Abstract
In recent years, publish-subscribe (pub-sub) systems based on XML document filtering have received much attention. In a typical pub-sub system, subscribing users specify their interest in profiles expressed in the XPath language, and each new content is matched against the user profiles so that the content is delivered only to the interested subscribers. As the number of subscribed users and their profiles can grow very large, the scalability of the system is critical to the success of pub-sub services. In this paper, we propose a novel scalable filtering system called FiST(Filtering by Sequencing Twigs) that transforms twig patterns expressed in XPath and XML documents into sequences using Prufer's method. As a consequence, instead of matching linear paths of twig patterns individually and merging the matches during post-processing, FiST performs holistic matching of twig patterns with incoming documents. FiST organizes the sequences into a dynamic hash based index for efficient filtering. We demonstrate that our holistic matching approach yields lower filtering cost and good scalability under various situations.
최근 XML 문서 필터링에 기반한 출판 -구독 (publish-subscribe) 시스템이 많은 관심을 받고 있다. 전형적인 출판 구독 시스템에서, 구독자들은 XPath 언어로 명세된 프로파일로 자신들의 관심을 표현하고, 새로운 내용들은 사용자 프로파일에 대하여 매칭 여부를 판단하여 관심을 가지고 있는 사용자들에게만 배달된다. 구독자의 수와 그들의 프로파일이 증가할수록, 시스템의 확장성이 출판 구독 시스템의 중요한 성공 요소가 된다. 이 논문에서는 XPath 로 명세된 가지형 패턴과 입력 XML 문서들을 Prufer의 방법을 사용하여 시퀀스로 변환하는 FiST라 불라는 새로운 필터링 시스템을 제안한다. FiST 시스템은 가지형 패턴을 구성하는 선형 경로들에 대하여 각각 매칭을 수행하고 후처리 과정에서 그 결과들을 병합하는 방법을 이용하는 대신에 가지형 패턴 전체를 사용하여 입력 문서에 대하여 매칭을 수행한다. 또한 효율적인 필터링을 위하여 시퀀스들을 해시 기반의 동적 인덱스로 구성한다. 실험 결과를 통해 전체 매칭 접근 방법이 다양한 환경에서 낮은 필터링 비용과 좋은 확장성을 가짐을 알 수 있다.
