1
 
This document contains notes about the design for groupcompress, replacement
 
2
 
VersionedFiles store for use in pack based repositories. The goal is to provide
 
3
 
fast, history bounded text extraction.
 
8
 
The goal: Much tighter compression, maintained automatically. Considerations
 
9
 
to weigh: The minimum IO to reconstruct a text with no other repository
 
10
 
involved; The number of index lookups to plan a reconstruction. The minimum
 
11
 
IO to reconstruct a text with another repositories assistance (affects
 
12
 
network IO for fetch, which impacts incremental pulls and shallow branch
 
18
 
Each delta is individually compressed against another text, and then entropy
 
19
 
compressed. We index the pointers between these deltas.
 
21
 
Solo reconstruction: Plan a readv via the index, read the deltas in forward
 
22
 
IO, apply each delta. Total IO: sum(deltas) + deltacount*index overhead.
 
23
 
Fetch/stacked reconstruction: Plan a readv via the index, using local basis
 
24
 
texts where possible. Then readv locally and remote and apply deltas. Total IO
 
25
 
as for solo reconstruction.
 
30
 
Reasonable sizes 'amount read' from remote machines to reconstruct an arbitrary
 
31
 
text: Reading 5MB for a 100K plain text is not a good trade off. Reading (say)
 
32
 
500K is probably acceptable. Reading ~100K is ideal. However, its likely that
 
33
 
some texts (e.g NEWS versions) can be stored for nearly-no space at all if we
 
34
 
are willing to have unbounded IO. Profiling to set a good heuristic will be
 
35
 
important. Also allowing users to choose to optimise for a server environment
 
36
 
may make sense: paying more local IO for less compact storage may be useful.
 
41
 
Index scatter gather IO. Doing hundreds or thousands of index lookups is very
 
42
 
expensive, and doing that per file just adds insult to injury.
 
44
 
Partioned compression amongst files.
 
46
 
Scatter gather IO when reconstructing texts: linear forward IO is better.
 
51
 
Merges combine texts from multiple versions to create a new version. Deltas
 
52
 
add new text to existing files and remove some text from the same. Getting
 
53
 
high compression means reading some base and then a chain of deltas (could
 
54
 
be a tree) to gain access to the thing that the final delta was made against,
 
55
 
and that delta. Rather than composing all these deltas, we can just just
 
56
 
perform the final diff against the base text and the serialised invidual
 
57
 
deltas. If the diff algorithm can reuse out of order lines from previous
 
58
 
texts (e.g. storing AB -> BA as pointers rather than delete and add, then
 
59
 
the presence of any previously stored line in a single chain can be reused.
 
60
 
One such diff algorithm is xdelta, another reasonable one to consider is
 
61
 
plain old zlib or lzma. We could also use bzip2. One advantage of using
 
62
 
a generic compression engine is less python code. One advantage of
 
63
 
preprocessing line based deltas is that we reduce the window size for the
 
64
 
text repeated within lines, and that will help compression by a simple
 
65
 
entropy compressor as a post processor.
 
66
 
lzma appears fantastic at compression - 420MB of NEWS files down to 200KB.
 
67
 
so window size appears to be a key determiner for efficiency.
 
72
 
Very big objects - no delta. I plan to kick this in at 5MB initially, but
 
73
 
once the codebase is up and running, we can tweak this to
 
75
 
Very small objects - no delta? If they are combined with a larger zlib object
 
76
 
why not? (Answer: because zlib's window is really small)
 
78
 
Other objects - group by fileid (gives related texts a chance, though using a
 
79
 
file name would be better long term as e.g. COPYING and COPYING from different
 
80
 
projects could combine). Then by reverse topological graph(as this places more
 
81
 
recent texts at the front of a chain). Alternatively, group by size, though
 
82
 
that should not matter with a large enough window.
 
83
 
Finally, delta the texts against the current output of the compressor. This is
 
84
 
essentially a somewhat typed form of sliding window dictionary compression. An
 
85
 
alternative implementation would be to just use zlib, or lzma, or bzip2
 
88
 
Unfortunately, just using entropy compression forces a lot of data to be output
 
89
 
by the decompressor - e.g. 420MB in the NEWS sample corpus. When we only want
 
90
 
a single 55K text thats inefficient. (An initial test took several seconds with
 
93
 
The fastest to implement approach is probably just 'diff output to date and add
 
94
 
to entropy compressor'. This should produce reasonable results. As delta
 
95
 
chain length is not a concern (only one delta to apply ever), we can simply
 
96
 
cap the chain when the total read size becomes unreasonable. Given older texts
 
97
 
are smaller we probably want some weighted factor of plaintext size.
 
99
 
In this approach, a single entropy compressed region is read as a unit, giving
 
100
 
the lower bound for IO (and how much to read is an open question - what byte
 
101
 
offset of compressed data is sufficient to ensue that the delta-stream contents
 
102
 
we need are reconstructable. Flushing, while possible, degrades compression(and
 
103
 
adds overhead - we'd be paying 4 bytes per record guaranteed). Again - tests
 
106
 
A nice possibility is to output mpdiff compatible records, which might enable
 
107
 
some code reuse. This is more work than just diff (current_out, new_text), so
 
108
 
can wait for the concept to be proven.
 
110
 
Implementation Strategy
 
111
 
+++++++++++++++++++++++
 
113
 
Bring up a VersionedFiles object that implements this, then stuff it into a
 
114
 
repository format. zlib as a starting compressor, though bzip2 will probably