信息集成数据模型研究_符宁

收稿日期:2007-03-05;修回日期:2007-06-24 基金项目:国家“863”计划资助项目(2006A A 01Z 162);“十一五”国防预研资助项目(513150201);国家发展改革委员会资助项目(20052139)

作者简介:符宁(1976-),男,陕西兴平人,讲师,博士研究生,主要研究方向为信息集成、分布式计算(f u n i n g d e @g m a i l .c o m );周兴社(1955-),男,陕西蒲城人,教授,主要研究方向为分布式计算、普适计算、网络化嵌入式计算;詹涛(1975-),女,陕西洛南人,讲师,博士研究生,主要研究方向为信息集成、分布式计算.

信息集成数据模型研究

＊

符　宁,周兴社,詹　涛

(西北工业大学计算机学院,西安710072)

摘　要:信息集成是指将多个信息源进行整合,为用户提供一个统一访问这些信息的接口或数据视图。公共数

据模型是设计信息集成系统的基本出发点,从分类的角度对信息集成公共数据模型进行研究。对各种数据模型的特点、描述能力、应用领域以及发展现状作了分析和比较。关键词:信息集成;数据模型;信息集成系统中图分类号:T P 311 文献标志码:A 文章编号:1001-3695(2008)05-1285-03

D a t a m o d e l s f o r i n f o r m a t i o n i n t e g r a t i o n

F UN i n g ,Z H O UX i n g -s h e ,Z H A NT a o

(S c h o o l o f C o m p u t e r ,N o r t h w e s t e r nP l o y t e c h n i c a l U n i v e r s i t y ,X i 'a n 710072,C h i n a )

A b s t r a c t :I n f o r m a t i o n i n t e g r a t i o n r e f e r s t o t h e c o m b i n a t i o n o f d a t as o u r c e s w h i c h p r o v i d e s u s e r s w i t ha u n i f i e dv i e wo f t h e s e d a t a .D a t a m o d e l i s t h e b a s e f o r d e s i g n i n g t h e i n f o r m a t i o ni n t e g r a t i o ns y s t e m .T h i s p a p e r s t u d i e d d a t a m o d e l s f o r t h e s y s t e m s f r o mt h e v i e w p o i n t o f t a x o n o m y ,a n a l y z e da n dc o m p a r e dt h e s e d a t a m o d e l s 'c h a r a c t e r i s t i c s ,d e s c r i p t i o nc a p a b i l i t y ,a p p l y i n g f i e l da n dd e v e l o p m e n t .K e y w o r d s :i n f o r m a t i o n i n t e g r a t i o n ;d a t a m o d e l ;i n f o r m a t i o n i n t e g r a t i o n s y s t e m 信息集成是指将多个信息源集成为一个信息系统,为用户提供一个统一的访问这些信息的接口或数据视图[1]。在信息集成系统中,公共数据模型是解决各信息源不同数据模式之间异构性的基础。设计一个信息集成系统的首要问题就是选择或者设计一个适合的公用数据模型。数据模型包括数据的静态描述、数据支持的操作和数据之间的约束三方面的内容。信息集成系统中的成员系统具有已存性、自治性、分布性和异构性的特点

[1]

。为了解决各个成员系统的数据模式具有异构

性,研究者提出了各种各样用于信息集成的数据模型。

　关系数据模型及扩展

关系数据模型的基本概念是元组和数据表,表可以看成是元组的集合。关系数据模型支持关系代数操作,支持参照实体完整性约束、参照完整性约束和域约束,用户使用S Q L 语言来访问关系数据模型[2]。关系数据模型有着坚实的数学理论基础,概念简单,得到了广泛的应用。1980年前后,一些早期的信息集成系统开始采用关系数据模型来集成多个数据库[3]。

典型的采用关系数据模型的信息集成系统是美国密歇

根—迪尔伯恩大学的C O R D S [4]

,该系统实现了对多个异构关

系数据库的集成。在此基础上,该项目组对多数据库系统查询处理特别是查询优化作了较多的研究,提出了查询采样、查询探测、模糊查询等技术对全局查询进行优化,还提出了衰减代价评估模型以实现对全局查询的优化。中国科学院软件研究所设计的I S -G l o b a l 采用的也是关系数据模型。

采用关系数据模型作为信息集成系统的公共数据模型的

优点在于:

a )关系数据模型概念简单并且有着广泛的应用背景,采用关系数据模型作为公共数据模型易于被用户理解和接受。

b )关系数据模型有着坚实的理论基础,形成了完整的理论体系。这些丰富的理论知识能够指导研究者采用关系数据模型的信息集成作深入研究。

c )关系型数据库有着广泛的应用,采用关系数据模型特别适合对遗留系统的关系型数据进行集成,全局模式和局部模式之间的映射和转换比较容易。

人们就基于关系数据模型的数据集成作了很多的研究工作并取得了丰富的成果。例如,采用形式化的方法来描述数据集成;在L A V 方法中引入一个虚拟的全局模式,将各个信息源视为物化了的查询,在理论上将用户基于全局模式的查询转换为基于视图来回答查询的问题[5];论证了基于视图的查询回答问题是N P 完全问题[6]等。

采用关系数据模型作为信息集成系统的公共数据模型虽然具有上述优点,但是关系数据模型的描述能力有限、语义信息不丰富。并不是所有的信息都可以描述成数据表的形式,如果集成系统的成员数据模型还包括非关系模型,就必须对关系模型进行扩展。为了能够集成更多类型的信息系统,一些研究者采用扩展的关系数据模型来设计信息集成系统。

采用扩展关系数据模型的信息集成系统的典型代表是A T ＆TB e l l 实验室的I n f o r m a t i o nM a n i f o l d 。该系统的目标是对WWW 上的结构化信息源进行集成[7]。该系统中存在一个虚拟的全局模式,信息源的内容被描述成基于全局模式的查询,

第25卷第5期2008年5月　

计算机应用研究A p p l i c a t i o n R e s e a r c h o f C o m p u t e r s

V o l .25N o .5

M a y 2008

信息源的查询能力采用五元组的形式来描述。该系统采用的数据模式是在关系模型的基础上作了面向对象的扩展,引入了类和类的继承层次架构,类在实现时用多个数据表来描述。这种扩充增强了数据模型的描述能力,使得系统的全局模式具有较好的稳定性,当新的信息源加入后不需要对全局模式频繁地修改和扩充。M a n i f o l d系统采用该数据模型实现了对网络的几百个信息源的集成,并且得到了较好的实验效果。

扩展的关系模型在关系模型中加入了面向对象的思想,描述能力得到了扩充,但是仍然具有很多局限性。扩展关系模型在对于复杂数据的描述和对于数据间联系的表现力上不尽如人意。为了增强公共数据模型的描述能力,适应信息源多样性的特点,集成各种类型的信息源,研究人员开始采用面向对象的数据模型来进行信息集成[8]。

　面向对象数据模型

面向对象数据模型的基本概念是对象。对象是由一组数据结构和在其上定义的操作封装而成。每个对象在全局范围内有一个惟一的对象标志I D。类是对象的模板,类之间的关系包括泛化、特化和继承。对象数据模型支持将简单对象进行组合构成复杂的对象[9]。面向对象的数据模型支持的约束包括对象约束和类约束,支持的操作是对象代数。一般来讲,采用对象数据模型作为公共数据模型的信息集成系统都会支持一种类S Q L语言的对象查询语言。

典型的采用面向对象数据模型作为公共数据模型的信息集成系统是惠普实验室数据库技术部开发的P e g a s u s系统[8],它能集成本地和外部的多个自治数据库。P e g a s u s的公共数据模型是称为I r i s的面向对象模型,包括对象、类型和函数。类型相当于类的概念,被组织在一个能提供泛化、特化和多重继承的有向无环图中,对象的性质、对象间的关系以及对象的计算都由函数表达。P e g a s u s是用一种叫做H O S Q L语言作为数据定义和数据操作语言。H O S Q L是O S Q L的超集,它使用非过程化的表达式来操作多个数据库。

另外,大部分多数据库系统都采用面向对象的数据模型作为公共数据模型。例如土耳其中东技术大学的多数据库管理系统M I N D、爱尔兰D u b l i nC i t y大学的O A S I S系统、东北大学提出的面向对象的信息集成系统S C O P E/C I M S、意大利U n i v e r-s i t a d i R o m a T r e数据库研究小组研制的A R A N E U S系统中提出的面向We b页面的模型A D M都是基于O D M G(o b j e c t d a t a-b a s e m a n a g e m e n t g r o u p)的面向对象的数据模型。德国G M D-I P S I的K O D I M开发的原型系统V i e w S y s t e m、美国通用电信公司G T E实验室开发的D O M S系统、O M S的公共数据模型F U G U E、欧洲信息技术研究发展战略计划中的C I S项目、美国普渡大学的I n t e B a s e等项目中采用的数据模型也是典型的面向对象的数据模型。

采用面向对象数据模型作为信息集成的公用数据模型的优点在于:a)面向对象数据模型具有泛化、聚合、继承和方法的概念,有丰富的语义和很强的描述能力。b)相对扩展的关系模型而言,面向对象的数据模型支持集成的成员系统类型更丰富。基于关系模型和对象模型的信息系统都可以被集成进来,新的数据源经过包装并描述其检索能力后,就可以插入到集成系统中来。

在理论研究方面,关于面向对象数据模型、对象代数、对象查询语言等方面有很多研究成果。研究者们就对象数据模型到其他类型的数据模型的映射与转换问题做了很多的研究工作。在集成过程中模式语义冲突问题的研究中,国内东北大学的S C O P E/C I M S研究组提出了一种面向对象数据模型的多数据库系统中模式语义冲突分离方法及解决策略。在对象数据模型完整性约束的集成研究中,研究者们还提出了相关在模型集成中处理完整性约束的规则等。

随着计算机网络和WW W的发展,人们对信息集成系统的要求已经不是集成数据库系统了,还要求能集成非数据库系统的数据,如文件系统、电子邮件、电子表格、H T M L/X M L文档等。这些数据的特点是没有显式的数据模式。面向对象数据模型能够管理的主要还是结构化数据,对于存储在H T M L/ X M L文档、多媒体数据等使用面向对象的数据模型描述比较困难。另外,在面向对象数据模型中数据模式和数据是分开存放的,这不便于自描述数据的集成。在这种背景下,一些研究者提出了基于有向图的数据模型来进行信息集成[10]。

　基于有向图的数据模型

在基于有向图的数据模型中,数据与数据之间的关系用有向图中的节点和边来描述。与传统的数据模型不同,在这类数据模型中,数据描述信息与数据是存放在一起的,因此特别适合描述没有显示结构的数据。基于图的数据模型非常灵活,具有很强的描述能力,能够自然地描述复杂对象与其成员对象的引用关系和W WW上H T M L/X M L文件的链接关系。

T S I M M I S是由美国斯坦福大学数据库研究组研制开发的著名的异构信息源集成系统[10]。该系统中采用了基于有向图的自描述数据模型O E M(o b j e c t e x c h a n g em o d e l)。该模型中数据与数据的模式信息混合在一起,不仅具有描述结构化数据的能力,而且能够较好地描述无结构化和半结构化的数据。在O E M对象模型中,一个对象用四元组〈O I D,l a b e l,t y p e,v a l u e〉来描述。其中:O I D是对象表示符;l a b e l用于描述对象所表示的意义;t y p e用于描述对象的类型;v a l u e用于描述对象的值。为了能够描述来自各种数据源的数据,一个对象描述子〈O I D, l a b e l,t y p e,v a l u e〉中,t y p e除了可以表示基本数据类型外,还可以表示集合数据类型(如s e t、l i s t)和引用类型。如果一个对象的类型是引用类型,表示该对象由其他对象聚集而成,它的值是所引用对象标志符的集合。

一个O E M对象O可以用一个带根的连通有向图表示成O(r,V,E)。其中节点表示对象;边表示对象之间的引用关系。根节点是一个聚集对象,它是引用类型的;V是该聚集对象及其所有引用对象的集合;E是对象之间引用关系的集合,即E= {〈v

i

,v

j

〉v

i

是V中对象O

i

的标志符∧v

j

是V中对象O

j

的标

志符∧O

i

引用对象O

j

是V中对象O

j

的标志符}。例如,由A.G u p t a撰写的资料(包含一本书目信息和一篇文献)可以描述如下:

〈＆1,D B P L,s e t,{＆2,＆3}〉

　〈＆2,b o o k,s e t,{＆4,＆5,＆6,＆7}〉

〈＆4,t i t l e,s t r i n g,′m a t e r i a l i z e dv i e w s′〉

〈＆5,I S B N,i n t e g e r,999〉

〈＆6,k e y w o r d,s t r i n g,′r e l a t i o n a l′〉

〈＆7,a u t h o r,s t r i n g,′A.G u p t a′〉

　〈＆3,a r t i c l e,s e t,{＆7,＆8,＆9}〉

〈＆8,t i t l e,s t r i n g,′c o n s t r a i n t c h e c k i n g′〉

·

1286

·计算机应用研究　第25卷

〈＆9,c o n f e r e n c e,s e t,{＆10,＆11,＆12}〉

〈＆10,n a m e,s t r i n g,′S I G M O D′〉

〈＆11,y e a r,i n t e g e r,1993〉

〈＆12,l o c a t i o n,s t r i n g,′Wa s h i n g t o n,D C′〉

该对象的结构可以用有向图描述,如图1所示。

X M L是元标记语言,它完全面向数据内容,是自描述语言,可以描述线性表、树、图等数据结构。它允许用户为各类数据创建自己的标记,以此来创建不依赖于平台、语言的开放数据。自X M L标准出现后,O E M采用X M L重新构建其O E M模型。自此O E M模型逐渐向n a t i v e X M LD B方向发展。

华中科技大学在P a n o r a m a项目中提出的X I D M模型是一种基于X M L的集成数据模型[11]。在X I D M中一个集成系统的全局模式可以表示为一个置标的有向连通图G=〈v e r t e x, e d g e〉。其中:v e r t e x是节点的集合;e d g e是边的集合。图G的一个节点可以表示为一个五元组e c l u s t e r=〈k e y,a t t r i b u t e s, s u b E C l u s t e r s,q u a l i f i c a t i o n s,m a p p i n g s〉。其中:k e y是元素簇的关键属性列表;a t t r i b u t e s是元素簇的属性有序列表,且k e y a t t r i b u t e s;s u b E C l u s t e r s是e c l u s t e r的子元素簇的有序列表;q u a l-i f i c a t i o n s是e c l u s t e r的元素所满足的限定条件集;m a p p i n g s是e c l u s t e r模式映射信息的集合。在X I D M中有两类边,标记类边用于描述元素簇与子元素簇之间的联系,引用类边表示不同元素簇之间的引用关系。

东南大学在V e r s a t i l e项目中提出的O I M模型也是基于有向图的数据模型[12]。在定义O I M对象模型的基础上,他们提出了O I M对象代数。O I M对象代数定义了一系列O I M对象操作,包括对象的并、差、选择、投影、粘贴和切削。

基于图的数据模型主要是为异构数据源集成而设计。与面向对象数据模型相比,它具有以下优点和特点:

a)有丰富的语义,支持复杂类型和抽象机制,能够提供传统数据模型所不能表示的基本构造符之间的关系。

b)具有自描述的特性,数据与数据模式存放在一起,适合描述那些没有显示模式或者模式无法与之匹配的数据对象。

c)更加方便的集成包括数据库系统、文件系统、We b信息系统等多种异构系统中的数据。

d)基于图的数据模型是极其灵活的数据模型,能够方便地描述各种数据源中的数据,尤其是自描述的数据。这是其他数据模型无法比拟的。

　几类数据模型的比较分析

综上所述,可以从如下角度对用于信息集成的数据模型进行比较和分析。

a)从信息集成公共数据模型的发展历史来看。关系数据模型产生于1970年,而最早的基于关系数据模型的信息集成系统产生于1981年[4]。20世纪80年代初,面向对象思想与数据处理技术相结合产生了面向对象数据模型。基于对象数据模型的信息集成系统出现在1990年左右[8]。研究者就基于这两类的数据模型的信息集成系统作了持续、深入和广泛的研究。基于有向图的数据模型的信息集成系统产生于1995年左右[10],这类数据模型有着描述能力强和灵活的优点,正越来越多地得到研究人员的关注。

b)从概念的数据结构和模型的描述能力角度来看。关系数据模型的基本概念是元组和数据表,数据结构相比较而言最简单,但描述能力较弱;扩展的关系模型增强了在关系模型基础上的描述能力,但仍然受到关系数据模型的约束和局限;面向对象的数据模型支持复杂对象,引入了继承、封装方法等概念,描述能力得到了大大的增强;基于有向图的数据模型最灵活,描述能力也最强,但是其数据结构比较复杂。

c)从支持的操作角度看。关系数据模型支持关系代数;面向对象的数据模型支持对象代数;而基于有向图的数据模型支持对象代数或者基于X M L的代数。

d)从模型支持的约束角度看。关系数据模型支持和参照完整性约束,数据之间的约束较强;对象数据模型支持对象约束和类约束;而基于有向图的数据模型涉及的约束较少。

e)从应用领域的角度看。关系数据模型适合用来集成经典关系型数据库;面向对象的数据模型不仅可以支持集成关系型数据库,还能够集成有复杂结构的数据对象,较多地应用于既需要集成关系型数据库又需要集成对象数据库的多数据库集成领域;基于有向图的数据模型比较灵活,能够较好地描述无结构化和半结构化数据的数据模型,适用于需要集成包括数据库、文件、We b信息等多种异构系统的应用领域。

f)从查询语言角度来看。关系数据模型支持结构化查询(S Q L)语言,S Q L语言有着高度非过程化的特点,非常适合结构化数据,但对半结构化和无结构化数据无能为力;面向对象数据模型支持对象查询语言(o b j e c t q u e r yl a n g u a g e,O Q L),它是以O D M G对象模型为基础的类S Q L语言;基于有向图的数据模型支持X M L查询语言或对象查询语言。X M L查询语言能实现多种复杂的数据操作、支持多种数据类型、处理无结构和半结构化数据的能力比较强。相同点是这些语言都有类似“s e l e c t-f o r m-w h e r e”的结构,而且都是高度非过程化的。

从分析和比较中可以看出以下发展趋势:

a)用于集成信息的公共数据模型正从传统的数据模型向能够集成文件系统等非数据库系统的方向发展。

b)这些数据模型在不同程度上运用面向对象的思想,很多信息集成系统的数据模型都是典型的面向对象的数据模型。而在基于有向图的数据模型中,图中数据元素仍常运用对象的方式来表示。

c)基于有向图的数据模型是信息集成数据模型的发展方向。由于基于有向图的数据模型有很强的描述能力,特别适合非结构化信息的集成。

d)越来越多的数据模型采用X M L作为描述语言。

　结束语

随着信息集成技术的发展,目前又出现了许多新的研究热点。例如基于本体的信息集成、面向半结构化数据的集成、动态的不稳定信息的集成、不精确信息的集成与处理等。而传统的信息集成从研究到原型,现已逐步走向产业(下转第1294页)

·

1287

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第5期符　宁,等:信息集成数据模型研究

型中的角色任务树。该角色任务树的主要元素有角色、任务、成员、对象、访问控制和活动。角色描述了一个成员在群组中拥有的权限、责任。在具体群组活动中,某一个角色会对应一个特定任务,拥有特定用户,具有一定的访问控制特性,并与该角色执行的活动集体相关联。群组成员为达到某一目标会执行一系列活动,这些活动构成任务。一个成员可能会同时拥有多个角色。成员的基本结构包括对象、访问控制关系A C L(a c-c e s s i n g c o n t r o l l i n k)、活动。对象具有自身的属性状态集合和方法集合;访问控制关系表示一个角色对各种对象进行操作的可能性活动;活动是扮演某种角色的用户从某一个时刻开始的若干对象操作。

由于基于角色的群体感知模型是以任务角色分解为基础进行群体感知刻画的,有利于任务的分解。而现实中的任务、角色和活动都是不断动态变化的。角色任务树的描述方法不能很好地刻画这种动态变化过程及规律。

　类查询语言描述

D e n i s G r a c a n i n等人[8]提出了一种类S Q L查询语言的任务描述方法。首先将传感器网络分为五层:任务层、网络层、区域层、节点层和能力层。任务请求从上至下一层一层地传输,而任务响应从下至上一层一层地反馈。例如任务层的服务请求“W h e r e i s t e m p e r a t u r e v e r y h i g h l a t e l y?”,网络层对其进行解析,转换成S Q L查询语言描述方式如下:

f i n dr e

g i o n

w h e r e t e m p>90a n d t i m e<10

区域层对其解析,转换成S Q L查询语言描述方式如下:

f i n ds e n s o r

w h e r e t e m p>90a n d t i m e<10

节点层提供对如下查询的回答:

t e m p>90a n dt i m e<10?

能力层的服务包括

m e a s u r e t e m p

s t o r e t e m p,t i m e s t a m pt o m e m o r y r e t r i e v e t e m p,t i m e s t a m pf r o mm e m o r y

类S Q L查询语言的描述方式能够提供良好的用户接口,方便用户提交任务,但是不利于任务的分配及优化,也不能明确表示出任务与节点间的关系,无法对任务进行有效地分配。

　结束语

A T a G和类S Q L查询语言描述方式从面向应用的角度描述任务;D A G和角色图从面向任务分配的角度描述任务。目前并没有一种任务描述方式能同时从两个角度出发有效地对任务进行描述,既能给用户提供一个良好的接口,方便用户提交任务请求,又能降低任务分配系统的复杂性,优化任务分配。而W S N的任务协同又是一个比较复杂的问题,真正令人满意的任务描述方式还需要通过长期的探索和研究。

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(上接第1287页)阶段了。相信随着研究的深入,会出现越来越多的新的信息集成数据模型。

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·计算机应用研究　第25卷