异构数据集成技术的发展和现状

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多源异构数据融合技术分析与评估

多源异构数据融合技术分析与评估

多源异构数据融合技术分析与评估随着信息时代的到来,数据量的爆炸式增长让人们越来越难以处理海量的数据,而数据的异构性也让融合数据变得异常复杂。

在这背景下,多源异构数据融合技术的发展变得越来越重要。

本文将从多源异构数据的特点和数据融合的意义出发,深入分析和评估多源异构数据融合技术的现状和发展趋势。

一、多源异构数据的特点多源异构数据一般具有以下几个方面的特点:(1)来源多样性:多源数据通常来自于不同的信息源,包括传感器、社交网络、数据挖掘、监控系统等等。

(2)数据异构性:源数据因不同领域、不同格式、不同方言、不同语言等原因,导致数据信息特征的不同,使得数据的集成和融合变得复杂困难。

(3)数据量庞大:数据随着时间的推移,不断积累,数据量逐渐增大,数据处理和分析的复杂度也随之增加。

(4)数据质量不一:数据来源的不同导致数据质量的参差不齐,有些数据可能存在误差、遗漏、失真等问题。

(5)数据的不确定性:数据来源特别是数据传感器可能存在不确定性,而时间、空间、环境不确定性,都会影响数据的价值和精确性。

二、数据融合的意义数据融合是指将多个来源的数据整合成一个完整、一致而且具有更高价值的信息系统。

数据融合具有以下几个意义:(1)提高数据的可用性:将不同数据源之间的数据转移、融合到同一个数据平台上,可以增强系统的可扩展性和稳定性,从而提高数据的可用性和可靠性。

(2)提高数据的精确和准确性:多源的数据融合后可以增加数据的信息量,提高数据的精确和准确度。

(3)提高决策和预测的精度:多源异构数据的融合不仅可以提高数据的精确性,还可以从不同角度和维度上描述问题,这些都会协助进行更好的决策和预测工作。

(4)节省人力和财力资源:数据融合使得数据获得更好的利用效率,避免了重复性的工作,加快了工作效率,从而更加节省人力和财力资源。

(5)推动科技创新:多源异构数据融合这种新型数据治理方法,必然会推动数据技术的发展和创新,促进各领域技术的进步和跨越式发展。

多源异构数据集成技术研究

多源异构数据集成技术研究

多源异构数据集成技术研究随着信息时代的到来,数据量的快速增长使得如何有效地集成和处理多源异构数据成为了亟待解决的问题。

为了满足不同用户的需求,从不同的数据源中获取有用的信息,人们开始关注如何将多个数据源中的数据集成,形成一个完整的数据集。

本文将对多源异构数据集成技术进行分析研究,探讨其发展历程、现状、解决方案及未来趋势等问题。

发展历程数据集成作为信息获取和分析的关键技术,早在上世纪80年代就引起了广泛关注。

当时主要采用的是数据仓库技术,即先将不同数据源的数据导入到一个以主题为单位的数据仓库中,然后再进行处理。

但这种方法对于数据实时性要求较高的场景来说,效率较低。

随着互联网和Web技术的发展,数据源的形式更加多样,如何进行数据集成成为了一个更加重要并且复杂的问题。

2001年,美国信息技术研究机构Gartner提出了企业级级应用集成(EAI)的概念,初步解决了多个应用系统之间数据共享的问题。

不过EAI仍面临着诸多挑战,如数据格式不同、语义不一致等问题,这使得研究者们开始关注如何解决异构数据的集成问题。

现状分析现在数据集成技术普遍采用的是基于Web的数据集成方法,常用的有Web服务、XML和Ontology等技术。

其中Web服务技术作为一种轻量级的技术,无需安装客户端即可使用,便于交互式应用程序的开发,逐渐成为了数据集成的主流技术。

Web服务数据集成的实质是将各个数据源以Web服务接口的形式暴露出来,同时根据需要执行数据转换和业务逻辑的处理。

这种方式对于异构数据集成有很大的优势,支持灵活的应用程序开发。

Ontology技术是另一种解决异构数据集成的重要技术。

通过构建或提取数据源的本体,将不同数据源之间的语义差异抽象成一致的概念,从而实现数据集成。

Ontology技术能够有效提高数据集成的精度,同时减少对数据源结构和格式的依赖。

解决方案在多源异构数据集成过程中,存在诸多问题,例如数据源复杂性、数据格式不同、数据语义不一致、数据安全性等等。

异构数据集成技术

异构数据集成技术

异构数据集成技术异构数据集成技术是指将来自不同数据源、具有不同数据结构和格式的数据进行整合和融合的技术。

在当今信息时代,各个领域的数据呈现爆炸式增长的趋势,这些数据往往以异构的形式存在,包括关系型数据库、非关系型数据库、文本文件、图像、音频等。

为了有效利用这些异构数据,需要将它们集成在一起,以便进行更深入的分析和应用。

异构数据集成技术的发展得益于数据集成的需求。

在现实应用中,不同数据源之间往往存在着数据的冗余、不一致和不完整等问题。

为了解决这些问题,异构数据集成技术应运而生。

它通过抽取、转换和加载的过程,将多个异构数据源中的数据进行统一的表示和存储,使得用户可以方便地访问和使用这些数据。

异构数据集成技术的核心是数据映射。

数据映射是将不同数据源中的数据映射到一个统一的数据模型中的过程。

在数据映射过程中,需要解决数据语义不一致、数据结构不一致和数据格式不一致等问题。

常用的数据映射技术包括手工映射和自动映射。

手工映射需要人工参与,根据数据源的特点和要求进行数据转换和映射;而自动映射则是利用计算机算法和技术进行数据映射,可以大大提高映射效率和准确性。

在异构数据集成技术中,数据清洗也是一个重要的环节。

数据清洗是指对数据进行去噪、去重、填充缺失值等操作,以确保数据的质量和一致性。

数据清洗可以通过规则、模型和人工等方式进行。

规则方法是指根据预定义的规则对数据进行清洗,例如去除异常值、修复错误值等;模型方法是指利用数据挖掘和机器学习等技术,通过构建模型来清洗数据;人工方法是指人工参与,对数据进行人工审核和清洗。

除了数据映射和数据清洗,异构数据集成技术还包括数据转换和数据加载。

数据转换是指将源数据转换为目标数据的过程,例如将关系型数据库中的数据转换为非关系型数据库中的数据;数据加载是指将转换后的数据加载到目标系统中,以供用户使用和访问。

数据转换和数据加载需要考虑数据的一致性、完整性和效率等问题,在实际应用中需要选择合适的技术和工具来实现。

多源异构数据融合技术研究

多源异构数据融合技术研究

多源异构数据融合技术研究随着互联网技术的不断发展和普及,人们的生活越来越与数据相关。

同时,不同的公司、组织、个人也都拥有自己的数据资源。

这些数据在数量、类型、采集方式等方面都存在差异,因此需要进行融合,以便更好地进行数据分析和利用。

本文将对多源异构数据融合技术进行研究,分为以下章节:引言、多源异构数据特点、多源异构数据融合的现状、多源异构数据融合技术、总结。

一、引言多源异构数据融合是指对来自不同数据源、类型、格式等方面差异较大的数据进行整合、转换、处理的过程。

在实际应用中,多源异构数据融合技术可以帮助用户快速地获取所需信息,提升信息的准确性和可靠性等方面的性能。

因此,多源异构数据融合技术在航空、农业、军事、医疗等领域都有着广泛的应用。

二、多源异构数据特点多源异构数据,指的是来自不同来源、类型、格式等方面差异较大的数据。

这些数据可能来自不同的企业、组织、地区、甚至国家,因此在数据量、质量、格式、语义等方面都存在差异。

以下是多源异构数据的几个典型特点:1.多样性:多源异构数据来源广泛,数据种类丰富,包括文本、图像、音频、视频、传感器数据等多种形式。

2.异构性:多源异构数据格式、结构、语义等方面差异较大,数据之间缺乏一致性。

3.不确定性:多源异构数据的质量和准确性往往难以保证,甚至存在误报、漏报、重报等问题。

4.动态性:多源异构数据时刻都在发生变化,数据来源、质量、数量等都可能随时发生变化。

5.数量大、复杂度高:由于多源异构数据的多样性、异构性、不确定性和动态性,因此数据量通常都很大,数据的处理和分析也非常复杂。

三、多源异构数据融合的现状在实际应用中,多源异构数据融合存在许多挑战和问题。

其中最主要的问题就是数据的异构性,即不同数据源的数据格式、结构、语义等方面存在差异,数据之间缺乏一致性。

这导致多源异构数据融合的难度非常大,常规的数据融合技术往往无法胜任。

目前,人们对多源异构数据融合的解决方案主要有以下几种:1.基于传统的数据融合技术:基于传统的数据融合技术,例如ETL(抽取、转换和加载)等技术,将多源异构数据统一转换为相同的格式,再进行数据融合和处理。

数据库异构性数据整合的技术与挑战

数据库异构性数据整合的技术与挑战

数据库异构性数据整合的技术与挑战近年来,随着信息技术和互联网的快速发展,数据量的爆炸式增长已经成为一种常态。

不同组织和企业在其业务过程中产生了大量的数据,在进行数据分析和决策时,需要将这些数据整合在一起。

然而,由于不同数据库系统的异构性,以及数据的复杂性和多样性,数据库异构性数据整合成为了一个具有挑战性的问题。

本文将讨论数据库异构性数据整合的技术和相关挑战。

数据库异构性数据整合是将来自不同数据库系统的、结构和语义上不一致的数据,以一种有效的方式整合在一起的过程。

然而,由于异构性和多样性的存在,数据整合面临着许多挑战。

首先,数据的异构性是整合过程中主要面临的挑战之一。

不同数据库系统可能使用不同的数据模型(如关系型、面向对象等),因此数据在结构和格式上会存在差异。

例如,一个数据库可能使用表格来存储数据,而另一个数据库可能使用文档或图形来存储数据。

这种异构性导致了数据的难以对齐和映射,增加了数据整合的复杂性。

其次,语义异构性也是一个重要的挑战。

不同数据库系统可能使用不同的术语和概念来描述相似的事物。

例如,一个数据库可能使用“客户”一词代表顾客,而另一个数据库可能使用“用户”一词来表示相同的概念。

因此,在整合数据时需要解决术语差异和语义映射问题。

此外,数据的质量和一致性也是整合过程中需要解决的挑战。

不同数据库系统可能具有不同的数据格式和数据规范,这导致数据在精确性和一致性方面存在差异。

在整合过程中,需要对数据进行清洗、去重和修复,以确保数据的准确性和一致性。

另一个重要的挑战是数据安全性和隐私保护。

在整合不同组织或企业的数据时,需要考虑数据的安全性和隐私问题。

数据整合可能会涉及到敏感信息的交换和共享,因此需要采取相应的安全措施,以保护数据的隐私和机密性。

为解决数据库异构性数据整合的挑战,研究人员和工程师提出了一些相关的技术。

首先,数据映射和转换技术是数据整合的基础。

数据映射和转换是将不同数据库系统中的数据格式、结构和语义进行转化,以使其能够在整合过程中无缝对接。

芯片异构集成技术

芯片异构集成技术

芯片异构集成技术芯片异构集成技术是近年来在集成电路领域中备受关注的一项技术。

它通过将不同种类的芯片集成在一起,实现不同功能的协同工作,从而提高芯片的性能和功耗效率。

本文将介绍芯片异构集成技术的原理、应用领域以及未来发展趋势。

一、芯片异构集成技术的原理芯片异构集成技术是将不同种类的芯片(如CPU、GPU、FPGA等)集成在一块芯片上,通过高速互联通道进行数据交换和协同工作。

这种集成方式可以充分发挥各种芯片的优势,实现更高的性能和更低的功耗。

在芯片异构集成技术中,不同种类的芯片之间通过高速互联通道进行数据传输和通信。

通过这种方式,不同种类的芯片可以分担各自的任务,实现并行计算和数据处理,提高整体的计算能力和效率。

芯片异构集成技术在多个领域都有广泛的应用。

其中一个重要的应用领域是人工智能。

由于人工智能算法对计算能力的需求很高,传统的CPU在处理这些任务时效率较低。

而使用GPU或FPGA等芯片进行加速计算,则可以大大提高计算效率。

因此,芯片异构集成技术在人工智能领域中得到了广泛的应用。

另一个应用领域是移动设备。

随着移动设备的普及,对于处理器性能和功耗的要求也越来越高。

使用芯片异构集成技术可以将不同种类的芯片集成在一块芯片上,提高移动设备的处理能力,并且在保持较低功耗的同时,提供更好的用户体验。

芯片异构集成技术还在其他领域中得到了应用,如数据中心、无人驾驶、虚拟现实等。

通过将不同种类的芯片集成在一起,可以满足这些领域对于计算能力和功耗的需求,推动相关技术的发展。

三、芯片异构集成技术的未来发展趋势芯片异构集成技术在未来有着广阔的发展前景。

随着人工智能、物联网等技术的快速发展,对于处理器性能和功耗的要求越来越高。

芯片异构集成技术可以通过将不同种类的芯片集成在一起,提供更高的计算能力和更低的功耗,满足这些技术的需求。

随着半导体技术的不断进步,芯片的集成度也在不断提高。

芯片异构集成技术可以在一个芯片上集成多种不同的功能模块,减少芯片的体积和功耗,提高整体的集成度。

异构数据库集成技术的研究

异构数据库集成技术的研究

Ab ta t Hee o e e u aa a e i tgain i o llo e ioae sa d fif r t n wi i ne p ie d sr c : trg n sd tb s ne rto st  ̄n v s ltd iln so no mai t n e tr rss a o ' o h n
所 谓异构数据库是 指结构相异的数据库 , 这里
的异构 有 两 个 级 别 的 含 义 ¨ 2: 统 一 级 的异 构 和 ’ 系 J 语 义一 级 的异 构 。系统 一 级 的异构 主要 表现 在数 据 库 运行 环 境 不 同 和各 数 据 库 D MS的 不 同 。D MS B B
进一步发展 。另外各信息系统之间的数据需要进行 交换 、 整合 , 实现 信 息 共 享 , 就 使 异 构 数 据 集 成成 这 为数据 库应 用领 域 的一个 重要 研究 课题 。因此 如何 在异 构数 据之 间实 现互 操 作 、 何将 分 布 式 的数 据 如
维普资讯
第 2 卷 第 2期 2
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学பைடு நூலகம்



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6月
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加 以整 合是数 据 集成 中 的难点 。 当前 , 越来 越 多 的分 布式 系 统 需 要 将 分 布各 处 的异 构数 据集 成 。在 分 布式 数 据 集 成 系 统 中 , 何 如 屏 蔽数据 的分 布性 和异 构性 , 现数 据 高效 、 实 安全 的

异构数据融合及处理技术研究

异构数据融合及处理技术研究

异构数据融合及处理技术研究在当今大数据时代,数据种类繁多,来自不同来源的异构数据给数据处理和分析带来了巨大的挑战。

异构数据融合及处理技术的研究成为了当前的热点问题之一。

一、什么是异构数据融合及处理技术异构数据指的是不同格式、不同结构、不同领域之间的数据。

异构数据融合及处理技术旨在将这些异构数据整合到一个数据维度中,以更好地支持数据的处理、分析和发现。

在异构数据融合和处理技术中,一项关键工作是数据集成。

数据集成是将分散的数据资源组织成一个整体的过程。

常见的数据集成方法有ETL和ELT。

ETL指的是抽取、转换、加载,是将数据从源系统中抽取出来、对数据进行清洗、转换,最后将数据加载到目标系统中。

ELT指的是抽取、加载、转换,其与ETL不同在于转换的时间点。

在ELT中,数据在加载后立即进行转换操作。

二、异构数据融合及处理技术的挑战虽然异构数据融合及处理技术在应对大数据方面具有显著的优势,但其本身也存在着一些挑战。

第一,数据来源的多样性。

数据来源涵盖了各个领域,如社交网络、传感器网络、物联网、医疗卫生、金融等等。

这些领域中的数据格式和结构差异巨大,统一整合起来需要统一标准和规范。

第二,数据集成的复杂性。

异构数据融合及处理技术需要同时考虑数据的精度、完整性和一致性,而这些因素在异构数据集成中往往是相互矛盾的。

因此,如何平衡这些因素并提高数据集成的效率是一个难点。

第三,数据安全和隐私的保障。

在异构数据融合及处理技术过程中,数据涉及到多个领域和多个用户,因此数据的隐私和安全需得到充分的保障。

三、异构数据融合及处理技术的发展现状目前,异构数据融合及处理技术已经发展了许多成熟的方法和技术,如数据挖掘、机器学习、知识图谱等。

其中,数据挖掘是对海量数据进行分析和挖掘的一种方法,包括分类、聚类、关联规则挖掘等技术。

机器学习则是通过分析数据及其规律,使机器能够自主地获取知识和技能的一种方法。

知识图谱则是将不同领域中的数据整合到一个知识图谱中,用于实现跨领域的数据共享和交互。

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I/+6*,79/ : I/+6*,79/ 是 由 东 南 大 学 开 发 的 一 个 基 于 ?%&’的可扩展的异构数据源集成系统原型。该模型在 C%D- 公司的 对 ([3 (/+Q/+、 文件系统、 超文本数据进 %+875 产品上, I/+6*0,、 行包装和集成。该系统不仅能集成上述数据源, 而且能集成随 时插入的新数据源中的数据 S\U。 在上述的三种模型中, 3J+/ 系 统 是 存 储 123 数 据 的 一 个 专门数据库系统, 它是异构数据集成系统代表性的例子。该系 统的体系结构设计、 查询处理和优化方式为后来的异构数据集 成系统提供了很好的借鉴。通过对 3J+/ 系统的 分 析 可 深 入 了 解异构数据集成系统,因此有必要介绍一下 3J+/ 系 统 的 数 学 模型、 查询语言和体系结构。
络得到越来越广泛的应用,并将逐步成为数据组织和交换的 标准。 由于基于 123 的数据是自我描述的,数据不需要有内部 描述就能被交换和处理。利用 123, 用户可以方便地进行本地 计算和处理。123 可以被利用来分离使用者观看数据的界面, 使用简单灵活开放的格式,可以给 =/8 创建功能强大的应用 软件。
通信。 (2EH3 ,0</3= -L2C=A1( (,-) 9,:(- 应用程序结构如图 $ 所示。
*56 */17/1 数据库数据和半结构化的 8)6 数据。
数据集成 数据集成是对各种异构数据提供统一的表示、 存储和管理, 这些功能在异构数据集成系统中实现。数据集成 屏蔽了各种异构数据间的差异, 通过异构数据集成系统进行统 一操作。因此集成后的异构数据对用户来说是统一的和无差 异的。 客户访问 *=B0 的方式类似于访问一个实现 某 种 接 口 的 对 象。 与一般对象不同的是, *=B0 要通过安装在客户端的 ,:( 软
%YJ0/ : %YJ0/ 是 美 国 (,*0WJ+B 大 学 设 计 的 一 个 集 成 模 型 ,
该模型对面向对象数据库的 %F2@ 模型进行 了 扩 展 , 可 以 对 结构化和半结构化数据进行集成。%YJ0/ 系统特别适合处理杂 合性数据, 尤其是广泛应用于 =/8 上的数据 SZU。
CDE4&D4E 的接入速度 和 查 询 检 索 =/8 数 据 的 速 度 , 因 此 网
是 美 国 (,*0WJ+B 3J+/ : 3J+/ ( 37.G,V/7.G, %8M/H, &/<J67,J+K ) 大学设计的一个专门用于管理半结构化信息的数据库管理信 息系统, 可以对半结构化数据( 和 123 数 据 进 行 存 储 和 %42) 管理。 3J+/ 包含标准数据库的一些特性, 如: 多用户支持、 日志 和恢复功能以及查询和更新语言。同时 3J+/ 也 提 供 了 其 他 一 些操作数据库的工具 SXU。下面将详细介绍 3J+/ 系统。
异构数据集成技术的发展和现状
靳强勇 李冠宇 张 俊 ( 大连海事大学, 大连 $$N"!N )
摘 要 该文对异构数据集成技术的产生、 发展及目前的最新情况进行了介绍。 文章首先介绍了这一技术产生的背景和
研究目的。 然后介绍了相关的概念、 技术及开发工具。 随后对现有的异构数据集成系统进行了简单的介绍, 并对其中很有 介绍了笔者所做的研究工作和下一步的工作目标。 代表性的 6A1/ 系统进行了着重介绍。在文章的最后, 关键词 异构数据 数据集成
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是由 123 ( 45,/06789/ 2*+:;< 3*0.;*./ 可扩展标志语言)
设计, 特别为 =/8 应用服 务 的 (@23 ( 万维网协会( =>? ) (,*0A 的一个重 B*+B @/0/+*9 2*+:;< 3*0.;*./ 通 用 标 识 语 言 标 准 ) , 要分支。 123 是一种中介标示语言( 2/,*A)*+:;< 3*0.;*./ ) 它作为一种可用来制定具体应用语言的元语言, 具有强大的描 述能力, 可提供描述结构化资料的格式。 由于 123 大大提高了
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前言
随着计算机网络的普及, 数据资源的共享已经成为一个热
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涉及的技术
异构数据集成系统的研究涉及多种计算机技术, 如分布式
门话题 。 很多企业需要将 ’()* , 构成 )+* , ,- 数据集成起来, 企业的管理决策的网络信息平台 %!&。传统的数据库集成方法现 在已经远远不能适应人们获取数据的需求, 因此迫切需要一种 新的数据集成系统。 这种系统不仅能集成传统的数据库中的结 构化数据, 而且还可以集成在 ./0 上应用日益广泛的半结构化 数据和非结构化数据。在这种背景下, 异构数据集成系统受到 越来越多人的重视, 这方面的研究也成为当前数据集成研究的 一个热点。 异构数据集成系统为企业解决多平台、 多结构数据的集成 问题提供了一条解决途径。通过这样一个集成系统, 可以把企 业内部和外部的各种相关数据资源进行整合, 为企业的信息资 源规划提供了可能, 从而搭建起整个企业的信息平台。 在深入探讨异构数据集成系统之前, 先介绍其中两个基本 概念, 这两个重要概念是整个异构数据集成系统的基础。 异构数据 异构数据是一个含义丰富的概念, 不仅指不同的 数据库系统之间的数据是异构的, 如 ,1234/ 和 *56 */17/1 数 据库;而且还包括不同结构的数据之间的异构,如结构化的
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9,:(- 应用程序结构图
基金项目: 国家自然科学基金( 编号: ; 辽宁省自然科学基金( 编号: N"$V!"WM ) ""!"XX )
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计算机工程与应用
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其它
此外异构数据集成系统还涉及到面向对象技术、 数据库技
术等。 借助面向对象技术可以把异构环境中数据和对数据的操 作融为一体, 并对不同的数据类型进行包装。数据库技术包括 数据模型技术、 数据查询分解和优化策略、 数据表示和描述等。
T#$
%42 模型
是专用于描述半结构 %42 模 型 ( %8M/H, 45HG*0./ 2JB/9)
9,:(- 应 用 程 序 非 常 类 似 于 其 他 面 向 对 象 的 应 用 程 序 。
所不同的是, 当对象在另一台机器上的时候, 客户端和服务器 端必须分别通过一个特殊的层来管理网络通信, 在客户端称为
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