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.vscode/settings.json
vendored
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.vscode/settings.json
vendored
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@ -23,6 +23,7 @@
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"SFSB",
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"tabellenähnlichen",
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"unterlagerte",
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"unterlagerten",
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"vorverdichteten",
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"Wallstein"
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],
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@ -67,9 +67,8 @@ immer in einer chronologisch aufsteigenden Form zu darzustellen.
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Aktuell verwenden die Editoren die Dokumentenliste um die Briefe eines Adressaten zu filtern und diese in
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chronologische Reihenfolge aufzulisten und zu untersuchen wie Kommunikation zwischen Herrn Wedekind und dem Adressaten
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abgelaufen ist. Ebenso wird nach Standorten sortiert, um zu prüfen mit welchen Personen sich an den ...
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\mytodos{Hier noch mehr Infos dazu, für was genau die Editoren diese tun}
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abgelaufen ist. Ebenso wird nach Standorten sortiert, um zu ermitteln welchen Personen sich im Zeitraum am gleichen
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Ort aufgehalten haben.
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Da die Daten in der 3. Normalform in der Datenbank gespeichert werden, sind einige Relationen für die Abfragen
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notwendig. Dies wird durch die generische Abfrage in \ref{lst:documentlist} gezeigt. Zusätzlich wird für jedes
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@ -60,6 +60,18 @@ Dies wiederrum ist ein Vorteil für den Serverbetreiber, da durch die Verschiebu
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benötigt wird. Gleichzeitig würde man wiederrum schwächere Clients, wie Smartphones, aussperren, da bei diesem
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die notwendige Rechenleistung fehlt, um die Webseite in annehmbarer Zeit darzustellen.
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\section{Serverseitige Paginierung}
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\label{sec:evaluation:server-side-paging}
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Die Aufteilung eines großen Datenbestandes in mehrere einzelne Seiten, ist eine der wenige Optimierungsmöglichkeiten in
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der JSF"=Ebene. Dieser Einbau optimiert direkt an mehreren Stellen, dazu gehört die kleinere Datenmenge die vom
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Datenbankserver geladen wird. Ebenso wird entsprechend weniger Zeit benötigt um die View zu erstellen und die zum
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Client übertragene Datenmenge ist auch geringer. Dadurch benötigt die Seite auf dem Client auch weniger Zeit zum
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rendern.
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Da das Paging für den Fall der Dokumentenliste implementiert ist, gibt es hier keine weiteren offensichtliche
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Optimierungsmöglichkeiten.
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\section{Caching im OpenJPA}
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\label{sec:evaluation:caching-jpa}
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@ -183,6 +195,11 @@ verlagert wurde. Hiermit konnte zum einen Last vom Server genommen werden und di
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optimieren. Die Wandlung der Daten in \textit{HTML}"=Objekte ist eine Kernkompetenz von JavaScript und damit auch bei
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schwächeren Clients in kurzer Zeit durchführbar.
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Als weiteren Punkt ist anzumerken, das der Speicherbedarf des Webserver relativ konstant bleibt ohne das ein Cache
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verwendet wird. Der größte Unterschied zur Standardimplementierung ist die Verwendung von eigenen Code um die Objekte
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zu erstellen und zu befüllen und es nicht durch das OpenJPA"=Framework durchführen zu lassen.
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Dies legt den Schluss nahe, dass es Probleme in der Speicherverwaltung der Objekte im OpenJPA"=Framework existieren.
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Zusammenfassend ist zu sagen, dass die \textit{Materialized View} eine gute Wahl sind, um die Listendarstellungen
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zu optimieren. Mit dieser Technik können zum einen die Abfragezeiten optimiert werden, wodurch gleichzeit die
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Ressourcennutzung verringert wird. Zum anderen wird die Ressourcennutzung des Servers noch weiter reduziert, wenn die
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@ -3,47 +3,84 @@
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\chapter{Zusammenfassung und Ausblick}
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\label{ch:summary_and_outlook}
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\mytodos{hier eine kurze Zusammenfassung über 2-3 Seiten}
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\mytodos{die 2 Untersektionen beibehalten?}
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\iffalse
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% umstellung auf matview sinnvoll bei verwendung von joins
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% bei joins von 1:n ist die Wandlung über json sinnvoll, aber parsen erst am client
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\section{Zusammenfassung}
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\label{sec:Summary_and_outlook:results}
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% In der Gegenwart schreiben, außer bei verweisen auf die Arbeit, dann in der Vergangenheit!
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!!! Hier nochmal die Nutzerumfrage mit einbringen
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Die Untersuchungen am Beispiel des Wedekind"=Projektes zeigen, dass mehrere Optimierungsmöglichkeiten in den
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Briefedition existieren. Für die Untersuchung wurde sich auf die Dokumentenliste beschränkt und anhand dieser
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die Optimierung implementiert, untersucht und jeweils mit der Ausgangsmessung vergleichen. Für die Messung wurden
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Skripte erstellt, die auf dem gleichen Computer wie der Webserver und der Datenbankserver laufen, damit diese auch
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vergleichbar bleiben und externe Einflussfaktoren minimiert werden.
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- Einführung in die Ergebnisse
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- Darstellung der Kernergebnisse
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- Analyse und Interpretation
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- Einordnung in den Forschungskontext
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- Zusammenfassung und Übergang zur Diskussion
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\mytodos{den Absatz hier drin lassen oder raus?}
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%Messung zeigt wo die probleme liegen! hier noch ausformulieren
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Durch die Ausgangsmessungen war erkennbar, dass der größte Teil der Verarbeitungszeit im bereitstellen der Entitäten
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benötigt wird. Die Messung der Abfragen auf der Datenbank wiederum konnte die hohe Verarbeitungszeit nicht bestätigen,
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daher lag hier schon die Vermutung nahe, dass der Großteil der Zeit im ORM"=Mapper verloren geht.
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Du beginnst mit einer präzisen Beschreibung deiner Untersuchung, um ein klares Verständnis der Grundlagen zu schaffen,
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und hebst spezifische Daten sowie Analysemethoden hervor (1).
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Die Methode der Nutzerumfrage wurde nicht weiterverfolgt, da diese aufgrund zu wenigen Bedienern nicht zielführend war.
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Bei der Untersuchung der Datenbank, wurde festgestellt, dass die Struktur aktuell für die Anwendung optimal ist und
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daher eine Restrukturierung keine Vorteile entstehen lässt. Die statische Webseite und die komplett Client basierte
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Webseite wurde auf Grund von technischen Einschränkungen nicht weiterverfolgt.
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Anschließend präsentierst du die Kernergebnisse deiner Forschung klar und strukturiert, fokussierst dabei auf
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relevante Entdeckungen, die direkt zur Beantwortung deiner Forschungsfrage beitragen (2).
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Bei den Caches sind der Query"=Cache und der EJB"=Cache nicht für die Optimierung verwendbar. Der Query"=Cache wird
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von OpenJPA nur verwendet, wenn die Abfragen keine Parameter besitzt, welche in der Dokumentliste verwendet werden
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mussten. Im EJB"=Cache werden nicht die Objekt, sondern die Provider gespeichert, wodurch hier keine Auswirkung auf die
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Performance festgestellt werden konnte.
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Eine tiefgehende Analyse folgt, in der du die Daten nicht nur beschreibst, sondern auch im Kontext der theoretischen
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Grundlagen interpretierst und untersuchst, wie sie deine Hypothesen unterstützen oder herausfordern (3).
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Anders sieht es bei dem OpenJPA"=Cache aus, dieser hat direkten Einfluss auf die Performance der Ermittlung der Daten
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und Bereitstellung der dazugehörigen Java"=Objekte. Anhand der vorgegeben Cache"=Größe kann das Potential der
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Optimierung eingestellt werden. Dies bedeutet, soweit der Cache groß genug ist um alle notwendigen Objekte zu
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speichern, sind die Verbesserung gut messbar. Ab dem Zeitpunkt, dass Objekte aus dem Cache entfernt werden müssen,
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wird die Optimierung immer geringer.
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Die Ergebnisse setzt du dann in den breiteren akademischen und praktischen Forschungskontext und diskutierst ihren
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Beitrag zu bestehenden Theorien sowie die sich eröffnenden neuen Perspektiven (4).
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Ein sehr ähnliches Verhalten konnte mit dem Ehcache festgestellt werden, nur dass bei diesem die Limitierungen höher
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angesetzt sind und die Verwaltung des Caches im Gesamtsystem effizienter aufgebaut ist, als bei OpenJPA.
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Abschließend fasst du die wichtigsten Erkenntnisse zusammen und schaffst einen nahtlosen Übergang zur Diskussion,
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indem du betonst, wie deine Ergebnisse die ursprünglichen Fragestellungen untersucht haben und welche Folgen sich für
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weiterführende Forschungen ergeben könnten (5).
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\fi
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In beiden Fällen der Optimierung über die Nutzung eines Caches, konnte durch die Messungen in der Software und der
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Abfragen an der Datenbank nachgewiesen werden, dass nicht das Ermitteln der Daten die größte Zeit einnimmt, sondern
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das Erstellen und Befüllen der Objekte in Java.
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Das Ziel dieser Bachelorarbeit war es, durch die Untersuchung der Schichten am Beispiel des Wedekind"=Projektes
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Optimierungsmöglichkeiten zu finden. Für die Untersuchung wurde sich auf die Dokumentenliste beschränkt und anhand
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dieser die Optimierungen implementiert, untersucht und jeweils mit dem Ausgangspunkt verglichen.
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Hierzu wurde der Aufbau der Software in seine unterschiedlichen Schichten zerlegt und diese einzeln Untersucht.
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Für jede Schicht wurde
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Bei den Schichten
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wurde, zu diesen zählen
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die Enterprise Java Beans, die Java Persistance API, die OpenJPA,
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Bei dem Vergleich der unterschiedlichen Abfragemethoden Criteria API und JPQL konnte keine Unterschied in der
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Performance und Abarbeitung festgestellt werden. Bei beiden Methoden konnte nachgewiesen werden, dass die syntaktisch
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gleichen Abfragen an die Datenbank gestellt wurden. Bei den Abfragen zur Dokumentenliste konnten in beiden Fällen
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durch die Umstellung der Ermittlung der unterlagerten Daten durch Hints eine Optimierung erreicht werden. Die Umstellung
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bezweckt das die unterlagerten Daten nicht einzeln für jede Zeile ermittelt wurde, sondern alle Daten auf einmal
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geladen werden und die Zuordnung der Datensätze im OpenJPA"=Framework durchgeführt wird.
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Mit der übernahme der \textit{Materialized View} aus dem Wedekind"=Projekt konnte erstmalig ein gute Optimierung
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beobachtet werden. Dies ist auf die einfachere Abfrage, die Reduzierung der Abfrage an den Datenbankserver und das
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die Objekte in eigenen Code erstellt werden und nicht durch das OpenJPA"=Framework. Hierbei konnte noch nachgewiesen
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werden, dass das parsen der Json"=Daten, die die unterlagerten Objekte enthalten, den größten Teil der Zeit benötigen.
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Auf Grund dessen wurde das parsen der Json"=Daten auf den Client verschoben, was zu einem noch besseren Ergebnis führte.
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Für dieses Ziel wurde sich auf die Dokumentenliste beschränkt und diese jeweils
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für die unterschiedllichen Optimierungen angepasst.
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Es wurde
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Für die Optimierung der Abfragen wurde die Hauptabfrage betrachtet. Bei dieser konnte anhand der visuell Darstellung
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das Problem gut identifiziert werden. Durch die Verwendung einer \textit{Common Table Expression} wurde die Anzahl
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der Datensatze direkt am Anfang auf die angefragte Menge reduziert, wodurch die Anzahl der zu betrachteten Datensätze
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für die weiteren Verlinkungen enorm reduziert wurden. Somit konnte der Datenbankserver bei diesen Verlinkung auf Indexe
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zugreifen und damit die Abfragen zusätzlich beschleunigen.
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Die Untersuchungen zeigen, dass mehrere Möglichkeiten zur Optimierung existierten, um die Zugriffe auf die
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Briefeditionen zu beschleunigen und das das größte Optimierungspotential in den ORM"=Mapper vorhanden ist. Welche der
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Optimierungen verwendet werden, liegt zum einen an der Komplexität der Abfrage und der bereitgestellten Ressourcen
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des Servers.
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\section{Ausblick}
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\label{sec:summary_and_outlook:outlook}
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Die Untersuchungen zeigen, dass die Schichten über OpenJPA weitestgehend optimal umgesetzt sind, beziehungsweise wenig
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Möglichkeiten für eine Optimierungen zu lassen. Einzig das parsen von Json ist in einem Webbrowser schneller als im
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Server durchführbar. Auf diese Weise könnten zusätzlich die Ressourcen am Server reduziert werden, beziehungsweise mit
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gleichen Ressourcen mehr Anfragen als bisher beantwortet werden.
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Die größten Optimierungspotentiale könne durch Umstellung der Abfragen und der Optimierung des ORM"=Mappers umgesetzt
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werden. Bei den Umstellungen der Abfragen ist größte Stärke, wenn die Anzahl der Abfragen drastisch reduziert werden
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können.
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Dadurch zeigt sich, dass die Untersuchung auf Ebene der ORM"=Mapper noch nicht abgeschlossen ist. Weitere Untersuchungen
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nach anderen ORM"=Mapper könnten wie in \ref{sec:evaluation:materialized-view} angedeutet das Speicherproblem lösen,
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sowie eine generelle Optimierung der Webseite zur Folge haben. Eine eigenständige Implementierung eines einfachen
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ORM"=Mapper wäre auch in Betracht zu ziehen, solange sich die Komplexität der Daten"=Struktur nicht erhöht.
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@ -4,19 +4,18 @@
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\begin{otherlanguage}{ngerman}
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\pdfbookmark[0]{Zusammenfassung}{Zusammenfassung}
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\chapter*{Zusammenfassung}
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\mytodos{Dies am Ende noch Ausfüllen!!!}
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Die Briefedition des Wedekind"=Projektes stellt die Korrespondenz von Frank Wedekind als Online"=Volltextdatenbank
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zur Verfügung um die Forschung an Frank Wedekind zu fokussieren. Um die Akzeptanz der Webseite zu erhöhen, damit
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weitere Forscher sich mit dem Thema beschäftigen, soll die Reaktionszeit für die Anfragen reduziert werden.
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Diese Arbeit betrachtet die verschiedenen Layer der Anwendung und die jeweiligen Optimierungsmöglichkeiten. Hierbei
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wird ein rein technischer Ansatz gewählt, der durch Skript basierte Messungen überprüft und ausgewertet wird.
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Betrachtet werden hierbei die Auswirkungen der verschiedenen Caches, die Abfragesprachen, eine Umstellung der
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Abfragen auf \textit{Materialized Views} und die Optimierungsmöglichkeiten der Abfragen.
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Kurze Zusammenfassung des Inhaltes in deutscher Sprache von ca. einer Seite länge. Dabei sollte vor allem auf die folgenden Punkte eingegangen werden:
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\begin{itemize}
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\item Motivation: Wieso ist diese Arbeit entstanden? Warum ist das Thema der Arbeit (für die Allgemeinheit) interessant? Dabei sollte die Motivation von der konkreten Aufgabenstellung, z.B. durch eine Firma, weitestgehend abstrahiert werden.
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\item Inhalt: Was ist Inhalt der Arbeit? Was genau wird in der Arbeit behandelt? Hier sollte kurz auf Methodik und Arbeitsweise eingegangen werden.
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\item Ergebnisse: Was sind die Ergebnisse der Arbeit? Ein kurzer Überblick über die wichtigsten Ergebnisse als Teaser, um die Arbeit vollständig zu lesen.
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\end{itemize}
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\medskip
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\noindent
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Eine großartige Anleitung von Kent Beck, wie man gute Abstracts schreibt, finden Sie hier:
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\begin{center}
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\url{https://plg.uwaterloo.ca/~migod/research/beckOOPSLA.html}
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\end{center}
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Es zeigt sich, dass die Ebenen unterschiedlich gute Optimierungsmöglichkeiten besitzen und die Caches die einfachste
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Art der Optimierung sind, stattdessen benötigen diese zusätzliche Ressourcen im Sinne des Arbeitsspeichers.
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Die Umstellung der \textit{Materialized View} inklusive der Zusammenfassung der unterlagerten Daten in eine Zeile
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zeigt das größte Optimierungspotential. Durch die Umstellung der Abfragen kann ebenfalls die Verarbeitungszeit
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reduziert werden, ist durch den größeren Anteil des ORM"=Mapper aber nicht stark ausschlaggebend.
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\end{otherlanguage}
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