O Modelo de Dados Semiestruturado em Bases Bibliográficas: do CDS/ISIS ao Apache CouchDB

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1 Luciano G. S. Ramalho O Modelo de Dados Semiestruturado em Bases Bibliográficas: do CDS/ISIS ao Apache CouchDB Monografia de Graduação Bacharelado em Biblioteconomia Orientador: Prof. Dr. Marcos Mucheroni USP ECA CBD Novembro de

2 Por que os bibliotecários usam bancos de dados diferentes de todo mundo

3 Por que os bibliotecários usam bancos de dados diferentes de todo mundo... e por que eles estão certos 3 3

4 Para Marta, por tudo. Agradecimentos: Colegas da BIREME/OPAS/OMS Marcos Mucheroni Imre Simon Maria Lucia e Jairo membros da banca e colegas presentes 4 4

5 Introdução Revisão da Literatura Metodologia Resultados Conclusão 5 5

6 Cenário atual e motivação Muitas bibliotecas no Brasil utilizam sistemas baseados na família ISIS A família ISIS não segue o Modelo Relacional Normalizado (MRN) 6 6

7 7 7

8 8 8

9 Exemplo de uso: ISIS na catalogação cooperativa LILACS: Literatura Latinoamericana y del Caribe en Ciencias de la Salud Catalogação cooperativa de artigos científicos nos países de origem 9 9

10 Contexto tecnológico Hegemonia do modelo relacional normalizado (MRN) Bancos de dados não relacionais em alguns nichos (ISIS, Adabas, Mumps...) Grandes sites revelam seus segredos (Google, Amazon, Facebook...) Movimento NoSQL = Not only SQL 10 10

11 Alguns produtos NoSQL recentes Apache Cassandra Todos lançados após o ano 2000 Apache CouchDB MongoDB Hadoop Hbase Hypertable Redis Riak ThruDB Google Datastore Amazon SimpleDB Apstrata 11 11

12 12 12

13 Descrição do problema de pesquisa A família de sistemas ISIS mostrou se muito bem adaptada à operação de bases bibliográficas nos últimos 25 anos, mas com o passar tempo vieram dificuldades para evoluir suas implementações. Com o surgimento de novos sistemas com modelos de dados mais flexíveis, será que existe hoje um caminho para a migração de bases ISIS que evite uma reestruturação dos dados com impacto sobre as próprias metodologias de catalogação? 13 13

14 Introdução Revisão da Literatura Metodologia Resultados Conclusão 14 14

15 Resumo da terminologia adotada 15 15

16 Modelo Relacional Normalizado objeto banco de dados bd_opac livros autores banco de dados editoras livros tabela relação registro tupla campo atributo 16 16

17 Modelo Relacional Normalizado Pela definição de E. F. Codd, os domínios dos atributos devem ser atômicos Ou seja: valores simples e indivisíveis do ponto de vista do sistema de banco de dados 1ª Forma Normal (1FN ou 1NF, em inglês) C. J. Date debate a definição clássica de 1FN C. C.J.J.Date Date Codd, Codd,Elmasri, Elmasri,Setzer, Setzer,Silberschatz... Silberschatz

18 O problema do MRN [...] seria interessante notar o absurdo do padrão do MRN [Modelo Relacional Normalizado]: se um livro tiver 3 autores e 5 assuntos [...]. SETZER, V. Bancos de dados: aprenda o que são, melhore seu conhecimento, construa os seus. 1ª ed. São Paulo: Edgard Blücher, 2005, p

19 O problema do MRN [...] será necessário representá-lo [em] uma linha na tabela Livros, mais 3 na Nomes-de-autores [...] e mais 5 na de Assuntos, num total de 9 linhas em três tabelas distintas [...] SETZER, V. Bancos de dados: aprenda o que são, melhore seu conhecimento, construa os seus. 1ª ed. São Paulo: Edgard Blücher, 2005, p Livros Assuntos Nomes de Autores

20 O problema do MRN [...] Mas o que se vê e pega-se na mão no mundo real é um livro só, e não um picadinho de livro! SETZER, V. Bancos de dados: aprenda o que são, melhore seu conhecimento, construa os seus. 1ª ed. São Paulo: Edgard Blücher, 2005, p

21 O problema do MRN [ ] Veremos que no MRNN [Modelo Relacional NãoNormalizado] isso pode ser representado em uma só linha, que é o que se esperaria de um modelo de dados decente [...] Livros = SETZER, V. Bancos de dados: aprenda o que são, melhore seu conhecimento, construa os seus. 1ª ed. São Paulo: Edgard Blücher, 2005, p

22 Consequências da 1FN No MRN, para representar subcampos ou campos repetitivos é necessário criar registros em tabelas adicionais A explosão de um registro bibliográfico em vários registros espalhados por tabelas complica o fluxo de trabalho distribuído de uma rede de catalogação cooperativa como a LILACS 22 22

23 Modelo Semiestruturado The semi structured data model is designed as an evolution of the relational data model that allows the representation of data with a flexible structure. Some items may have missing attributes, some may have two or more ocurrences of the same attribute SUCIU, Dan. Semi Structured Data Model. In: LIU, L. Encyclopedia of Database Systems 23 23

24 Modelo Semiestruturado Formalizado por grupos de pesquisa a partir de 1995 UPenn Database Research Group Projeto Lore, Stanford University Motivação: facilitar o intercâmbio de dados Modelo proposto é mais simples que o modelo de dados do XML 24 24

25 O livro vermelho Hellerstein & Stonebraker Coletânea de artigos Livro texto na UC Berkeley Visão histórica e crítica de modelos de dados 25 25

26 Referência: Data on the Web Abiteboul, Buneman & Suciu Teoria de BD semiestruturados Os autores têm vários papers seminais 26 26

27 Semistructured Database Design Teoria atualizada (2004) Discussão sobre redundância, anomalias de atualização etc. Notação gráfica para definir esquemas de dados 27 27

28 Família ISIS Egbert Egbertde desmet Smet IIIIIICongresso CongressoInternacional Internacional de deusuários Usuáriosde decds/isis, CDS/ISIS, Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, set. set.de de

29 Documentação sobre ISIS Utilitários CISIS Manuais produzidos pela BIREME/OPAS/OMS ISIS NBP Wiki e repositório de código público Desenvolvimentos recentes: Conversor de ISIS para JSON ISIS DM: API para definição de esquemas de dados Schematize: definição automática de esquemas de dados por inferência a partir de amostras 29 29

30 Exemplo de registro ISIS «Lewis Carroll^y ^rauthor» «John Tenniel^y ^rillustrator» «Lewis Carroll^y ^reditor» «The Annotated Alice^sThe Definitive Edition» 30 30

31 Exemplo de registro ISIS Campo repetitivo «Lewis Carroll^y ^rauthor» «John Tenniel^y ^rillustrator» «Lewis Carroll^y ^reditor» «The Annotated Alice^sThe Definitive Edition» 31 31

32 Exemplo de registro ISIS Marcador de sub-campo Sub-campo «Lewis Carroll^y ^rauthor» «John Tenniel^y ^rillustrator» «Lewis Carroll^y ^reditor» «The Annotated Alice^sThe Definitive Edition» 32 32

33 Exemplo de registro ISIS Campo repetitivo «Lewis Carroll^y ^rauthor» «John Tenniel^y ^rillustrator» «Lewis Carroll^y ^reditor» «The Annotated Alice^sThe Definitive Edition» Marcador de sub-campo Sub-campo

34 Metodologia LILACS Metodologia LILACS: Manual de Descrição Bibliográfica, 7ª ed. Diccionario de datos del modelo LILACS Versión 1.6a 34 34

35 A metodologia é o elo Dicionário Metodologia Lilacs Dicionáriode dedados Dadosda da Metodologia Lilacs 35 35

36 SGBDs não relacionais Grande diversidade de arquiteturas para finalidades muito diferentes Key value stores são um tipo comum BerkeleyDB, Redis, Amazon Dynamo Document databases implementam nativamente o modelo semiestruturado com índices secundários CouchDB, MongoDB, Google Datastore 36 36

37 XML e JSON <?xml version="1.0" encoding="utf 8"?> <?xml version="1.0" encoding="utf 8"?> <alunos> <alunos> Relação dos alunos matriculados: Relação dos alunos matriculados: <aluno matricula= > <aluno matricula= > <nome>fulano de Tal</nome> <nome>fulano de Tal</nome> <aluno> <aluno> <aluno matricula= > <aluno matricula= > <nome>sicrano de Tal</nome> <nome>sicrano de Tal</nome> <aluno> <aluno> {"alunos" : [ </alunos> {"alunos" : [ </alunos> {"matricula" : "123456", {"matricula" : "123456", "nome : "Fulano de Tal"}, "nome : "Fulano de Tal"}, {"matricula" : "123457", {"matricula" : "123457", "nome : "Sicrano de Tal"}] "nome : "Sicrano de Tal"}] }} 37 37

38 Introdução Revisão da Literatura Metodologia Resultados Conclusão 38 38

39 Seleção do sistema de banco de dados para bases de atualização distribuída, o CouchDB oferece replicação e instalação mais simples para bases publicadas de forma centralizada e com alto tráfego, MongoDB oferece maior desempenho para LILACS, optamos por CouchDB 39 39

40 Formatos ISIS JSON JSON: JSON: JavaScript JavaScript Object ObjectNotation Notation (RFC (RFC4627) 4627) ISIS-JSON: ISIS-JSON: esquemas esquemas genéricos genéricospara para bases basesisis ISIS 40 40

41 ISIS em JSON 41 41

42 ISIS em JSON 42 42

43 ISIS em JSON 43 43

44 ISIS JSON: tipos 44 44

45 Obtenção de LILACS100K Amostra: os registros mais recentes de LILACS em 17/out/

46 Obtenção de LILACS100K 46 46

47 Obtenção de LILACS100K 47 47

48 Ferramenta de conversão de registros ISIS para JSON isis2json.py leitura: arquivos ISO 2709 ou binários ISIS (.mst/.xrf) escrita: arquivos JSON genéricos ou adaptados para CouchDB ou MongoDB registros ISIS JSON tipo 1 ou tipo

49 isis2json.py h h usage: isis2json.py [ h] [ o OUTPUT.json] [ c] [ m] [ f] [ q QTY] [ s SKIP] usage: isis2json.py [ h] [ o OUTPUT.json] [ c] [ m] [ f] [ q QTY] [ s SKIP] [ i TAG_NUMBER] [ u] [ t PREFIX] [ n] [ i TAG_NUMBER] [ u] [ t PREFIX] [ n] INPUT.(mst iso) INPUT.(mst iso) Convert an ISIS.mst or.iso file to a JSON array Convert an ISIS.mst or.iso file to a JSON array positional arguments: positional arguments: INPUT.(mst iso).mst or.iso file to read INPUT.(mst iso).mst or.iso file to read optional arguments: optional arguments: h, help show this help message and exit h, help show this help message and exit o OUTPUT.json, out OUTPUT.json o OUTPUT.json, out OUTPUT.json the file where the JSON output should be written the file where the JSON output should be written (default: write to stdout) (default: write to stdout) c, couch output array within a "docs" item in a JSON document c, couch output array within a "docs" item in a JSON document for bulk insert to CouchDB via POST to db/_bulk_docs for bulk insert to CouchDB via POST to db/_bulk_docs m, mongo output individual records as separate JSON m, mongo output individual records as separate JSON dictionaries, one per line for bulk insert to MongoDB dictionaries, one per line for bulk insert to MongoDB via mongoimport utility via mongoimport utility f, subfields explode each field into a JSON dictionary, with "_" as f, subfields explode each field into a JSON dictionary, with "_" as default key, and subfield markers as additional keys default key, and subfield markers as additional keys q QTY, qty QTY maximum quantity of records to read (default=all) q QTY, qty QTY maximum quantity of records to read (default=all) s SKIP, skip SKIP records to skip from start of.mst (default=0) s SKIP, skip SKIP records to skip from start of.mst (default=0) i TAG_NUMBER, id TAG_NUMBER i TAG_NUMBER, id TAG_NUMBER generate an "_id" from the given unique TAG field generate an "_id" from the given unique TAG field number for each record number for each record u, uuid generate an "_id" with a random UUID for each record u, uuid generate an "_id" with a random UUID for each record t PREFIX, tagprefix PREFIX t PREFIX, tagprefix PREFIX concatenate prefix to numeric field tags (ex. 99 concatenate prefix to numeric field tags (ex. 99 becomes "v99" becomes "v99" n, mfn generate an "_id" from the MFN of each record n, mfn generate an "_id" from the MFN of each record (available only for.mst input) 49 (available only for.mst input) 49

50 Carga para o CouchDB lilimp registros ISIS JSON tipo 1 subcampos concatenados lilacs registros ISIS JSON tipo 4 subcampos expandidos em dicionários 50 50

51 LILACS100K no CouchDB 51 51

52 lilimp: subcampos concatenados 52 52

53 lilacs: subcampos expandidos 53 53

54 Teste: tipos de registro LILACS 54 54

55 Teste: tipos de registro LILACS 55 55

56 Teste: subcampos repetidos 56 56

57 Introdução Revisão da Literatura Metodologia Resultados Conclusão 57 57

58 Resultados Levantamento de uma base teórica para estudar o modelo de dados ISIS Identificação de SGBDs compatíveis com o modelo de dados ISIS Catalogação das variantes de ISIS JSON Ferramentas de conversão e análise Identificação de inconsistências na base LILACS 58 58

59 De CDS/ISIS para CouchDB 59 59

60 De CDS/ISIS para CouchDB 60 60

61 De CDS/ISIS para CouchDB 61 61

62 Introdução Revisão da Literatura Metodologia Resultados Conclusão 62 62

63 Conclusão Modelo de dados semiestruturado é a teoria que pode apoiar a análise de bases ISIS e planejar sua evolução É simples migrar dados de bases ISIS para um SGBD orientado a documentos O CouchDB pode aumentar o alcance e a utilidade dos dados, pela facilidade de criar WebServices (AJAX = HTTP + JSON) 63 63

64 Limitações da pesquisa Tamanho da massa de dados LILACS100K x 18 milhões em MEDLINE Foco em um único SGBD (CouchDB) repetir com MongoDB e outros Bibliografia com ênfase em livros e manuais técnicos aprofundar estudo em artigos científicos 64 64

65 Indicações para continuar Notação (API) para especificação de esquemas de dados com validação de acordo com metodologias de catalogação 65 65

66 Indicações para continuar Notação (API) para especificação de esquemas de dados com validação de acordo com metodologias de catalogação 66 66

67 Indicações para continuar (2) Atualização automática de registros desnormalizados 67 67

68 Indicações para continuar (2) Atualização automática de registros desnormalizados 68 68

69 Indicações para continuar (2) Atualização automática de registros desnormalizados 69 69

70 Indicações para continuar (2) Atualização automática de registros desnormalizados Aplicação da teoria a um problema prático encontrado em sistemas da BIREME e no Google App Engine Dados Dadosduplicados duplicadossão sãoruins ruinssomente somente na namedida medidaem emque queooesforço esforçopara para mantê-los mantê-losconsistentes consistentesééoneroso. oneroso. MONASH, MONASH,C. C.A.A.http://bit.ly/fHp2p

71 Luciano G. S. Ramalho O Modelo de Dados Semiestruturado em Bases Bibliográficas: do CDS/ISIS ao Apache CouchDB Monografia de Graduação Bacharelado em Biblioteconomia Orientador: Prof. Dr. Marcos Mucheroni USP ECA CBD Novembro de

72 Extra 72 72

73 Projeto ISIS DM: ISIS Data Model API para definição de esquemas de dados através de classes, como em certos ORMs API de extração de dados tão ou mais poderosa quanto a ISIS Format. Language Back ends para BDs NF² modernos CouchDB, MongoDB Google Datastore PostgreSQL (hstore, JSON?) 73 73

74 Definição de um esquema 74 74

75 Instanciação >>> >>> book book == Book(title='The Book(title='The Annotated Annotated Alice^sDefinitive Alice^sDefinitive Edition', Edition',... pages=352,... pages=352,... creators=['lewis... creators=['lewis Carroll^y ^rAuthor', Carroll^y ^rAuthor',... 'John Tenniel^rIllustrator',... 'John Tenniel^rIllustrator',... 'Martin... 'Martin Gardner^y ^rEditor']) Gardner^y ^rEditor']) 75 75

76 Acesso a campos e sub campos >>> >>> book.title book.title u'the u'the Annotated Annotated Alice^sDefinitive Alice^sDefinitive Edition' Edition' >>> print book.title.s >>> print book.title.s Definitive Definitive Edition Edition >>> >>> print print book.creators[0].y book.creators[0].y >>> >>> for for creator creator in in book.creators: book.creators:... print '%-12s:... print '%-12s: %s' %s' %% (creator.r, (creator.r, creator[0]) creator[0]) Author : Lewis Carroll Author : Lewis Carroll Illustrator Illustrator :: John John Tenniel Tenniel Editor : Martin Editor : Martin Gardner Gardner 76 76

77 Derivação do esquema a partir de uma massa de dados schematize.py lê uma base em formato ISIS JSON e produz o código fonte de uma subclasse de isisdm.checkedmodel Baseado em regras, é influenciado por erros na massa de dados Esquema gerado é ponto de partida para um ajuste de acordo com a metodologia 77 77

78 Exemplo: base CDS (WinISIS) 78 78

79 Extra

80 Roy Tennant Roy Tennant California Digital California Digital Library Library Senior Program Senior Program Officer, Research Officer, Research division, OCLC division, OCLC 80 80

81 Porque o MARC deve morrer Modelo de dados, sintaxe e metodologia de descrição (AACR2) entrelaçados Concebido para capturar e gerar cartões de catálogo bibliográficos impressos Estrutura rígida e plana como representar o sumário? Isolamento tecnológico para continuar servindo e inovando, precisamos acompanhar o estado da arte 81 81

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