数据库技术专场-01混合异构数据的清洗、存储、挖掘架构选型和设计策略_卢亿雷
面向多源异构数据库的SQL_解析与转换方法研究
第 22卷第 12期2023年 12月Vol.22 No.12Dec.2023软件导刊Software Guide面向多源异构数据库的SQL解析与转换方法研究练金栋1，陈志1，岳文静2，赵培1，3，吕伟初1，3（1.南京邮电大学计算机学院； 2.南京邮电大学通信与信息工程学院，江苏南京 210003；3.金篆信科有限责任公司，江苏南京 210012）摘要：传统的单一数据库模式难以适应如今多样化的数据管理需求。
如何将多个异构独立的数据库进行集成，对数据库系统进行整体控制和协同操作成为研究热点。
针对此问题进行面向多源异构数据库的SQL解析与转换方法研究，通过建立通用的中间表示模型，对异构数据库请求进行语法树解析、语义分析与模型转换，实现了不同数据库之间的互操作。
在基于TPC-H基准测试数据集的功能测试中，测试系统对数据类型和语法操作的支持度达到100%。
在性能测试中，测试系统在跨平台的增删改查操作时间上，较官方工具分别快了13.1 ms、8.8 ms、22.5 ms与2.3ms。
实验验证了该方法的正确性与可行性。
关键词：异构数据库；中间表示；语法解析；语法转换DOI：10.11907/rjdk.232028开放科学（资源服务）标识码（OSID）：中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1672-7800（2023）012-0124-08Research on SQL Parsing and Transformation Method for Multi-SourceHeterogeneous DatabaseLIAN Jindong1， CHEN Zhi1， YUE Wenjing2， ZHAO Pei1，3， LYU Weichu1，3（1.School of Computer Science， Nanjing University of Posts and Telecommunications；2.School of Communications and Information Engineering， Nanjing University of Posts and Telecommunications， Nanjing 210003， China；3.JINZHUAN Information Technology Co.， Ltd.， Nanjing 210012， China）Abstract：Nowadays， the traditional mode with single database has difficulty meeting with the demand of in diversified data management. The integration of multi-mode heterogeneous databases has become a research hotspot for overall control and collaborative operation of the global database system. Aiming at this problem， this paper studies the SQL parsing and transformation methods for heterogeneous databases. And in‐teroperability between different database has been achieved through universal intermediate-representation-model establishing，syntax tree parsing， semantic analysis and model transformation. In the functional test based on the TPC-H benchmark dataset， the frame-based test sys‐tem has 100% support for data types and syntax operations， while the framework has advantages over official tools in terms of operation speed for cross platform addition， deletion， modification， and query， with 13.1 ms， 8.8 ms， 22.5 ms， and 2.3 ms， respectively. The experiment ver‐ifies the correctness and feasibility of the proposed method.Key Words：heterogeneous database； intermediate representation； syntax parsing； grammar transformation0 引言随着数据量的爆发式增长，传统的单一数据库模式愈发难以满足存储和查询的实时性要求。
多源异构数据融合技术研究及应用
多源异构数据融合技术研究及应用随着信息化技术的快速发展，各种异构数据源的产生与积累日益增加。
这些异构数据的特点是数据结构、类型、格式、存储方式等各异，存在数据冗余和不一致性问题。
如何将这些异构数据源进行有效的融合，提取有价值的信息成为了当前研究的热点之一、多源异构数据融合技术可以有效地解决这些问题，具有广泛的应用前景。
数据预处理是多源异构数据融合的第一步，其目的是对原始数据进行规范化处理和清洗，以确保数据的一致性和完整性。
常见的预处理方法包括数据清理、数据转换、数据集成和数据归档等。
数据清理主要是对数据进行去噪、去冗余和去错误等操作，以减小对后续数据处理的干扰。
数据转换是将不同数据源中的数据进行统一编码，方便数据融合过程中的比较和匹配。
数据集成是将不同数据源的数据进行整合，以便后续的数据挖掘和分析。
数据归档则是将数据按照一定的规则进行分类和存储，方便以后的查找和利用。
数据集成是多源异构数据融合的核心环节，其目的是将不同数据源中的数据进行统一整合，以便后续的数据挖掘和分析。
数据集成的方法主要包括模式匹配、实例匹配和决策合并等。
模式匹配是将不同数据源中的数据按照一定的规则进行匹配，以找到相同或相似的数据元素。
实例匹配是将不同数据源中的数据按照一定的规则进行比较和匹配，以找到相同的数据实例。
决策合并则是将不同数据源中的决策结果进行整合，以得到更准确和可靠的决策结果。
数据挖掘是多源异构数据融合的最终目标，其目的是从融合后的数据中提取有价值的信息和知识。
数据挖掘的方法主要包括分类、聚类、关联规则和时序分析等。
分类是将融合后的数据划分为不同的类别，以便进行有针对性的分析和处理。
聚类则是将融合后的数据按照一定的规则进行分组和归类，以便发现数据之间的关联性和相似性。
关联规则是寻找融合后的数据中的关联关系和规律，以便预测未来的行为和趋势。
时序分析则是对融合后的数据进行时间序列的分析和预测，以便预测未来的动态变化。
大规模多源异构数据的融合与建模研究
大规模多源异构数据的融合与建模研究随着互联网和信息技术的快速发展，我们正处于一个数据爆炸的时代。
大规模多源异构数据正以前所未有的速度产生并积累，这些数据包含了各个领域的信息，如社交媒体、医疗记录、物联网数据等。
然而，由于数据的来源多样性和种类繁多，如何有效地融合并对这些数据进行建模成为一个重要的研究方向。
本文将探讨大规模多源异构数据的融合与建模研究，并讨论其应用价值和挑战。
在大规模多源异构数据融合的研究中，一个核心问题是如何将来自不同源头、具有不同结构和语义的数据进行整合。
这通常包括从数据清洗、数据集成、数据挖掘等多个环节。
首先，数据清洗是一个关键的步骤，主要是处理数据中存在的噪声、缺失值和不一致性。
清洗后的数据可以提高后续处理的准确性和可靠性。
其次，数据集成涉及如何将来自多个不同源头的数据进行统一的表示和语义映射，以便进行后续的分析和挖掘。
最后，数据挖掘是根据融合后的数据进行知识发现和模式分析的过程，需要利用机器学习、数据挖掘和统计等技术。
大规模多源异构数据融合与建模具有广泛的应用价值。
首先，在社交媒体领域，融合多源异构数据可以帮助我们更好地理解用户行为和情感倾向，从而提供个性化的推荐和服务。
其次，在医疗健康领域，将来自不同医疗机构和设备的数据进行融合和建模可以帮助提高诊断的准确性和治疗效果。
此外，在城市规划和交通管理等领域，融合多源数据可以提供更准确的预测和决策支持。
然而，大规模多源异构数据融合与建模也面临着一些挑战和难题。
首先，数据的质量和可信度是一个重要的问题。
由于数据的来源多样性，其中一些源数据可能存在错误和不准确性，这可能对后续的分析和建模造成影响。
因此，我们需要开发有效的数据质量控制和评估方法。
其次，数据隐私和安全也是一个重要的考虑因素。
在融合多源数据的过程中，确保数据的隐私和安全是至关重要的。
最后，数据的规模和复杂性也是一个挑战。
由于大规模多源异构数据具有海量和高维的特点，针对这样的数据进行建模和分析需要更高效的算法和计算资源。
融合大语言模型的领域问答系统构建方法
融合大语言模型的领域问答系统构建方法目录一、内容概述 (2)二、相关背景介绍 (2)三、融合大语言模型的构建方法 (3)1. 数据收集与处理 (4)2. 模型选择与训练 (5)3. 模型优化与评估 (6)四、领域问答系统的构建步骤 (7)1. 需求分析 (8)2. 知识库建立与整合 (9)3. 系统架构设计与实现 (10)4. 用户界面设计 (11)五、融合大语言模型在领域问答系统中的应用 (12)1. 自然语言处理技术应用 (13)2. 上下文理解与推理能力 (14)3. 知识图谱技术结合应用 (15)4. 跨领域知识融合策略 (16)六、实验与评估方法 (16)1. 实验数据集及预处理 (18)2. 实验设计思路 (19)3. 评估指标与方法 (20)4. 实验结果分析 (20)七、挑战与展望 (21)1. 技术挑战与解决方案 (23)2. 应用前景展望 (24)3. 发展趋势分析 (24)八、总结与未来工作 (25)1. 项目成果总结 (26)2. 经验教训分享 (26)3. 未来工作计划与建议 (28)一、内容概述核心思想部分将介绍构建方法的核心理念，包括如何融合大语言模型技术、如何利用领域知识库、如何设计问答系统的架构等。
强调构建过程中应遵循的原则，如系统性、可扩展性、可维护性等。
在涉及的关键技术方面，将详细介绍本构建方法所需的主要技术手段，包括自然语言处理、深度学习、知识图谱等领域的技术。
强调这些技术在构建领域问答系统过程中的作用和应用方式。
本概述部分将提供一个全面的、具有指导意义的框架，为后续详细阐述构建方法提供基础。
通过本概述，读者可以了解整个构建方法的核心思想和关键技术，为后续的深入研究和实践提供参考。
二、相关背景介绍数据预处理：对领域相关的文本数据进行清洗、去重、分词等操作，为后续处理做好准备。
问题理解：将用户提出的问题进行分词、实体识别、依存句法分析等处理，以获取问题的关键信息。
卢亿雷-混合异构数据的清洗、存储、挖掘架构选型和设计策略
AdMaster在线数据分析
Key Partners Site System
Project
Track System Click Data
Track API
Social API
Data Collection Service Buzz Resource Social Platform API Service Buzz Article Crawler Service
Redis
Ext4
HDFS
Ext4
Ext4
Memory
SATA Disk
SATA Disk
SSD
SATA Disk
SSD
RabbitMQ
AdMaster数据采集
广告数据采集
离线数据
长周期（存档、归纳、 计算结果） 字段不固定 结构简单 一般（冷数据） GB、TB、PB级 秒、分钟、小时、天级
数据采集
结构化数据 非结构化数据
Internet
数据预处理
原 始 数 据
清 洗
集 成
转 换
归 约
数 据 存 储
提炼
数据分析
应用服务
Pig Online (HBase) Zookeeper
数据源
用户请求
配置API
中转服务器API
数据源API
前端渲染
AdMaster数据可视化
示例
• 数据呈现方式 • 展示层与数据层松耦合，多种数据源接入 • 极高的可靠性和容错机制
Q & A
分词 情感分析 标签分类 NLP Lab
时序大数据清洗的主流技术架构
时序大数据清洗的主流技术架构摘要：一、时序大数据的背景和挑战1.时序大数据的概念和特点2.时序大数据的挑战二、时序大数据清洗的主流技术架构1.数据预处理2.数据质量检查3.数据融合4.数据降维5.异常检测与处理三、主流技术的实际应用案例1.数据预处理技术在时序大数据清洗中的应用2.数据质量检查技术在时序大数据清洗中的应用3.数据融合技术在时序大数据清洗中的应用4.数据降维技术在时序大数据清洗中的应用5.异常检测与处理技术在时序大数据清洗中的应用四、未来发展趋势与展望1.深度学习在时序大数据清洗中的应用2.强化学习在时序大数据清洗中的应用3.联邦学习在时序大数据清洗中的应用正文：随着互联网、物联网、5G 等技术的发展，时序大数据在各行各业得到了广泛应用。
时序大数据具有高维、海量、持续变化的特点，给数据清洗带来了诸多挑战。
本文将对时序大数据清洗的主流技术架构进行详细介绍。
一、时序大数据的背景和挑战时序大数据是指在时间维度上具有连续性、离散性或半离散性的数据。
这类数据具有高维、海量、持续变化的特点，给数据清洗带来了数据预处理、数据质量检查、数据融合、数据降维和异常检测与处理等挑战。
二、时序大数据清洗的主流技术架构1.数据预处理：主要包括数据采集、数据抽取、数据转换和数据加载等技术。
数据预处理是时序大数据清洗的基础，为后续清洗工作提供干净、完整的数据。
2.数据质量检查：主要包括数据完整性检查、数据一致性检查、数据合理性检查等技术。
数据质量检查有助于发现数据中的异常值、缺失值和重复值等问题。
3.数据融合：主要包括数据聚合、数据关联和数据融合等技术。
数据融合旨在整合多个数据源的信息，提高数据的可用性和价值。
4.数据降维：主要包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）和t-分布邻域嵌入算法（t-SNE）等技术。
数据降维有助于降低数据维度，提高数据清洗的效率。
5.异常检测与处理：主要包括时间序列分析、聚类分析和分类算法等技术。
数据清洗：第4章 常用数据清洗工具及基本操作
4.1 Microsoft Excel数据清洗基本操作 4.1.1Excel数据清洗概述
第四章 常用数据清洗工具及基 本操作
Microsoft Excel是微软公司Microsoft Office系列办公软件的重要组件之一，是一 个功能强大的电子表格程序，能将整齐而美观的表格呈现给用户，还可以将表格中的数 据通过多种形式的图形、图表表现出来，增强表格的表达力和感染力。Microsoft Excel 也是一个复杂的数据管理和分析软件，能完成许多复杂的数据运算，帮助使用者做出最 优的决策。利用Excel内嵌的各种函数可以方便地实现数据清洗的功能，并且可以借助过 滤、排序、作图等工具看出数据的规律。另外，Excel还支持VBA编程，可以实现各种更 加复杂的数据运算和清理。
图4118显示爬取的前20条数据图4119经过删除操作后的数据集图4120提取数字操作第四章常用数据清洗工具及基本操作kettle简介及基本操作microsofexcel数据清洗基本操作ne简介及基本操作45hawk简介及基本操作datawrangler简介及基本操作46上机练习与实训习题大数据应用人才培养系列教材7046上机练习与实训第四章常用数据清洗工具及基本操作7070实训题目使用工具进行数据清洗练习实训原理数据清洗就是利用有关技术如数理统计数据挖掘或预定义的清理规则将脏数据转化为满足数据质量要求的数据
第四章 常用数据清洗工具及基本 操作
存储 存储成本下降
图4-7 完成数据分列
4.1 Microsoft Excel数据清洗基本操作
第四章 常用数据清洗工具及基本 操作
2 快速定位和快速填充
在日常的工作中经常会看到一些重复项合并的Excel表格，如月份、地区等，主要 是为了方便查看，如图4-8所示A列的销售区。但这样的工作表，没有办法使用数据 透视表功能进行统计、汇总和分析等。
异构数据库技术的研究与实践
异构数据库技术的研究与实践异构数据库技术，是指不同类型、不同结构的数据库系统之间进行融合、整合、共享的技术。
它具有很高价值和实用性，近年来已得到广泛应用。
本文将从异构数据库技术的基本概念、应用场景、关键技术、发展趋势等方面进行论述，以期使读者对异构数据库技术有更加深入的了解。
一、异构数据库技术的基本概念异构数据库技术是多个不同型号、不同结构的数据库之间进行交互、共享、集成的技术。
异构数据库的实现需要解决如下问题：数据的语意（Semantic）和结构（Structure）的描述方法、异构数据的逻辑互操作能力、异构数据的物理互操作能力等问题。
异构数据库技术是解决异构数据集成问题的有效手段。
异构数据集成的大部分问题是由于不同组织机构、不同应用系统、不同数据库管理系统中所使用的数据模型、数据结构、数据语言不同所造成的，这些问题可以通过合理运用异构数据库的技术来解决。
二、异构数据库技术的应用场景异构数据库技术适用于以下应用领域：1、数据库整合异构数据库技术可以将多个类型、多个结构的数据库进行整合，从而形成一个大型的复合数据库。
通过异构数据库技术，可以实现异构数据库之间的数据共享和互通，减少了信息孤岛，提高了数据共享利用率。
2、异构数据的共享随着信息化进程的不断发展，数据库中的数据已经具有了很高的价值，而很多企事业单位内部的数据库多为异构数据库，无法进行互通和共享。
通过异构数据库技术，可以将分散在不同数据库之中的数据整合起来进行管理和查询，提高了数据的共享利用率。
3、数据挖掘数据挖掘是从大量的数据中发现有价值的知识和信息的过程。
异构数据库中存储了大量的数据，通过异构数据库技术，可以将这些数据矿藏挖掘出来，获取更多的商业价值和决策支持信息。
4、数据集成异构数据库技术可以将不同数据源的数据进行集成，从而形成一个统一的数据源。
通过数据集成，可以最大限度地充分利用各个数据源的有用信息，进而为决策者提供更为准确的决策支持信息。
数据仓库中异构数据的资源整合及挖掘
0 前言一般供电企业，在过去近 20 年中大都已 建立各种计算机实用系统。
这些系统针对办公 事务处理、供电生产、工程项目管理、物资管 理、财务核算、客户服务等部门。
如：O A （O f f i c e A u t o m a t i o n ）; M I S （M a n a g e m e n t In f o rm a t io n S ys t em ）; C R M （C u s t o m e r R e - l a t i o n M a n a g e m e n t ）; S C A D A （S u p p l i e rC o n t r o l A n dD a t a A n a l y s e s ）等系统。
这些 系统往往基于一个部门或一个部门内的一项事务， 系统之间采用的实体集不同，实体所具有的属性不同， 实体间的联系方法不同，尤其采用的数据模型不同，有 的采用基于图形的层次模型和网状模型；有 的采用基于表格的关系模型，或面向对象 模型等，自然形成信息孤岛。
这与供电企 业的现代管理，越来越需要快速的、综合 性的分析系统和面向主题的支持系统的 信息需求相矛盾，因此建立数据仓库势 在必行。
这就给软件开发提出了一个新 课题，即面临庞大的异构数据群集，如 何保护现有数据资源，高速集成信息并 挖掘面向主题、能够在决策层次开放蕴 藏丰富的信息孤岛，为全局性信息需求服 务，本文以基于S C A D A 系统建立的数据 仓库，并对其进行数据挖掘的实践，介绍异构数据整合的方法和数据仓库 挖掘部分结果。
1 各应用系统的模式分解数据仓库D W （D a t a W a r e h o u s e ）其主要逻辑性 能，是对数据库群集管理、数据仓库中异构数据 的资源整合及挖掘□ 林国新1, 田 业2, 钱未未 3 (1. 福州电业局, 福建 福州 350009; 2. 北京九 瑞福软件技术开发公司, 北京 100085; 3. 中国电力科学研究院, 北京 100085)图1 组成SCADA 的层次模型示意图2 任意一座变电站内的信息源组成数据挖掘支持的操作平台。
多源异构数据融合与处理技术研究
多源异构数据融合与处理技术研究随着互联网和信息技术的不断发展，各行各业都面临着海量异构数据的挑战。
异构数据泛指不同来源、类型、格式、语义、结构和质量的数据，如文本、图像、视频、传感器数据、社交媒体数据等。
这些数据分布在不同的系统、应用程序、平台和网络中，不仅数量庞大，而且存在着互操作性、异构性、不确定性和不可信性等问题，给数据的融合和处理带来了很大的困难。
为了解决多源异构数据的难题，多源数据融合与处理技术应运而生。
该技术旨在利用多个数据源的信息以及数据之间的关系，整合成一个更有价值、更完整、更一致的信息资源，从而支持更高效、更精确的决策、分析和预测。
本文就多源异构数据融合与处理技术进行研究和总结，以期帮助更多的人了解和应用该技术。
一、多源异构数据融合技术1.数据清洗和集成数据清洗和集成是多源异构数据融合的第一环节。
由于多源数据的来源不同、格式不同和语义不同，因此需要对数据进行清洗，保证数据的完整性、一致性和准确性。
同时需要将数据进行集成，建立数据的元数据和语义映射，以便实现跨源查询和分析。
2.数据挖掘和识别数据挖掘和识别是多源异构数据融合的核心环节。
通过数据挖掘技术，可以从海量数据中提取出有用的信息，如关联规则、聚类、分类等。
通过数据识别技术，可以识别出数据中的重要特征和模式，如时间序列、空间信息、社交关系等。
3.知识图谱和本体建模知识图谱和本体建模是多源异构数据融合的重要手段。
知识图谱是一种描述实体、关系和属性的图形模型，可以用来表示多个数据源之间的关系和语义信息。
而本体是一种描述概念、实体和属性的语义模型，可以用来定义多个数据源之间的信息交互和知识共享。
二、多源异构数据处理技术1.数据分析和预测数据分析和预测是多源异构数据处理的核心技术。
通过数据分析技术，可以快速发现数据中的规律和趋势，如异常检测、数据可视化、模型评估等。
通过数据预测技术，可以利用已有数据来预测未来的趋势和结果，如时间序列预测、分类预测、回归预测等。
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Hadoop＋Spark海 量高速集群
从2个区加入所需要的数据
Secure Zone
AdMaster Zone 数据补 充 Private Zone 数据.
AdMaster在线数据分析 Ø Kafka & Tail Ø HBase & MongoDB Ø Storm & Rsync Ø Spark & Hana
Hive 离线计算 (MapReduce) YARN
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Flume
流式计算 (Storm)
实时计算 (Spark)
Kafka
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MySql MongoDB
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数据展示
AdMaster混合异构采集
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品牌 官网
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调研数据 广告曝光数据 广告点击数据 网站数据 社会化数据 物流数据 渠道数据 电商数据 门店数据
混合异构数据的清洗、存储、 挖掘架构选型和设计策略
@卢亿雷 From AdMaster johnlya@
提纲
Ø 混合异构数据特点 Ø 混合异构数据分类 Ø 混合异构处理流程 Ø AdMaster混合异构数据平台架构 Ø AdMaster数据处理流程 Ø AdMaster混合异构数据分析 Ø Q/A
AdMaster大数据管理平台
AdMaster混合异构数据平台架构
数据可视化
JS/AS R ECharts
应用服务
Front-end Application Service
API 服务
Data API
Text Analysis API
混合异构数据特点
Ø 不同的数据类型 Ø 不同的数据量级 Ø 不同的访问速度 Ø 不同的用户类型 Ø 不同的访问平台 Ø 不同的存储设备 Ø 。。。
混合异构数据分类
在线数据
数据内容 数据特性 数据结构 使用频率 数据访问量 响应时间 短周期数据 字段固定 高度结构化、复杂、适合操作计算 非常高（热数据） KB、MB级 纳秒、微秒、毫秒级
AdMaster数据可视化
p 主题 (配色、品牌名、品牌logo) p 轮播信息 (Screens、Slides、标题) p 权限 (用户、用户组)
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配置信息
离线数据
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数据采集
结构化数据 非结构化数据
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归 约
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应用服务
Pig 在线计算 (HBase) Zookeeper
Offline
Online/ Offline
HBase
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Realtime
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MongoDB
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HDFS
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SATA Disk 源自最近经常家电， 多次关注家电竞 拍活动
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Normalization
Normalization 年龄：(12, 29) 学历：(4, 6) 性别：1
家电
新闻
冰箱
男
20-25岁
核心算法
支持向量机（SVM）
自然语言处理
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回归分析
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• • •
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根据已有人群查找 类似的潜在人群受 众
•
依据广告历史数据 预测新广告投放的 CTR
• •
预测用户在特定时 期的兴趣强度 预测用户在特定时 期的购买意愿强度
•
根据人群历史数据 特征推断人群的学 历及收入等属性
数据挖掘
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分布式计算
MapReduce
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数据采集
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根据历史数据评估 广告的综合投放效 果
隐私保护
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AdMaster Passport 技术
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AdMaster离线数据分析 Ø /sys/kernel/mm/ redhat_transparent_hugepage/enabled Ø /sys/kernel/mm/ redhat_transparent_hugepage/defrag Ø dfs.socket.timeout Ø dfs.datanode.max.xcievers Ø dfs.datanode.socket.write.timeout Ø node.handler.count
AdMaster在线数据分析
Key Partners Site System
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LVS LVS LVS LVS
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Others
…
AdMaster数据采集 Ø cat /proc/sys/net/ipv4/tcp_mem Ø cat /proc/net/sockstat Ø cat /proc/sys/net/ipv4/tcp_max_orphans Ø filter.nf_conntrack_max Ø filter.nf_conntrack_tcp_timeout_est ablished
数据源
用户请求
配置API
中转服务器API
数据源API
前端渲染
AdMaster数据可视化
示例
• 数据呈现方式 • 展示层与数据层松耦合，多种数据源接入 • 极高的可靠性和容错机制
Q & A