Programme müssen ihre Daten nicht immer am SQL-Datenbankserver aufgeben: Für viele Aufgaben sind eingebettete Datenbanken die bessere Wahl. Jean-Claude Wippler hat mit Metakit eine DB-Engine entwickelt, die sehr sparsam mit den Ressourcen umgeht und dennoch einen großen Funktionsumfang bietet.

Viele Programme benötigen eine leistungsfähige Datenbank, um Informationen geordnet abzulegen und zu suchen, etwa Adress- oder Kundenverwaltungen, Literaturlisten und Kataloge. Unter Linux ist der Griff zu einer SQL-Datenbank wie PostgreSQL oder MySQL zumindest finanziell kein Problem, der Aufwand ist jedoch erheblich. Will man das Programm inklusive Datenbank per Internet verbreiten oder soll eine Kataloganwendung von CD laufen, dann kommt eine SQL-Datenbank kaum in Frage.

Datenbank und Anwendung im selben Prozess

Für solche Aufgaben ist die eingebettete Datenbank Metakit von Jean-Claude Wippler eine leistungsfähige Alternative. Sie läuft ohne großen Aufwand innerhalb der Anwendung und verzichtet auf einen extern Server. Metakit wurde bis hin zu IBMs Großrechner S390 auf praktisch jede Architektur portiert, auch das Address Book von Mac OS X nutzt dieses freie Produkt (X/MIT-Lizenz). Tcl-Programmierer betten Metakit per Mk4Tcl in ihre Programme ein.

Die Quellen sind von[1] zu beziehen, zur Zeit ist Version 2.4.9.2 aktuell. Das nächste Feder-Lesen wird das Konzept der Starkits vorstellen – das verspricht das Ende des Kompilierens. Bis es soweit ist, muss der Programmierer noch etwas Handarbeit investieren. Das Auspacken, Konfigurieren und Übersetzen ist aber in wenigen Schritten erledigt:

tar -xzvf metakit-2.4.9.2.tar.gz
cd  metakit-2.4.9.2/builds/
../unix/configure --enable-shared 
  --with-tcl=/usr/local/include
make install

Danach lässt sich die Tcl-Erweiterung mit »package require Mk4tcl« in den Interpreter laden. Sie enthält neun Kommandos im Namespace »mk«, um Datenbanken und deren Inhalt zu bearbeiten. Die wichtigsten Kommandos sind in Tabelle 1 zusammengefasst.

Metakit-Kommandos

Gut strukturiert

Die meisten CD-Abspielprogramme greifen inzwischen auf die Daten von Freedb.org oder Gracenote zurück, um Informationen über Künstler und Titel einer CD anzuzeigen. Manchmal wäre es aber praktisch, in dieser Diskographie suchen zu können, ohne online zu sein. Freedb.org stellt die Datensätze zum Download bereit, sie bestehen aus einer Textdatei pro CD. Nachdem die Daten in einer Metakit-Datenbank gelandet sind, fehlt nur noch ein kleines GUI mit Suchfunktion. Das Auslesen der Textdateien ist hier nicht weiter interessant, die Quellen liegen auf dem FTP-Server des Linux-Magazins bereit[2].

Während bei den großen Datenbanken (auch bei der Berkeley DB[3]) mehrere Dateien zu einer Datenbank gehören, legt Metakit alles in einem File ab. Das Metakit-Kommando »mk::file open Tagname Dateiname« öffnet eine Datenbank aus einer Datei und versieht sie mit einem Tag. Tags identifizieren die Datenbanken, sie sind bei den weiteren Kommandos nötig.

Das Äquivalent zu Tabellen sind in Metakit so genannte Views. Views bilden zusammen mit dem Tag (durch einen Punkt verbunden) einen eindeutigen Pfad. Eine neue View entsteht mit dem Kommando »mk::view layout Tagname.View Definition«. Die Definition ist eine Liste der Spaltennamen. Normalerweise sind alle Spalten vom Typ String, durch das Anhängen eines Typkennzeichens lassen sich andere Datentypen erzeugen:

• »:I« Integer
• »:L« Long
• »:F« Float
• »:B« Binary

In Listing 1 legen die Zeilen 7 und 8 zwei Views an. Die erste enthält die CD-Daten, die zweite dient für die Trackdaten. Die »NR«-Spalte der »tracks«-Views ist ein Integer, die anderen Spalten sind Strings. Neben einfachen Tabellen kennt Metakit auch Untertabellen. Die beiden Tabellen könnte man durch eine einzige mit einer Untertabelle für die Tracks ersetzen:

mk::view layout db.cds 
{DISCID ARTIST ALBUM {TRACKS {NR:I LABEL}}

Die in einer Datenbank enthaltenen Views lassen sich mit »mk::file views« jederzeit abfragen. Sind alle Views angelegt, können sie Daten aufnehmen. Ein einzelner Datensatz nennt sich Row, er entspricht einer Zeile in einer View.

Bequem beladen

Das Auslesen der Daten von Freedb.org ist im Beispiel nicht enthalten, der vollständige Quellcode zu diesem Feder-Lesen ist aber auf unserem FTP-Server zu finden[2]. Das Beispiel in Listing 1 erzeugt nur die Daten für eine CD, hierzu dient das »mk::row append«-Kommando in den Zeilen 11 bis 18. Die Daten sind dabei als Paare der Form » Spaltenname Wert« anzugeben.

Wie immer bei Datenbanken stellt sich auch für Metakit die Konsistenzfrage. Normalerweise arbeitet Metakit im Autocommit-Modus und speichert alle Änderungen sofort in der Datenbank. Gibt der Programmierer bei »mk::file open« jedoch die Option »-nocommit« an, dann muss er alle Änderungen mit »mk::file commit« bestätigen oder mit »mk::file rollback« den letzten gespeichert Zustand wiederherstellen. Anders als SQL-Datenbanken belohnt Metakit die »-nocommit«-Option allerdings nicht mit zusätzlicher Performance.

Die Anzahl der Einträge in einer Tabelle (einer View) ermittelt das Kommando »mk::view size View« (siehe Zeile 21). Die Ausgaben des Beispielprogramms sind im Abbildung 1 zu sehen.

Abbildung 1: Das Beispielprogramm, hier von einer Tkcon aus aufgerufen. Die ersten beiden Ausgaben (blau) stammen von den Programmzeilen 20 und 21 aus Listing 1. Die Tracks-View enthält demnach sechs Zeilen.

Beispielskript

01 package require Mk4tcl
02 
03 # Datenbank öffnen
04 mk::file open cddb cddb.db
05 
06 # Zwei Views anlegen
07 mk::view layout cddb.cds "DISCID ARTIST ALBUM"
08 mk::view layout cddb.tracks "DISCID NR:I LABEL"
09 
10 # Daten einfügen
11 mk::row append cddb.cds DISCID eb101210 
12     ARTIST "Maria Graf" ALBUM "Harp Recital"
13 mk::row append cddb.tracks DISCID eb101210 
14     NR 1 
15     LABEL "Louis Spohr: Fantasie for Harp, Op. 35 in C minor"
16 mk::row append cddb.tracks DISCID eb101210 
17     NR 2 
18     LABEL "Johann Christian Boch: Sonata Op. 5 No. 3 in G major 1."
19 
20 puts "nnBeispiel 1"
21 puts "Größe [mk::view size cddb.tracks]"
22 
23 # Eine Reihe ausgeben
24 puts "Zeile cddb.tracks!0 "[mk::get cddb.tracks!0]""
25 
26 # ... mit Cursor
27 mk::cursor create tcrs cddb.tracks 0
28 puts "Position [mk::cursor  position tcrs]"
29 mk::cursor incr tcrs
30 puts "Position [mk::cursor  position tcrs]"
31 puts "Zeile cursor "[mk::get $tcrs]""
32 
33 # Daten aus Views in ein Tcl-Array kopieren
34 set result [lindex [mk::select cddb.cds  -keyword ARTIST "graf"] 0]
35 array set cd [mk::get cddb.cds!$result]
36 parray cd
37 
38 # Foreach-Multiset
39 foreach row [mk::select cddb.tracks -exact DISCID $cd(DISCID)] {
40     foreach {name wert} [mk::get cddb.tracks!$row] {
41         set $name $wert
42     }
43     puts "Track $NR: $LABEL"
44 }
45 
46 # Daten ändern
47 set result [lindex [mk::select cddb.tracks -exact DISCID $cd(DISCID)  NR 2]  0]
48 mk::set cddb.tracks!$result LABEL "Johann Christian Bach: Sonata Op. 5 No. 3 in G major 1."
49 puts [mk::get cddb.tracks!$result ]
50 
51 # Schema implizit ändern
52 mk::set cddb.cds!0 VORHANDEN:I 1

Leichtes Abfragen

Nachdem die Datenbank gefüllt ist, kann es an das Abfragen gehen. Metakit speichert alle Daten in Zeilen, die im Format » Tagname.View!Zeile« adressiert werden. Damit lässt sich eine komplette Zeile abfragen: »mk::get Tagname.View!Zeile« gibt die Daten paarweise als Spaltenname und Wert aus (Zeile 24). Sie lassen sich daher per »array set« in ein Tcl-Array umwandeln (ab Zeile 34) und von dort gegebenenfalls per »array get« wieder abfragen und in die Datenbank speichern.

Ein anderer Trick kommt in Zeile 40 zum Einsatz: eine »foreach«-Schleife mit mehreren Variablennamen (Foreach-Multiset). Normalerweise wird »foreach« nur mit einer Variablen verwendet, die bei jedem Schleifendurchlauf einen weiteren Wert aus der Liste erhält. Das gilt auch für mehrere Variablen: Diese erhalten auch jeweils den nächsten Wert aus der Liste, im Beispiel den Variablennamen aus der Datenbank und den dort abgelegten Wert. Das »set«-Kommando im Schleifenkörper weist dann dem Variablennamen den Wert zu, der ab nun in der Variablen zur Verfügung steht. Dieser Trick kann viele »lindex«-Aufrufe sparen, wenn ein Programm Daten aus Listen extrahieren soll.

Zum Erzeugen und Bearbeiten der Zeilenadresse steht das »mk::cursor«-Kommando zur Verfügung. Im Beispiel erzeugt Zeile 27 einen Cursor für die Tracks, Zeile 29 verschiebt ihn und Zeile 31 gibt die Daten aus, die sich an der neuen Position befinden.

Einer der großen Vorteile von Datenbanken gegenüber einfachen Dateien sind ihre Suchfunktionen. Metakit hat hierfür das »mk::select«-Kommando zu bieten. Anders als bei SQL-Datenbanken ist dies zwar keine ausgefeilte Abfragesprache mit Subselects und Verknüpfungen über mehrere Tabellen, es ist dennoch für die meisten Aufgaben ausreichend. Das »mk::select«-Kommando erwartet neben der View eine Liste mit Spaltennamen und Werten, die sich in den gesuchten Zeilen befinden sollen.

Datensätze suchen, finden und verändern

Der Default-Suchmodus ist Case-insensitive, Groß- und Kleinschreibung spielen also keine Rolle. Es stehen aber eine Reihe weiterer Suchmodi zur Verfügung (Tabelle 2). Bei der Namenssuche ist die Option »-keyword« besonders praktisch, hier muss der Suchwert (zum Beispiel der Nachname) nur im Namen enthalten sein, damit Metakit den Eintrag findet. Beim GUI für die CDDB-Datenbank (Abbildung 2) kann der Anwender die Suchoption per Menü ändern.

Abbildung 2: Mit Metakit lässt sich sehr schnell eine Oberfläche zur Offline- Suche in der CDDB (CD-Datenbank von Freedb.org) programmieren. Das vollständige Listing dazu liegt auf dem Linux-Magazin-FTP-Server [2].

Änderungen kommen in den besten Datenbanken vor. Im zweiten Track (Zeile 18) zum Beispiel hat sich ein Tippfehler eingeschlichen, den es zu korrigieren gilt. Hierzu dient das »mk::set«-Kommando in Zeile 48, das einen einzelnen Eintrag (nur den »LABEL«-Wert) in der Datenbank überschreibt.

Neben dem einfachen Ändern bestehender Zeilen kann der Programmierer bei Metakit sogar die Datenbankstruktur dynamisch ergänzen. Um aus der einfachen Anzeige der CDDB-Daten ein Programm zu entwickeln, das die eigene CD-Sammlung verwaltet, fehlen (je nach Ordnungsliebe) einige Spalten. Eine könnte aussagen, ob man diese CD hat oder gar, welche Nummer sie in der eigenen Sammlung trägt. Eine weitere Spalte würde das gescannte Cover aufnehmen.

Für diese Ergänzungen ist keine Änderung des Schemas notwendig, es reicht aus, diesen Wert per »mk::set« einzufügen (siehe Zeile 52 im Beispielprogramm). Dieses Kommando ergänzt implizit die neue Spalte bei allen vorhandenen Einträgen. Die Kehrseite ist, dass Fehler bei der Eingabe eventuell zu keiner Fehlermeldung führen, sondern zu einer geänderten View.

Wer sich näher mit Metakit beschäftigen will, dem sei neben der Dokumentation auf der Homepage auch Mark Rosemans Einleitung[4] sowie das Tcl\’ers Wiki[5] empfohlen. Wie immer in der Welt der freien Software gibt es zu Metakit natürlich Alternativen. Bei den eingebetteten Datenbanken ist das vor allem die Berkeley DB[3], die sich unter anderem im Slapd-LDAP-Server oder in Evolution findet. Allerdings können je nach Konfiguration mehrere Dateien für eine Berkeley DB notwendig sein, was das Verbreiten der Datenbank erschwert.

Das fertige Skript für die CDDB-Oberfläche wird vermutlich aus mehreren Teilen bestehen: einer Reihe von kleinen Skripten, einer oder mehreren kompilierten (also plattformabhängigen) Erweiterungen und vielleicht noch Bitmaps für Icons. Die Anwendung läuft damit zwar prima auf dem eigenen Rechner, zum Ausliefern (neudeutsch Deployment) ist das jedoch wenig kundenfreundlich.

Suchoptionen

Lieferbar

Bisher gab es die Möglichkeit, mit Prowrap[6] von Active State oder dem freien Pendant Freewrap[7] von Dennis LaBelle eine ausführbare Datei zu erstellen, die alle Bestandteile eines Programms enthält. Jean-Claude Wippler hat sich auch dieses Themas angenommen, seine Starkit-Lösung[8] ist – neben virtuellen Dateisystemen – Thema im nächsten Feder-Lesen. (fjl)

Abbildung 3: Ram Debugger ist ein grafischer Debugger für Tcl-Programme, der gleichzeitig als Editor und IDE dienen kann. Praktisch: Per GDB-Backend entwanzt er auch C- und C++-Programme.