird.
    Die analoge Vorgehensweise führt bei Mission 101 zu einem inkorrekten Er-
gebnis: In Abbildung 1 wird die copy Operation mit einer noch nicht migrier-
ten Version von Player Bart ausgeführt. Dementsprechend wird kein SCORE-
Attribut kopiert. Das geladene Objekt unterscheidet sich von dem Objekt, das
4
  In einer früheren Implementierung wurde unsere Sprache aus [8] in der Cleager Kon-
  sole eager mit Hilfe von MapReduce Prozessen umgesetzt [9].
5
  Wie in Abbildung 1 zu sehen, erfolgt die Auswahl der target Entites bei der copy
  Operation durch die Angabe einer geeigneten where-Klausel (analoges gilt für move).


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Abb. 1. Mission 100 wird lazy migriert, indem das SCORE-Attribut des Spielers ko-
piert wird. Bei Mission 101 führt diese Vorgehensweise zu einem inkorrekten Ergebnis.


durch eine eager Migration geladen worden wäre. Wenn mehrere Evolutions-
schritte lazy nachzuvollziehen sind und mehr als ein Entity an der Migration
beteiligt ist (etwa bei copy oder move Operationen), stellen sich Herausforde-
rungen an die Korrektheit einer lazy Migration.
   Abbildung 2 zeigt eine korrekte, zweistufige Migration von Mission 101, bei
der Player Bart zunächst migriert wird, bevor sein SCORE kopiert wird.
Kaskadierender Implementierungsansatz: Ein erster Ansatz für die korrekte Aus-
führung der lazy Migration basiert auf folgender Vorgehensweise: Bei einer copy
oder move Operation werden alle korrespondierenden source bzw. target Entities,
die in der gleichen oder einer früheren Version im Vergleich zum zu migrierenden
Entity vorliegen, ebenfalls in die aktuelle Version des Entity migriert. Sofern
dabei eine weitere copy oder move Operation ausgeführt werden muss, wird diese
analog durchgeführt und ggf. rekursiv fortgesetzt. Damit wird nachträglich der
Zustand einer eager Migration für die betroffenen Entities sichergestellt.
    Dieser kaskadierende Ansatz stellt die Korrektheit der lazy Migration sicher,
führt allerdings dazu, dass beim Laden eines einzelnen Entity ggf. weitere, un-
beteiligte Entities migriert werden, was zu Einbußen in der Laufzeit führt. Im
Folgenden skizzieren wir erste Ideen für die Optimierung der lazy Migration.
Optimierungsansätze: Bei der kaskadierenden Implementierung werden bei der
Migration von Entities, die source einer copy oder move Operation sind, auch die
target Entities (kaskadierend) migriert, da sonst ggf. die Informationen der source
Entities später nicht mehr zur Verfügung stehen. Sind hingegen alte Versionen
der Entities verfügbar (wie in vielen NoSQL-DBMS implementiert), kann die
Migration der target Entities lazy ausgeführt werden, also erst beim Zugriff.
Dies reduziert die Anzahl der (zu einem Zeitpunkt) zu migrierenden Entities.
    Bei einer lazy Migration liegen Entities, die über längere Zeit nicht verwendet
wurden, in einer älteren Version vor (Version i). Werden diese von der Anwen-


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         Abb. 2. Korrekte Ausführung der lazy Migration von Mission 101.


dung gelesen, dann erfolgt die Migration in die aktuelle Version (i + x). Über der
Folge von Update-Operationen ui+x (ui+x−1 (..(ui+1 (entityi )))) sind äquivalente
Zusammenfassungen möglich [1]. In der NoSQL-DB wird dann nur das Ergebnis
der Migration (das Entity in der Version i + x) persistiert. Entities, die durch
Zwischenschritte entstanden sind, werden nicht dauerhaft gespeichert, sodass die
Anzahl der Schreiboperationen erheblich reduziert werden kann.
   In [10] präsentieren wir einen Ansatz, der die Migration durch Datalog-Regeln
spezifiziert. Eine inkrementelle top-down Auswertung stellt sicher, dass die Er-
gebnisse einer lazy Migration aus Sicht des Anwendungsprogramms mit dem
Ergebnis übereinstimmt, das bei der Durchführung der eager Migration (bzw.
der äquivalenten bottom-up Auswertung) entsteht.


3   Schema-Evolutionsmanagement mit Darwin
In [3] wurden als Anforderungen für eine Schema-Management-Komponente die
Definition eines Schemas, die Validierung von Entities gegen ein Schema sowie
die Unterstützung der Schema-Evolution inklusive Datenmigration definiert. Die
dort vorgeschlagene Schema-Management-Komponente wurde inzwischen proto-
typisch implementiert: Darwin ist eine Schema-Management-Komponente, die
zwischen der Applikation bzw. dem Objekt-NoSQL Mapper und dem NoSQL-
DBMS angesiedelt ist und die oben stehenden Funktionalitäten unterstützt.
    Das Schema wird als JSON-Schema [2] gespeichert. Damit lassen sich so-
wohl Schemata von Dokumentenorientierten als auch Column-Family-Daten-
banksystemen verwalten. Aktuell unterstützt Darwin die NoSQL-DBMS Mon-
goDB und Couchbase. Durch die bereitgestellte abstrakte Datenbank-Schnitt-
stelle ist es aber einfach möglich, weitere DBMS anzubinden.
    Die Schema-Evolutionsoperationen können in Darwin direkt auf einer Kon-
sole (CLI) eingegeben oder über eine Web-Applikation generiert werden. Die Mi-
gration der Daten erfolgt eager oder lazy. Darwin ist damit die erste uns bekann-


                                       442
te Schema-Management-Komponente für NoSQL-DBMS, die ein kontrolliertes
Schema-Management für NoSQL-DBMS (inklusive copy und move Operationen)
und lazy Migration unterstützt.

4    Zusammenfassung und Ausblick
In der vorgestellten Schema-Management-Komponente werden verschiedene Da-
tenbanktechniken für NoSQL-Datenbanksysteme eingesetzt, die Schema-Evolu-
tion in hochverfügbaren Anwendungen orchestrieren:
  – Eine deklarative Sprache zur Schemaevolution
  – Definition der Semantik der Datenmigrations-Operationen über Datalog
  – Versionierung von Daten zur Konsistenzsicherung bei lazy Migration
    Es wurden weitere Datenbanktechniken für NoSQL-Daten adaptiert, wie die
Schema-Extraktion aus vorhandenen Datensätzen über Strukturgraphen [4]. Die
Integration dieser Implementierung in Darwin ist einer der nächsten Schritte.
    Um die Schema-Management-Komponente komfortabler für den Anwendungs-
entwickler zu gestalten, ist die Entwicklung eines IDE Plugins geplant, das bei
Veränderungen an der Klassenstruktur die korrespondierenden Schema-Evolu-
tionsoperationen automatisch generiert.
Danksagung: Wir danken den Studierenden O. Haller, T. Landmann, T. Leh-
walder, D. Müller, H. Nkwinchu, M. Richter und M. Shenavai der Hochschule
Darmstadt für die Implementierung von Darwin.

Literatur
 1. M. Arenas, P. Barceló, L. Libkin, and F. Murlak. Relational and XML Data
    Exchange. Synthesis Lectures on Data Management. Morgan & Claypool, 2010.
 2. JSON Schema Community. JSON Schema, June 2015. http://json-schema.org.
 3. M. Klettke, S. Scherzinger, and U. Störl. “Datenbanken ohne Schema? - Her-
    ausforderungen und Lösungs-Strategien in der agilen Anwendungsentwicklung mit
    schema-flexiblen NoSQL-Datenbanksystemen”. Datenbank-Spektrum, 14(2), 2014.
 4. M. Klettke, U. Störl, and S. Scherzinger. “Schema Extraction and Structural
    Outlier Detection for JSON-based NoSQL Data Stores”. In Proc. BTW’15, 2015.
 5. Z. H. Liu and D. Gawlick. “Management of Flexible Schema Data in RDBMSs -
    Opportunities and Limitations for NoSQL”. In CIDR’15, 2015.
 6. I. Rae, E. Rollins, J. Shute, S. Sodhi, and R. Vingralek. “Online, Asynchronous
    Schema Change in F1”. In Proc. VLDB’13, 2013.
 7. K. Saur, T. Dumitra, and M. Hicks. “Evolving NoSQL Databases without Dow-
    ntime”. Technical report, University of Maryland, College Park, Apr. 2015.
    http://www.cs.umd.edu/~ksaur/pubs/kvolve-submitted.pdf.
 8. S. Scherzinger, M. Klettke, and U. Störl. “Managing Schema Evolution in NoSQL
    Data Stores”. Proc. DBPL’13, arXiv:1308.0514 [cs.DB], 2013.
 9. S. Scherzinger, M. Klettke, and U. Störl. “Cleager: Eager Schema Evolution in
    NoSQL Document Stores”. In Proc. BTW’15, 2015.
10. S. Scherzinger, U. Störl, and M. Klettke. “A Datalog-based Protocol for Lazy Data
    Migration in Agile NoSQL Application Development”. In Proc. DBPL’15, 2015.
11. U. Störl, T. Hauff, M. Klettke, and S. Scherzinger. “Schemaless NoSQL Data
    Stores Object-NoSQL Mappers to the Rescue?”. In Proc. BTW’15, 2015.


                                        443

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