数据仓库在异构数据库集成中的应用
异构数据仓库中数据存储与访问的研究与实现

数 据仓 库在 国外 的应 用 已相 当广 泛 , 多年来 在
的发展 过程 中以 日渐 成熟 , 目前 国外 的一些 大型数
据 库公 司 , 已有 了针 对他 们各 自数 据库 的多 维数据
产品 。 I M 的 E sae D 2 O A evr O al 如 B sb s/ B L P S re、 rc e
数据 仓库 在证 券业 、 银行 业 、 控制 金融 风 险 、 险和 保
客户 管理 等众 多领 域得 到广 泛应 用 ¨ 。
2 数 据 仓 库 研 究 现 状
2 1 数 据仓库 在银 行业 的应 用现 状 . O A ( n—l eA ay cl rcsig 是 面 向 LPO i n l i oes ) n ta P n
目前 数据 仓 库 数 据存 储 的实 现 主要 有 三 种模 式, 一是 单 纯 的 关 系数 据 库 存 储 即 R L P( e — O A Rl a tnlO A , 是 多 维 数 据 库 存 储 即 MO A i a L P) 二 o LP ( ldm ni a O A ) 三是 关 系数 据 库 和 多维 Mut ies nl L P , i o 数据 库 的混合 型 存 储 J 。数 据 仓 库 技 术 在 应用 中
规范 的制 度 和业务 流程 ; 代化 的 营销理念 没有 全 现 面贯 彻 和对风 险 防范意 识 的薄弱 ; 建立 的过 程 中 在 没有 真正 做到 各部 门的紧 密配合 ; 有我们 对数 据 还 仓 库 分析 经验 的缺 乏 。第 三 种 模 式 在 国 内 已经 开
始广 泛应 用 , 由于 对 数 据仓 库 分 析经 验 的缺 乏 , 但
的 O al E pes Sb s rce x rs 、 yae的 Wae o s tdo等 rh ue Su i
数据仓库概述(概念、应用、体系结构)

事务处理 分析处理
DB
从数据 OLTP 数据
DW
从数据 信息(知识) OLAP(DM、OLAM)
18
数据仓库与传统数据库的区别
19
OLTP和OLAP的区别
用户和系统的面向性:
转换描述从操作数据库到数据仓库的映射方法以及转换数据的算法访问权限备份历史存档历史信息传输历史数据获取历史数据访问等等29主题区和信息对象类型包括查询报表图像音频视频等支持数据仓库的其它信息例如信息传输系统包括的预约信息调度信息传送目标的详细描述商业查询对例如数据历史快照版本拥有权数据抽取的审计跟踪数据的使用方法30与数据访问和分析工具的集成31元数据库metadatarepository和工具32主要使用数据来源的物理结构信息企业数据模型和仓库数据模型最终用户最关心两类元数据
4
业务系统不适宜DSS应用
事务处理和分析处理的性能要求和特性不同
事务处理对数据的存取操作频率高而每次操作处理的时 间短; 在分析处理环境中,某个DSS应用程序可能需要连续几 个小时,会消耗大量的系统资源。
数据集成问题 历史数据问题 数据的综合问题(更高粒度)
5
建立数据仓库的投资回报
数据模型:(1)逻辑数据结构,包括为有效进行数据
用的数据集合,是不同于DB的一种新的数据环境, 是DW 扩 展后得到的一个混合形式。四个基本特点:面向主题的、 集成的、可变的、 当前或接近当前的。 库处理由DBMS提供的操作和约束;(2)数据表示系统( 例如,ER图和关系模型)。
25
元数据
211081285_异构存储数据迁移技术在企业的应用

I G I T C W124DIGITCW2023.03随着企业数字化转型的深入,信息系统的数据爆发式增长,存储作为承载数据的IT 基础资源也亟须转型升级,特别是近年来国产存储(如华为、宏杉等)的异军突起,在关键领域逐步替代了原有的进口存储(如EMC 、HDS 、IBM 等),而数据作为企业的生存之本,使得异构存储间的数据迁移成为各领域数字化转型的关键问题,必须依据企业的实际情况选择安全、可靠、高效的数据迁移技术。
本文将深入研究和探讨三种主流的数据迁移技术以及数据迁移中的风险,以期对这方面工作的开展和实施发挥重要的参考作用。
1 基于存储的数据迁移基于存储的数据迁移主要包括两类:同构存储数据迁移和异构存储数据迁移。
(1)同构存储数据迁移,是指源存储和目标存储为同品牌的兼容型号,一般可以通过存储本身的复制、镜像等技术实现快速可靠的数据迁移,技术成熟,数据迁移的风险较小。
由于技术单一、相对简单且现阶段实际应用场景不多,本文将不具体探讨。
(2)异构存储数据迁移,是指源存储和目标存储为非兼容品牌、型号,源存储和目标存储底层技术架构不同且互不兼容。
数据迁移无法利用存储自身的技术实现,特别是由于数据的爆发式增长,甚至达到PB 级别,从而导致数据迁移技术难度大、环境复杂、风险较高。
本文主要探讨异构存储数据迁移,包括基于主机的数据迁移技术、基于存储虚拟化的数据迁移技术和基于备份恢复的数据迁移技术。
1.1 基于主机的数据迁移技术基于主机的数据迁移技术由处理和使用数据的主机完成,主要依托于主机的卷管理软件(如Unix 和Linux 的自带的LVM 或者第三方的卷管理软件Veritas Volume Manager 等),通过主机卷管理软件的逻辑卷镜像功能实现数据迁移[1]。
异构存储数据迁移技术在企业的应用刘春灵(南京电子技术研究所,江苏 南京 210013)摘要:文章分析了异构存储数据迁移在企业信息化转型发展过程中的重要性和必要性,详细阐述了基于主机、基于存储虚拟化和基于备份恢复的数据迁移技术以及数据迁移的风险控制,为相关企业安全、可靠、高效地实现数据迁移提供了多维度的解决方案,可以作为行业相关工作的借鉴。
异构数据源整合

统一格式的数据
Excel数据
SQL SERVER数据
XIP异构集成
XIP技术特点总结
以EII技术为核心,实时集成多种异构数据源; 基于XML技术,符合所有XML相关国际规范, 并提供XML Docs和XML Views的原生存储和 管理;
符合SOA架构,可将所有集成来的数据 (Views、XML Docs)发布成WebService。
第一阶段1985 -1994 微机报表系统开始
推广应用;
第三阶段 2001- 2004 预 算 管 理 2.0 、 办 公 自 动 化 第二阶段1995- ( OA)、网站全面推广应用; 2000 信息化投入不断加大,基础设
满意度
预算管理1.0、陆 续推广应用;
施不断完善,对内对外服务功 能不断加强;
国网共享 信息
现状描述
决策支持
分析型应用
财政等政务工作监督
数 据 利 用
金 财 事务型应用
财 政 预 算
国 库 拨 付
非 税 收 入
现 金 管 理
工 资 发 放
政 府 采 购
固 定 资 产
国 债 管 理
财 政 预 测
政府 OA
人
事
财
务
政 务 网 站
财政 预算
国库 拨付
非税 收入
工资库
数据 仓库
OA
多维分析模块(2)
多维分析模块(3)
多维分析模块(4)
多种分析功能:
仪表盘; 关联分析; 统计分析; 预警与监控; 假设分析; 动态分析; 即席查询; OLAP分析。
交
流
答
疑
行业、应用解决方案
基于ODI的高校异构数据集成的研究与实现

计 算 机 应 用
一 。
自 技 与 用 01 第3卷 期 动化 术 应 21年 第6 0
一 … … … 一 一 一 … … … ~ ~ ~ ~ … 一
… .
Com 蝗 【 p la! s _ pi tn c o A
_
核心 层 , 是整个 学校数据的标 准库 。包 含历 史库 、共事 和 交换 库 , 据仓 库 等 。数据 交 换 与数据 中心 同处 一 数 层, 负责将 数据 批 量 或者 实 时交 换到 中心 库 以及 各业 务系 统 中 。
通 过这 个平 台一 方面一 个部 门可 以使 用其它 部 门的数 据; 另一 方面也可 以通过该平 台提供 的数据交换 功能有 效地 维护 各部 门问 的数 据一 致性 与 完整 性 , 以提 高 工
作效 率 。
● 移植 : 提供从 已有 系统到新系统的 、高效 的大 宗 历史数据装载 ( 包括复杂转换 ) 能力 。在两个系统 并存期 问, 它可 以持 续地 、无缝地 同步 数据
率。O I al 数据集成器企业版) D ( ce Or 满足了这种需求 : 在 所有平台之间 以批量 、实 时、同步 、异步模 式实现高性 能的数据移 动与转换 。通过 内置的连接 , 包括所有主要
的数据 库 、数 据仓库 、商 业智 能与面向服务架 构平 台 ,
ODI 供 了 一 个 可 扩 展 的 架 构 , 足 目前 以及 未 来 的 集 提 满
5 1 数 字校 园的中心数据库 .
鉴于高 校大 多选择 复制模 式 , 那么对 于高 校这种相 对松散 的数据 管理模 式及数 据源 的多变和 不确定性 , 就 需要数据 能够 通过临时存储 解决一定 的 问题 。另外 ,如 (
数据仓库

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实施数据仓库的条件
数据积累已达到一定规模 面临激烈的市场竞争 在IT方面的资金能得到保障
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LOGO
数据仓库(Data Warehouse)
A warehouse is a subject-oriented,integrated,time-variant and non-volatile collection of data in support of management’s decision making process. ——Bill Inmon 1990 A data warehouse is a copy of transaction data,specially restructured for queries and analysis.
数据挖掘 解决的业务问题
OLAP 分析
业务人员
数据挖掘
访问工具 投资组合分析 投资组合分 析 /KPI 平衡计分卡 平衡记分卡
利润成本分析 利润成本分 析
资产分析
营销分析
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数据仓库流程
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BW基本原理
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数据仓库系统的组成(1)
数据仓库系统的组成(1) 源数据:数据仓库中的数据来源于多个数据源, 它不仅可以是企业内部的关系型数据库,还包括 非传统数据,如文件、HTML文档等。 数据仓库管理系统:
元数据库及元数据管理部件:元数据库用来存储由定义 部件生成的关于源数据、目标数据、提取规则、转换规 则以及源数据与数据仓库之间的映射信息等。 数据转换部件:该部件把数据从源数据中提取出来,依 定义部件的规则将不同数据格式的源数据转换成数据仓 库的数据格式并装载进数据仓库。 数据集成部件:该部件根据定义部件的规则、统一各源 数据的编码规则,并净化数据,根据元数据中定义的数 据组织形式对数据进行汇总、聚合计算。 数据仓库管理部件:它主要用于维护数据仓库中的数据, 备份、恢复数据以及管理数据的安全权限问题。
异构数据融合与集成的数据可用性与可信度

异构数据融合与集成的数据可用性与可信度第一章异构数据融合与集成的重要性与挑战1.1 异构数据融合与集成的概念异构数据融合与集成指的是将来自不同来源、具有不同结构和语义的数据集合在一起,形成一个统一且具有一致性的数据集。
在当今海量数据时代,数据融合与集成是信息处理与数据分析的重要环节之一。
通过融合与集成,可以更好地挖掘数据背后的信息、洞察潜在的关联,并为决策提供更可靠、准确的依据。
1.2 数据可用性与可信度的重要性数据可用性是指数据能够快速、高效地被获取、访问、处理和利用的能力。
数据可信度则是指数据的准确性、完整性和一致性,即数据能够被相信并产生可靠的结果和结论。
数据可用性与可信度是数据融合与集成的核心目标,也是保障决策过程中数据质量的基础。
1.3 异构数据融合与集成所面临的挑战异构数据融合与集成涉及到数据之间的语义差异、结构差异、尺度差异等问题,因此其面临着一系列的挑战。
首先,不同数据源之间的数据格式和结构不同,如何进行有效的数据转换和对齐是一个难题。
其次,数据之间可能存在不一致的定义、词义的多义性和歧义性,如何进行语义匹配和消除不一致性是一项困难的工作。
此外,数据集成过程中还需要解决数据安全与隐私保护、数据质量评估与清洗等问题,这些都增加了异构数据融合与集成的复杂性。
第二章异构数据融合与集成的方法与技术2.1 数据转换与对齐的方法数据转换与对齐是异构数据融合与集成的关键步骤,其目的是将不同数据源的数据格式和结构转化为统一的形式,以便进行后续的数据集成与分析。
常用的方法包括:手工编写转换规则、基于规则的转换和基于机器学习的转换。
手工编写转换规则适用于结构简单、转换规则明确的场景;基于规则的转换方法通过定义转换规则、映射关系等来实现数据转换;基于机器学习的转换方法则通过学习数据之间的映射关系来实现自动的数据转换。
2.2 语义匹配与一致性消除的技术由于异构数据源之间存在语义差异,数据融合与集成过程中需要进行语义匹配与一致性消除。
异构数据集成思路总结

异构数据集成思路总结1.数据源识别和选择:这一步需要确定数据整合的目标和需求,明确需要整合哪些数据源,以及这些数据源分别有哪些特点和格式。
在选择数据源时,还需要考虑数据的质量和可靠性,确保选取的数据能够提供有价值的信息。
2.数据预处理:由于来自不同数据源的数据往往具有不同的格式和结构,因此在进行数据整合之前,需要对数据进行预处理。
这包括数据清洗、去重、格式转换等,以确保数据的一致性和可用性。
3.数据对齐和映射:在进行数据整合时,可能会面临不同数据源之间存在不一致的问题,比如数据字段命名不同,甚至存在数据缺失的情况。
为了解决这些问题,需要对数据进行对齐和映射,将不同数据源中的相同或相似的数据映射到一起。
4. 数据集成和转换:在完成数据对齐和映射后,就可以对数据进行集成和转换了。
数据集成的方法有很多种,可以采用ETL(Extract-Transform-Load)工具或者编写自定义脚本来实现。
在数据集成过程中,还可以进行数据转换,比如计算新的指标、生成新的表格等,以得到更高层次的数据。
5.数据质量控制:异构数据集成的过程中,可能会存在数据质量问题,如数据错误、缺失或不一致等。
因此,需要进行数据质量控制,对数据进行检查、验证和纠正,以确保数据的准确性和可靠性。
6. 数据存储和访问:完成数据整合后,需要选择合适的存储方式来保存整合后的数据。
可以选择关系数据库、数据仓库、Hadoop等存储系统,根据需要选择最合适的存储方式。
同时,还需要设计合适的访问方式和权限控制,以保证数据的安全性和可访问性。
7.数据分析和应用:异构数据集成的最终目的是为了进行数据分析和应用。
通过对整合后的数据进行分析和挖掘,可以得到有价值的信息和洞察,帮助企业做出更好的决策和优化业务流程。
总之,异构数据集成是一个复杂的过程,需要综合考虑数据源的选择、数据预处理、数据对齐和映射、数据集成和转换、数据质量控制、数据存储和访问等多个方面的因素。
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2数 据 仓 库 技 术
数 据 仓 库 是 面 向主 题 的 、 成 的 、 时 间 变 化 的 、 易 失 集 随 非
性 的数 据 集 合 , 用 于 支持 管 理 层 的决 策 过 程 【 数 据仓 库 的 它 1 1 。 创建 和 使 用都 是 围绕 着 主 题 的 ,数 据 仓 库 中 的 数 据 不 是将 业
表 1数据转换规则集 的表结构
元 数 据 库 存 放 的 是 关 于 数 据 的 数 据 ,即 对 抽 取 出 来 的 数
据 的描 述 与 说 明 , 数 据 转换 的 一 个 重要 依 据 , 据被 抽 取 出 是 数
32定 义新 的数据 模型 .
由于 数 据 仓 库 注 重 的是 数 据 查 询 , 计 的 目 的是 使 用 户 设 能够 尽 可 能地 直 接 访 问 到数 据 ,因 此 数 据 是 按 照 决 策 分 析 的
建 相 应 的数 据源 ;
② 在 相 应 的抽 取 程 序 中 根 据该 数 据 源 读 取 源 数 据 库 中 的
数据。 ( ) 换 2转 从 源 数 据 库 中抽 取 出 来 的数 据 必须 依 据 事 先 定 义好 的标 准 数 据 格 式 进 行 数 据 的 转 换 。 由于 企 业 信 息 系统 中 同 一个 数
中图分 类号 : P 1 . 文献标识 码: 文章编号 :0 8 1 3( 02 0— 0 2 T 3 11 3 A 10 — 7 92 1 )7 7 —
Th p i n e o t a e o s n He e 0 e e u e Ap l c fDa a W r h u e i t r g n 0 s a
的概 念 模 型 是 多维 数 据 模 型 ,这 样 可 以用 多维 分 析 的方 法 从 多角 度 、 多层 次 对 数据 进 行 统 计 分析 。
4结束 语
采 用 数据 仓 库 技 术 解 决 异 构数 据 库 的集 成 问题 应 该 是 一 个 好 的解 决 方 案 。因 为 OD C 技 术 为访 问异 构 数 据库 提 供 了 B
集成方案 , 出了从异构数据库抽取和转换数据的新 方法, 出了 ODB 提 提 C用于数据抽取过程的 思路 , 出了数据 转换规则 集的 提
概念 并用于数据转换过程 中。利 用数据仓库技术 来集成异构数据库是一个理想的解决方案 。
关 键 词 : 据 仓库 异 构 数 据 库 数 据 集成 OD C 元 数据 数 B
至数据值不一致的情况 , 果这些数据被抽取到数据仓库 中, 如 必 然 会 造 成 数 据 的 不 真 实 性 ,为此 有 必 要 对 这 些 抽 取 的数 据 进 行 彻 底 地 转换 。 数据 转 换 的基 本 思 想 是 :首 先 建 立数 据 转 换 规 则 集 和 元
数 据 库 。抽 取 出 来 的 数 据 必 须 按 照 数 据 转换 规 则集 和 元 数 据
为 实现 异 构数 据库 的数 据 集 成 , 须 首 先 通 过 数 据 的抽
取 和 转 换 工 具 将 位 于 不 同操 作 系 统 平 台 、不 同数 据 组 织 形 式 的数 据 按 照 定 的 数 据 模 型 集成 到 数 据仓 库 中 ,其 目的 就 是
保 证 数 据 仓库 中数 据 的 一 致性 。
异 构 的数 据 库 系统 中使 用 统 一 的全 局 模 式 来 描 述 数 据 ,并 将 这 些数 据 集 成 在 数 据 仓 库 中 ,用 户 可 以 通 过数 据仓 库 提 供 的
统 一 的数 据 接 口进 行 统 计 分 析 , 终 支 持 决策 者 的决 策 过程 。 最
数 据 库 系 统 , 自成 一体 。 以 不 同 的 数 据 模 式 描 述 数 据 , 且 并 使 用 不 同 的 语 言 描述 数据 存 储 和 操 纵 事 务 ,它 们 无 法 通 过 计 算 机 网 络 实 现 系 统 间 的 信 息 交换 和 结合 ,因 此 企 业 信 息 系 统 中 形 成 了 多 个 异 构 的 、 散 的 数 据 库 系 统 , 出现 了 大 量 的 信 息 分 并
Ke r s a t r h u e h tr g n o s aa ae ; t tg ai n ODBC; t d t y wo d :d awae o s; ee o e e u tb s d a i e r t ; d s a n o e aa a1 言 引
由于 企 业 信 息 系统 是逐 步建 立起 来的 ,因 此 基 于 不 同 时
( ) 取 1抽 为 了 将 来 自不 同 数 据 库 系统 的数 据 集 成 到 数 据 仓 库 中 , 必 须 首 先 从 外 部 数 据 库 将 有 关数 据抽 取 出 来 。数 据 的抽 取 是
Da a a e I e r to t b s nt g a i n
ZH AO Ta —x a ,M A i ing Yu—l ng o ,ZH O U Yu
(o n a o e at n , h i t eo a t stt o eA r o c , n a gHe a 6 0 0, h a F u dt ndpr i me tT eF s A rn ui I t e f h i fre Xiyn / n 4 4 0 C i ) r cn i t u n n
平 台 、 同 数 据 结 构 的 数据 按 照 一 定 的数 据 模 式 集 成 在 一 起 , 不 同 时 能够 保 证 数 据 的一 致 性 。 下面 将 给 出异 构 数 据 库 集 成 的 解 决方 案 。
据 可 能 存 放 在 不 同子 系 统 的 数 据库 中 ,这 些 数 据 库 之 间是 分 散 和 异 构 的 , 此 就 会 出现 数 据 名 称 、 据 单 位 、 据 类 型 甚 因 数 数
网 络 技 术
计 算 机 与 网 络 创 新 生 活
71
务 处 理 系 统 中 的 数 据 简 单集 合 , 是 对 各 种源 数 据 进 行 抽 取 、 而
筛 选 、 理 、 合 而 得 到 的数 据 集 合 目 数 据 仓 库 中 所 存储 的数 清 综 。 据 不 经 常进 行 更 新 处 理 , 主要 用于 查 询 和 分析 。与 传统 的数 它 据 库 相 比 , 据 仓 库 的主 要 特 点 表 现 在 : 成 了 面 向 主题 的综 数 集
库 中定 义 的标 准 对 数 据 进 行 转 换 或 修 补 以适 应新 标 准 ,然 后 才 能将 数 据 装 载 到 数 据 仓 库 中 。数 据 转 换规 则集 的 表 结 构 见
表 1 。
31异构 数 据库 的集成 方法 .
该 方 法 的基 本 思 想 是 : 原 有 的 不 同 领 域 信 息 系统 的基 在 础 上 , 照 决 策 者 的 决 策 需求 确 定 查 询 主 题 , 义基 于数 据 仓 按 定
库 的新 的数 据 全 局 模 式 ,从 异 构数 据 库 中通 过 数 据 抽 取 和 转 换 工具 将 数 据抽 取 出来 , 以一 定 的 格 式装 载 到 数 据 仓 库 中 。同 时按 照 决 策 者 和 用 户 的 查 询 需 求 编 写 应 用程 序 ,最 后 以 查 询
报 告 或 表 格 形 式 反馈 给 决 策 者 或 用 户 。
网 络 技 术
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计 算 机 与 网 络 创 新 生 活
数据仓库在异构数据库集成 中的应用
赵 太祥 马 玉龙 周 雨
( 军第一航 空学 院基 础部 空
河南 信 阳 440 ) 600
【 要】 息 系统存在 大量的异构数据库 , 摘 信 如何集成异构数 据库、 解决信 息孤 岛现 象是一个难题 。 本文给 出了异构数据库的
来 后 , 果 在 元 数 据 库 中 存在 该 数 据 , 要 按 照 元 数 据 中 定 义 如 则
的标 准 数 据 格 式 处 理 数 据 。否 则 就 要 筹 建 新 的 数 据 标 准 并 存 储到元数据库中。
主题 来 组 织 的 , 个 主 题对 应 一 个 宏 观 的分 析 领 域 。因此 数 据 每
个 数 据库 系统 之 间 的信 息共 享 、 递 和 反 馈 , 决 企 业 信 息 系 传 解
统 中 的 信 息 孤 岛 现 象 ,我们 有 必要 对 数 据 库 系 统 中 的数 据 进
定 稿 日期 :02 0 -2 2 1 - 3 1
{4 / 算机与网络 》2 1 年第 0 期 - 02 7
Th o e f d t rn f r ul e a ee t d a s d i e ta tng d t r c si .I s a g d outo t thee o e ous e c nc pto a ta so m r e stw sprs n e nd u e n x r c a i apo es a ng ti oo s l i n ha t r g ne d tb e r a ntg i y usn t rho et c olgy aa a sae m dei e rt b i g d a wa e us e hn o . s y a
s v nf m a o Iln i o lm .Th n e rt olton o t r g ne sd tbaeW a ie ole I or t n sa d sa pr be i e i t gi s u y i fhee o e ou a s S gv n.The ne t od o xr c ng a a w me h fe ta t nd i
合 数 据 、 有 数 据 集 成 性 质 、 据 不 常 更 新 、 据 是 随 时 间 不 带 数 数
断加载的。