第一部分:XML解析技术简介
XML(eXtensible Markup Language,可扩展标记语言)是由World Wide Web联盟(W3C)定义的元语言,即一种关于语言的语言。 Xml的优势或者说力量源于它的数据独立性,广泛应用在分布式计算领域。
XML解析技术的分类
根据从XML中获取数据的简易性,性能和最终所得到的数据模型的不同,XML解析技术大致可分为以下四类:
1.面向文档的流式解析;
2.面向文档的对象式解析;
3.面向文档的指针式解析;
4.面向应用的对象式解析;
这四类解析技术分别处于不同的抽象层次,适用于不同的应用场景, 针对具体的应用需求,选择合适的解析技术,往往能够减少内存消耗,缩短处理时间,更方便地获取数据,提高应用系统的整体性能。
1.1 面向文档的流式解析
流式解析是解析器顺序读取XML文档,捕获的各种事件,如元素开始和元素结束等,交由程序处理。
流式解析又分为两种解析方式:
1.推式解析(SAX:Simple API for XML)
2.拉式解析(StAX:Streaming API for XML)
这两种方式的主要区别在于是由解析器还是应用程序控制读循环(读入文件的循环)
1.1.1推式解析(SAX)
在这种解析方式中,解析器控制着读循环,在文档结束之前控制权不会返回给应用程序。
SAX是基于事件驱动的,即SAX解析器在读取XML文档的过程中生成一个事件流,并且对于每个事件通过回调事件处理程序中相应的方法来进行处理。比如元素开始和结束标记,元素内容,实体,语法分析错误等事件。
下图表示了一个Xml文件及其对应的文件流格式。
1.1.2拉式解析(StAX)
在这种解析方式中,应用程序控制着读循环。反复调用解析器获得下一个事件,直到文档结束。
StAX针对同样的XML文档所获得事件类型和SAX基本相同。
1.2 面向文档的对象式解析
DOM(Document Object Model)是用与平台和语言无关的方式对XML文档进行建模的官方W3C标准 。
DOM的层次化对象模型是一个树形结构,它将一个XML文档看作一棵节点树,每个节点代表一个XML文档中的元素。
DOM的有点在于可以随机访问,但由于DOM在使用数据前需要完整的遍历XML文档,在内存中构建树形结构表示,因此需要消耗大量的内存,尤其是对于大型文档,性能下降的很快。
1.3 面向文档的指针式解析
面向文档的流式解析效率较高,但易用性差,而对象式解析易用性强,却效率较低。
这两种方式都是提取式解析(extractive parsing)。拿DOM这个例子来说,DOM会将每一个element, attribute等都在内存中解析成对象并给与一定结构。
更新 效率问题:这种Dom解析模式注定了需要大量的创建和销毁对象(GC问题),在DOM中(SAX并不支持更新),每一次改动都需要将DOM模型重新完整的解析成XML字符串,原文件并没有被利用,即DOM并不支持增量更新。为了解决这些问题,提出了一种较新颖的指针式解析技术,即VTD-XML(一种面向文档的指针式解析)。
二、VTD-XML基本原理介绍
VTD-XML是一种无提取的XML解析方法,它较好的解决了DOM占用内存过大的缺点,并且还提供了快速的解析与遍历、对XPath的支持和增量更新等特性。VTD-XML是一个开源项目,目前有Java、C两种平台支持。
2.1 VTD-XML基本原理
为了实现non-extractive(非提取)这个目的,它将原XML文件原封不动的以二进制的方式读进内存,连解码都不做,然后在这个二进制byte数组上解析每个 element的位置并把一些信息记录下来,这种记录就被成为VTD(Virtual Token Descriptor,虚拟令牌描述符)。
之后的遍历操作便在这些保存下来的记录上进行,如果需要提取XML内容就利用记录中的位置等 信息在原始byte数组上进行解码并返回字符串。
VTD(Virtual Token Descriptor,虚拟令牌描述符)结构:
VTD是一个64bits定长的数值类型,记录了每个元素的起始位置(offset),长度(length),深度(depth)以及令牌(元素标签)的类型(type)等信息。
如下图,表示了每个元素的位置及类型信息,对Xml的所有操作都是基于这个数据结构。
下图表示了VTD目前所支持的所有元素的类型(12种):
查询与更新:
如果需要提取XML内容,就查找VTD数组,利用VTD记录中的位置等信息在原始比特数组上进行解码并返回字符串。
而且VTD-XML还可以高效的实现增量更新,例如,如果想在一个大型XML文档中找出一个节点元素并删除它,那么只需要找到这个元素的VTD,将这个VTD从VTD数组中删除,然后再利用所有的VTD写出到另一个二进制数组中就可以了,这就是所谓增量更新。这个过程实际上就是一个二进制数组的拷贝过程,其效率是非常高的。
下图是三种主要的XML解析的相关功能及性能比较:
第三部分:应用实例
VTD-XML解析xml通常经过以下几步:
1.以一个byte数组开始(存放xml);
2.利用VTDGen进行解析;
3. 利用VTDNav进行导航定位;
4. 节点遍历使用Autopilot;
5. 利用Xpath进行节点选择
6. 增量更新使用XMLModifier
下面的代码主要功能:首先根据Xpath选择某些属性partNum='872-AA' 的item元素并用someting元素替换;替换价格小于40的元素文本为200.
/* In this java program, we demonstrate how to use XMLModifier to incrementally
* update an simple XML purchase order.
* a particular name space. We also are going
* to use VTDGen's parseFile to simplify programming.
*/
import java.io.File;
import java.io.FileOutputStream;
import com.ximpleware.AutoPilot;
import com.ximpleware.ModifyException;
import com.ximpleware.NavException;
import com.ximpleware.VTDGen;
import com.ximpleware.VTDNav;
import com.ximpleware.XMLModifier;
public class update {
public static void main(String argv[]){
try {
// open a file and read the content into a byte array
VTDGen vg = new VTDGen();
String path = update.class.getResource("").getPath();
System.out.println(path);
if (vg.parseFile(path + "oldpo.xml", true)){
VTDNav vn = vg.getNav();
File fo = new File("f:/newpo.xml");
FileOutputStream fos = new FileOutputStream(fo);
AutoPilot ap = new AutoPilot(vn);
XMLModifier xm = new XMLModifier(vn);
ap.selectXPath("/purchaseOrder/items/item[@partNum='872-AA']");
int i = -1;
while((i=ap.evalXPath())!=-1){
xm.remove();
xm.insertBeforeElement(" \n");
}
ap.selectXPath("/purchaseOrder/items/item/USPrice[.<40]/text()");
while((i=ap.evalXPath())!=-1){
xm.updateToken(i,"200");
}
xm.output(fos);
fos.close();
}
}
catch (NavException e){
System.out.println(" Exception during navigation "+e);
}
catch (ModifyException e){
System.out.println(" Modify exception occurred "+e);
}
catch (Exception e){
}
}
修改前的Xml文件:
修改后的Xml文件,红色字体为修改后的:
官网地址:http://vtd-xml.sourceforge.net/
ps:14年有更新还有详细的性能对比,跟有利于学习使用
第四部分:其他解析方式
前面所谈到的三种解析技术都是面向文档的,还有第四种解析技术:面向应用的对象式解析技术。
面向文档的解析技术对主要关心文档的XML结构的应用程序来说是适用的,但是有很多应用程序仅仅将XML作为数据交换的媒介,它们更关心的是文档数据本身,而面向应用的对象式解析技术更适用。
面向应用的对象式解析技术又称为为XML数据绑定,指将数据从一些存储媒介(如XML文档、文本文件和数据库)中取出,并通过应用程序表示这些数据的过程,即把数据绑定到虚拟机能够理解并且可以操作的某种内存中的结构。
数据绑定并不是一个新鲜的概念,其在关系数据库上早已得到了广泛的应用,如Hibernate就是针对数据库的轻量级数据绑定框架。