数据集成系统关键问题研究
工业控制系统的数据集成与优化研究
工业控制系统的数据集成与优化研究随着科技的发展和工业生产的进步，工业控制系统逐渐成为现代工业生产中不可或缺的一部分。
而其中的数据集成与优化是工业控制系统中的重要环节。
本文将从数据集成和优化两个方面，探讨工业控制系统中数据集成与优化的研究。
一、工业控制系统的数据集成在工业控制系统中，数据集成是指将各个子系统中的数据进行收集、整合和传输，以提供全面、准确和实时的数据支持。
通过数据集成，工业控制系统可以实现数据的共享和交流，提高生产效率和质量。
首先，数据集成可以实现生产过程的实时监测和控制。
通过收集各个子系统中的数据，并进行整合和传输，可以实现对生产过程各个环节的实时监测和控制。
这样，生产管理者可以通过工业控制系统获得全面的信息，及时采取相应的措施，提高生产效率和质量。
其次，数据集成可以帮助工业控制系统实现故障诊断和预测。
通过对各个子系统中的数据进行整合和分析，可以发现工业控制系统中的故障，并提前预测可能出现的故障。
这样，可以在故障发生之前采取相应的措施，避免生产中断和不必要的损失。
再次，数据集成可以加强工业控制系统的安全性。
通过对各个子系统中的数据进行整合和分析，可以及时发现潜在的安全隐患，并采取措施加以应对。
这样，可以保障工业控制系统的正常运行，避免数据泄漏和被攻击的风险。
二、工业控制系统的数据优化数据优化是指通过对工业控制系统中的数据进行分析和处理，实现生产过程的优化和改进。
通过数据优化，可以提高生产效率、降低成本，并提升产品的质量和竞争力。
首先，数据优化可以帮助工业控制系统实现资源的合理利用。
通过对工业控制系统中的数据进行分析，可以得出资源的使用情况和浪费情况。
根据这些数据，可以调整生产进程和资源分配，使资源得到合理利用，降低成本。
其次，数据优化可以优化生产过程中的各个环节。
通过对工业控制系统中的数据进行分析，可以找到生产过程中可能存在的问题和瓶颈。
根据数据分析的结果，可以对生产过程进行优化和改进，提高生产效率。
基于云计算的数字化校园数据集成系统研究
此 接 口不 仅 要 完 成 针 对 特 定 数 据 源 的数 据 访 问 调 用 ，形成 处理 后 的一 个 个原 子 操 作 ，再 将 这 些 操 作 传递 给 云计 算处 理 接 口统 一执 行 ， 并 向上 层 反 馈 处 理 结果 ，而 且还 要考 虑 到 云 计 算环境 中各种不 同数据存储方式 、不同数据处 理 模 式 等 数 据 之 间的 同 步 性 ，确 保 系 统 在 延 展
数据集成接口
数据语义映射集成 ！
一 敬 虢 １ 瞧
～ 蔼 绦 氨 仑 啦
性 方面 的要 求 。 ２ ． ４ 云数据存储管理 该 功 能 模 块 是 保 证 整 个 系统 正 常 稳 定 运 行 的 基 础 ，借 助 云 计 算 环 境 下 的 资 源 数 据 管 理 技 术 方 法 ，实 现 为 所 需 各 功 能 提 供 数 据 存 储 管 理 和 系统 资 源 动 态 配 置 ，以 及 云 计 算 环 境 下 的 高
子 任务集 的具体 实现和结果反馈 ，并通过异构 数 据 语 义集 成 方 式 将 现 有 校 园 公有 云 中存 在 的 各种异构数据动态集成 ，构造 实时最新 的校 园
公有 云 。
中间层
数 据 分 析 与 任 务 调 度 功 能 接 口
蠢询任务 管雕 衡询用户管理 蠢询执行接口
数据存储管理
一 ￡
，
集成涧用备客 户端、 数据库臀 系统、 兹存储文件
并发 、高 负载 、海量数据的查询与存储的管理 图２系统整体逻辑框架 图 层３ 个层次 ，其 中应用层包括教务管理 、图书馆 、科研 、 不动产管理等应用 ；中间层即面 向数字校 园数据集成交互 的 核心 服 务过 程 层 ，包 括 资源 服务 以 及应 用 反馈 ，是数 字 校 园应用 服 务数 据 支撑 的 重要 载 体 ；云 层 负责提 供 中间 层 在 资源 调 度时需 各 类资 源的 使用 分配 工作 。 在此３ 层中 ，涉及 云端数据交互接 Ｉ ＝ １ 、数据 分析 与任 务调度功能接 Ｈ、数据集成接 口、云数据存储管理以及数 据安全管理５ 个功能 ，统一在云数据 存储管理功能的管理 与协 调下 工作 ，系统 整体逻 辑框 架 图如 图２ 。 ２ ． １ 云端 据 交互接 口
集成技术难点分析报告
集成技术难点分析报告在进行集成技术难点分析之前，我们首先需要明确什么是集成技术。
集成技术是指将不同的技术或系统整合在一起，形成一个完整的、协同工作的系统或应用。
通过集成技术，可以提高系统的功能、效率和可用性，减少人力资源和时间的浪费。
然而，在实际的集成过程中，常常会遇到一些技术难点，下面将对其中一些常见的难点进行分析。
首先，一个常见的集成技术难点是系统兼容性。
在集成过程中，往往需要将不同供应商的系统或应用整合在一起。
然而，不同供应商开发的系统可能使用不同的编程语言、数据库或接口，从而导致系统之间的兼容性问题。
解决这个难点的关键在于通过技术手段，确保各个系统之间可以正确地交互和通信。
这可能涉及到开发中间件或使用现有的集成工具，以确保系统之间的兼容性。
第二个技术难点是数据一致性。
在集成过程中，常常需要将数据从一个系统传输到另一个系统。
然而，不同系统的数据模型和数据格式可能不同，这可能导致数据转换或映射的困难。
为了解决这个问题，我们需要设计和实现一套有效的数据转换和映射机制，确保数据在传输过程中的一致性和准确性。
这可能涉及到数据清洗、数据转换和数据校验等技术。
第三个技术难点是系统性能。
在集成过程中，可能需要处理大量的数据和请求，这对系统的性能提出了挑战。
为了确保系统能够在高负载情况下正常运行，需要进行性能测试、性能优化和负载均衡等工作。
此外，还需要考虑系统的可伸缩性，以便在需要时能够增加系统的容量。
第四个技术难点是安全性。
在集成过程中，可能需要传输敏感数据或涉及到身份验证和访问控制等安全机制。
为了保护数据的机密性和完整性，需要采取一系列安全措施，如加密、故障容忍和监控机制等。
同时，还需要对系统进行漏洞扫描和安全性评估，以确保系统的安全性。
除了上述提到的技术难点，还可能会遇到其他具体的问题，如异步通信、分布式事务、系统可维护性等。
解决这些问题需要结合具体的集成需求和系统架构，综合运用各种技术手段和工具，以确保集成过程的顺利进行和集成系统的稳定运行。
信息系统中的数据集成方法研究与应用分析
信息系统中的数据集成方法研究与应用分析作者：黄盼王冬冬王露露来源：《山东工业技术》2015年第07期摘要：为有效解决信息系统中存在的数据集成问题，本文基于当前数据的集成方法，与Excel软件特点相结合，提出了适用于中小型企业的一种异构数据转换体系，并对这一集成方法的思路以及具体应用展开了全面分析。
关键词：信息系统；数据集成；数据转换0 引言随着时代的进步与发展，计算机网络技术被广泛应用在了众多行业、机构内部的业务与信息处理工作中。
如何通过集成这些分散的数据，实现企业信息数据的贡献，已成为当前社会的研究热点之一。
现阶段，数据转换或数据交换为数据集成常采用的手段。
考虑到以往常用的将XML作为中间数据源的数据交换技术存在转换效率低下，实现起来困难等不足之处，因而许多中小型企业纷纷采用Excel的形式将自动化办公过程中产生的数据保存下来。
1 数据集成体系的结构基于上述讨论，笔者提出了一种适用中小型企业的，以Excel为中间数据格式的数据集成体系结构。
这一体系结构的设计模式主要为三层架构，将用户从目标数据中抽离出来，使用户、代理及网页等客户端无需关心其它异构数据源的结构与格式，直接对数据展开操作即可。
此外，由于中间数据采用了Excel格式，简单化了源数据向目标数据的转换步骤，有效实现了转换效率高、代价小的目的[1]。
2 异构数据的集成方法异构数据库为实现数据共享的目标，应对数据转换及数据透明访问的实现抱以高度重视。
在转换数据过程中，不可废弃原先的数据，应通过相应的方式将这些数据转换至新的系统中，实现资源的再次利用。
但是，由于数据具有多样化的存储模式及表示形式，因而在实际转换方面存在一定的难度与复杂性。
现阶段，数据转换主要具备下列几种方法：其一，以数据库管理系统为基础。
通常情况下，数据库管理系统能够提供数据装入工具，达到将外部数据转移至本数据库的目的。
例如SBCP等工具能够将多种类型的数据转换为能被SQL Server关系型数据库进行有效处理的数据。
系统集成与企业数字化转型的整合(六)
随着科技的快速发展和企业竞争的加剧，越来越多的企业开始意识到数字化转型的重要性。
数字化转型不仅可以提高企业的效率和竞争力，还可以推动企业业务的全面发展。
在数字化转型中，系统集成起着至关重要的作用，它可以帮助企业整合和优化各种系统，实现信息的共享和流通。
本文将探讨系统集成与企业数字化转型的整合，讨论其意义、关键问题及解决方案。
一、系统集成与企业数字化转型系统集成是将多个独立的系统组织在一起，形成一个协同工作的整体。
在数字化转型中，系统集成可以帮助企业将各个业务环节的数据进行整合，实现全面的数据管理和分析。
通过系统集成，企业可以更加高效地管理和利用数据，提升业务运营效率，实现业务的全面协同。
二、系统集成的意义1. 提高效率：系统集成可以将企业各个部门的系统进行整合，实现数据的共享和流通。
这样一来，不同部门之间的信息传递将更加高效，避免了信息孤岛的问题，提高了业务处理的效率。
2. 降低成本：通过系统集成，企业可以避免重复投资，节约了系统实施和维护的成本。
此外，系统集成还可以减少人工操作和纸质文档的使用，进一步降低了企业的运营成本。
3. 提升数据分析能力：系统集成可以将大量的数据进行整合，帮助企业建立起完整的数据体系。
这样一来，企业可以更好地分析和挖掘数据，发现问题并及时调整企业策略，提升竞争力。
4. 加强风险管理：系统集成可以实现数据的实时传输和分析，帮助企业及时发现潜在的风险和问题。
企业可以根据数据分析的结果，制定相应的风险管理措施，降低风险发生的概率。
三、系统集成的关键问题在进行系统集成时，企业需要面对一些关键问题。
1. 数据安全问题：系统集成涉及到大量的数据传输和共享，因此数据的安全性尤为重要。
企业需要采取相应的措施，加强对数据的加密和权限管理，确保数据不会被非法获取和篡改。
2. 系统兼容性问题：企业常常使用不同的系统和平台，这给系统集成带来了一定的挑战。
企业需要根据各个系统的特点和需求，选择合适的集成方案，确保系统之间可以互相兼容和协调工作。
数据集成技术研究
统去替用户来解决 困难 ， 系统接收用户 的查询请求 ， 该 然后将处 理后 的查询结果返 回给用户。 使用 过程 中 ， 用户不需要 了解各个 数据库 的位置 、 访问方法 、 权限 、 数据结构等细节问题 ， 也不需要 进行繁琐 的数据汇总和甄选 ， 它们都交给 中间系统去完成 ， 这个
图 ２基 于 数 据 复 制 的数 据 集 成 示 意 图
三、 数据集成应用分析
１ 数据集成技术应 用对 比 、 参考文献
上述两种数据集成技术各有 优缺点 ，下面从数据时效性和
技术成熟 度两个方面对数据集成技术进行 比较 。
［ 刘 志强． １ ］ 数据 集成技 术及 其应用 研究 ［】 Ｄ． 哈尔滨 工程 大
ｅ ｃ ｃ ｉｃ ｅＤ ｔ Ａ ｃｓ ｄＩ ｅｒ ｉ ）该 ｖ ｅＡ ｅｕ ａ ａ ｎ ａｏ 数据集成系统中得 到了数据 ，但是数据集成 系统 中并没有存放 Ｓ ｒｉ ｓ ｒｈｔ ｔｒ— ａ ｃｅｓ ｎ ｔｇ ｔ ｎ ， 工 具 配 置 完
数据 ， 数据依然存放各数据源中。
２ 基 于数 据 复 制 的 数 据 集成 技 术 、
数 据集成 技术研 究
龚建华
（ 国防信 息学院 武汉
摘
４０１） ３ ００
要 通过数据集成可 以在更大范围内充分发挥数据的价值 ， 本文首先分析 了数据集成 的需求 ， 然后介绍 了两种数据集 成的基
本技术 ， 最后从时效性和成熟 度两个方面对 比分析了数据集成技术 ， 并讨论了数据源安全控制问题 。
、
数 据集成 需求
用户针对虚拟的用户视 图提出查询请求 ， 不必 网络技术的发展大大拓展了人们 的视野和空问 ，用户不再 储任何 实际数据 ， 模式和访问方法 。如 图 １ 所示 ， 中介器能 仅局 限于使用 自己存储和管理的数据 ，而是通过 网络获取更加 知道各数据 源的位置 、 广泛的数据 。 但是 ， 于跨领域 、 对 跨部 门的数据 ， 用户必须逐个连
多源数据集成方法与应用研究
多源数据集成方法与应用研究一、引言随着大数据时代的到来，数据量的增加以及数据类型的多样化使得数据集成变得尤其重要。
在各个领域，各种跨平台、跨系统、跨区域的数据之间需要进行汇总分析，以帮助人们更好地了解问题和做出准确的决策。
多源数据集成技术应运而生，成为解决这一问题的主要手段之一。
二、多源数据集成方法1.数据预处理多源数据集成的第一步就是进行数据预处理。
由于多源数据之间通常存在数据格式、数据类型、数据结构等方面的差异，预处理的目的在于将数据格式、数据类型等同化，以便于后续步骤的处理。
常见的数据预处理方法有：（1）数据清洗：消除重复数据、填充缺失数据等。
（2）数据转化：将数据从某种格式、某种语言转化为目标格式、目标语言等。
（3）数据归一化：统一不同数据源的数据单位，统一不同数据源的数据规模等。
2.数据集成数据集成是多源数据集成的核心步骤。
主要的技术方法有：（1）手动集成：人工对数据进行取舍、合并等操作。
（2）基于模型的集成：使用数据挖掘、机器学习等技术，自动构建数据集成模型。
（3）基于规则的集成：定义一定的规则，将不同数据源的数据进行匹配、合并。
3.数据清洗和数据集成的迭代由于多源数据之间的差异性非常大，往往需要多次进行数据清洗和数据集成的迭代。
在迭代的过程中，不断优化数据清洗和数据集成的方法，使得最终的多源数据集成结果更加可信可靠。
三、多源数据集成应用1. 社交媒体数据的集成社交媒体是当前最流行的信息交流平台之一，每天产生的海量数据包括微博、博客、论坛、评论等都具有重要的价值。
社交媒体数据集成可以有效地帮助企业、政府等机构从中获得有关潜在客户、消费者、市场竞争情况、用户口碑等方面的信息，辅助决策。
2. 医疗数据的集成医疗领域是一个重要的数据汇聚场所，主要涉及患者个人信息、病历信息、医院信息等众多数据。
传统的医疗体系中，各项数据由不同的医院和医生管理，数据孤立、难集成，导致信息不精确、不完整、不直观，限制了医疗服务水平的提高。
如何在大数据分析中应对数据集成问题(十)
在当今数字化时代，大数据分析已经成为许多企业和组织的重要工具。
通过大数据分析，企业可以更好地了解和预测市场趋势，优化运营和营销策略，提高生产效率，改善客户体验等。
然而，在进行大数据分析时，数据集成问题往往是一个不可忽视的挑战。
本文将讨论如何在大数据分析中应对数据集成问题。
定义数据集成问题数据集成问题是指在大数据分析过程中，由于数据来源多样、格式不一、质量参差不齐等原因，导致数据无法直接进行整合和分析的情况。
这些数据可能来自不同的部门、系统或者外部来源，可能是结构化的数据库记录，也可能是非结构化的文本、图片、音频等多媒体数据。
解决数据集成问题，需要对数据进行抽取、转换、加载（ETL），清洗、标准化等处理，以便进行统一的分析和应用。
应对数据集成问题的方法1. 数据架构设计在面对数据集成问题时，首先需要进行仔细的数据架构设计。
数据架构设计是指对数据进行组织和管理的过程，包括数据模型设计、数据流程设计、数据存储设计等。
在数据架构设计中，需要考虑数据的来源、格式、质量、安全性等因素，以便为数据集成和分析提供良好的基础。
合理的数据架构设计可以降低数据集成的复杂性，提高数据的可用性和可扩展性。
2. 数据清洗和标准化数据清洗和标准化是解决数据集成问题的重要手段。
数据清洗是指对数据中的错误、缺失、重复等问题进行识别和修复的过程，包括数据去重、数据补全、数据修正等。
数据标准化是指将不同来源、不同格式的数据转化为统一的标准格式和规范，包括数据格式转换、数据编码转换、数据单位转换等。
通过数据清洗和标准化，可以提高数据的一致性和准确性，减少数据集成的难度。
3. 数据集成工具使用合适的数据集成工具可以简化数据集成的过程，提高效率和准确性。
数据集成工具通常提供数据抽取、数据转换、数据加载等功能，可以连接不同的数据源，自动化数据处理流程，支持多种数据格式和标准。
在选择数据集成工具时，需要考虑工具的适用范围、性能、易用性、成本等因素，并根据具体的数据集成需求进行选择和配置。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
ｑ ｒ ｐ ｉ ｚｎ ａ ｄ ｘ ｃ ｔｎ ｕｅ ｏ ｔｍｉｉ ｇ ｎ ｅ ｅ ｕｉ ｇ． Ｃｕ ｒ ｎ ｒｓ ａｃ ｓ ｎ ｈ ｓ ｐｒ ｂｅ ｗｅ ｅ ｙ ｒｅ ｔ ｅ ｅ ｒｈｅ ｏ ｔｅ ｅ ｏ ｌ ｍｓ ｒ ｄｅ ｃ ｉ ｄ ｎ ｅａｌ ａ ｄ ｏ ｔｏｕ ｈｔ ｆ ｒ ｓ ｒｂｅ ｉ ｄ ｔ ， ｎ ｓ ｍｅ ｈ ｇ ｓ ｏ ｉ ｒ ｓ ｌｉ ｈ ｍ ｒ ｒ ｐ ｓ ｄ ｅ ｏｖｎｇ ｔｅ ｗｅ ｅ ｐ ｏ ｏ ｅ ， Ｋ ｅ ｒ ： ｄ ｔ ｎ ｅ ａｉ ｙ ｔｍ ； ｇｏ ｌｓ ｈ ｍ ａ ｓ ｍ ａ ｔｃ ｍ ａ ｐ ｎ ； ｑｕ ｒ ｅ ｉｉ ｇ ｑ ｅｒ ｐｔ ｚｎ ｙ ｗｏ ｄｓ ａ ａ ｉｔ ｇ ｔｏｎ ｓ ｓｅ ｒ ｌｂａ ｃ ｅ ； ｅ ｎ ｉ ｐ ｉ ｇ ｅ ｙ ｒ ｗｒｔｎ ； ｕ ｙ ｏ ｉ ｉｇ ｍｉ
维普资讯
第２ ６卷 第 ７期
２０ ０ ６年 ７ 月
文 章 编 号 ：０ １ ９ ８ （０ ６ ０ １０ — ０ １ ２０ ）７—１０ ０ ５ ７— ４
计算机 应 用
Ｃｏ ｕ ｅ ｐ ｉ ａｉｎ ｍｐ ｔｒＡｐ ｌｃ ｔ ｓ ｏ
Ｖｏ ． ６ Ｎｏ ７ １２ ．
Ｊ 成 系统 关 键 问 题 研 究
刘 敏 超 ， 卫 东 刘
（ 清华 大 学 计 算机科 学和技 术 系， 京 １０ ８ ） 北 ００４
（ｉｍ ０ ＠ ｍ ｉ ． ｉｇ ｕ ．ｄ ． ｎ １ ｃ ３ ａ ｓ ｔｎｈ ａ ｅｕ ｃ ） ｕ ｌ ｓ 摘 要： 介绍 了数 据 集成 系统 的概念 和 目标 ， 点介绍 了在 实现 数据 集成 系统 过程 中所 遇到 的关 重 键 问题 ： 建立语 义联 系 ， 查询 重 写 ， 询优化 和执行 ， 查 并对这 些关键 问题 的 当前研 究进展 作 了较 为全 面
模式上提出“ 查询请求” 系统将 查询请 求按照 映射关系转换 ，
为对应下层数据 源模 式的 “ 目标 ” 称 之 为“ 子 （ 查询 重写 ” ， ） 而后进入子 目标 的“ 执行 ” 重 写 和执 行过 程 中都 可能存 在 ， “ 优化” 子 目标并 不是 直接 运行在 下层 数据 源系统 内， ， 而是 通过一个“ 封装器” 间接地和下层 数据源交 流 ， 最后 系统将 每 个子 目标执行结果整合 为统一 结果 ， 按照 用户要求 或系统设 置格式提供给用户 。 数据集成系统遇到的主要问题集 中在建立语义联系 ， 查询 重写 ， 查询优化和查询执行中， 核心和基础是建立语义联系。
Ａｂ ｔａ ｔ ｓ ｒ ｃ ：Ｔｈｅ ｎ ｔｏ ｆｄ ｔ ｎ ｅ ｒｔｏ ｓｉ ｔｏ ｃ ｄ ａ ｄ ｔ ｉ ｏ ｕｉｄ ｎ ａ ａ ｉ ｅ ａｉｎ ｓ ｓｅ ｓｐｒ ｅ ｔｄ ｏｉ ｎ ｏ ａａ ｉｔ ｇ ａｉｎ ｗａ ｎ ｒｄｕ ｅ ｎ ｈｅ ａｍ ｆｂ ｌ ｉ ｇ ｄ ｔ ｎｔｇ ｔ ｙ ｔ ｍｓ ｗａ ｅｓ ｎｅ ｒ ｏ
的描述 ， 同时表达 了对 这 些 问题 解 决途径 的思 考。
关 键词 ： 数据 集成 系统 ； 全局 模 式 ； 义映射 ； 语 查询 重 写 ； 查询优 化 中图分类 号 ： Ｐ １ ． ３ Ｔ ３ １１ １ 文献 标识码 ： Ａ Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｅ ｏ ｅ ｓ ｉ ｔ ｎ ｅ ｒ ｔｏ ｙ ｔ ｍ ｓ ａ ｃ ｎ ｋ ｙ ｐｒ ｂｌ ｍ ｎ ｄａ ａ ｉ ｔ ｇ ａ ｉ ｎ ｓ ｓ ｅ
源提供统一的应 用界 面 ， 而使 用户真 正将注 意力集 中在 他 从
们想要的特定结果上 ， 而不必关心 如何 获得这些结果 。 定义 １ 数据集成 系统 ， 是一个 三元组 ＜ Ｇ Ｓ Ｍ ＞， ，， 其 中： Ｇ是全局模式 ， 是数据源模式 ， 为全局模式和数据源模 Ｓ 式之间的映射… 。 在数 据集成 系统 中， 创建 虚拟 的全局 模 在 式及其与下层数据源模式 之间的“ 映射关 系” ， 后 用户在全 局
特定的主题要 求必须具备三个条件 ： 清晰语 义 ， 对不完整信 息 的适应性和允许 模式异构 。映射有 三个重要 的属性 ： 查询 回 答 能力 ， 映射推理能力和 映射整合 能力 ， 决定了用映射表达语 义 联 系 的能 力 ， 有 下 面 的 结 论 ： 并
查 询 回 答 能 力 确 定 映 射 完 全 问题 ； 是一个 Ｎ Ｐ完 全 问题 ； 能 不 能 回答 查 询 ｐ是 个 Ｎ Ｐ
０ 引言
数据集成的 目标 是为用 户访问 多个有效 的 、 异构 的数 据
之间的映射 （ 可能存在—个帮助模式 定义在语言 厶 内） 就是建立在（ ， ） （ ， ） （ ， ） ， 或 之上的规则的集合。
映射语 义就 是对两个 模式之 间的元组 所实施 的约束 ， 决 定 了在 给定 映射 下哪些元组对可 以共存 。一个映射能否满 足
．
Ｓ ｍｅ ｋ ｙ ｐｒｂｌｍｓｉ ｉｄ ｎ ａ ａｉ ｔ ｇａ ｉｎ ｓ ｔｍ ｒ ｘ ｌｉ ｅ ｏ ｅ ｏ ｅ ｎ ｂｕｌ ｉ ｇ ｄ ｔ ｎ ｅ ｔｏ ｙｓｅ ｗｅ ｅ ｐａ ｎ ｄ．Ｔｈｅ ｒ ｉｄ ｎ ｅ ａ ｉ ｌ ｔ ， ｑｕ ｒ ｅ ｉｉ ｒ ｅ ｙｗｅ ｂｕｌ ｉ ｇ ｓ ｍ ｎｔｃ ｒ ａｉ ｅ ｅ ｏｎ ｅｙ ｒ ｗｒｔｎｇ
ＬＩ Ｍｉ — ｈ ｏ，ＬＩ Ｗ ｅ— ｏ Ｕ ｎ ｃ ａ Ｕ ｉｄ ｎｇ
（ ｅａｔｅｔｆＣ ｍ ｕ ｒ ｃ ｎｅａｄＴｃｎｌ ｙ ｓ ｇ ｕ ｎ ｅ ｉ ，Ｂ ｉｎ ０ ０４ ｈｎ ） Ｄｐ ｒ ｎ ｏ ｐ ￣ ｉ ｃ ｎ ｅｈ ｏ ｇ，Ｔｉ ｈａＵ ｉ ｒｔ ｅｉ １０ ８ ，Ｃ ｉ ｍ ｏ Ｓｅ ｏ ｎ ｖ ｓｙ ｊｇ ａ