一种异构数据库协同的解决方案
边缘计算技术的异构设备协同和数据融合方法
边缘计算技术的异构设备协同和数据融合方法在异构设备协同方面，边缘计算技术可以通过以下几种方法实现异构设备之间的协同合作：1.通信协议转换：不同设备可能采用不同的通信协议，需要通过转换器或者中间件对通信协议进行转换，以实现设备之间的互通互联。
2.任务调度与分配：考虑到异构设备的性能和能耗差异，需要根据任务的复杂度和设备的资源情况进行任务调度和分配，以实现边缘设备之间的合理协同。
3.数据同步与共享：边缘设备可能存储着大量的数据，需要确保数据的一致性和可靠性。
通过数据同步和共享技术，可以实现异构设备之间的数据共享和协同处理。
在数据融合方面，边缘计算技术可以通过以下几种方法实现数据的融合：1.数据预处理与压缩：由于边缘设备的资源有限，需要对数据进行预处理和压缩，以减少数据的传输量和计算量。
预处理包括数据过滤、去噪、采样等操作，压缩可以使用无损或有损的压缩算法。
2.智能数据融合算法：数据融合是将多个异构数据源的信息集成起来，形成一个更全面和准确的数据集。
通过使用智能数据融合算法，可以对异构数据进行聚合、处理和分析，以提取更有价值的信息。
3.分布式存储与索引：边缘设备的存储量有限，需要使用分布式存储和索引技术来管理和访问大规模的数据。
通过分布式存储和索引，可以实现数据的高效存储和检索，提高数据融合的效率和质量。
需要注意的是，在边缘计算中，异构设备协同和数据融合不仅需要考虑技术层面的问题，还需要考虑安全性和隐私保护。
例如，对于数据融合，需要确保数据的安全传输和隐私保护，避免敏感信息泄露。
因此，在设计和实现边缘计算系统时，需要综合考虑各种因素，保证异构设备之间的协同合作和数据融合的效果和安全性。
边缘计算技术的异构设备协同和数据融合方法以及网络负载均衡优化方法
边缘计算技术的异构设备协同和数据融合方法以及网络负载均衡优化方法边缘计算是一种新兴的计算模型，它将计算和数据处理的能力推向网络的边缘，以减少数据传输延迟和网络拥塞问题。
在边缘计算环境中，存在着各种异构设备，如智能手机、嵌入式设备、传感器等，这些设备之间需要进行协同工作以实现对数据的高效处理和分析。
同时，边缘计算还需要将来自不同设备的数据进行融合，以获取更全面准确的信息。
在边缘计算技术中，异构设备协同是一项重要的任务。
由于设备类型和能力的不同，异构设备之间的协同工作可能存在一些挑战。
为了解决这些问题，可以采用以下方法：首先，引入协议转换机制。
不同设备之间可能使用不同的通信协议，为了实现协同工作，需要将各个设备之间的协议进行转换。
比如，在物联网中，设备间的通信可能基于不同的协议，通过引入一个协议转换机制，可以将不同协议之间的数据转换为统一的数据格式，以便设备之间能够相互理解和协同工作。
其次，采用数据封装和解析方法。
不同设备之间的数据格式可能存在差异，为了实现数据的融合和协同分析，需要对数据进行封装和解析。
封装方法可以将不同设备上产生的数据进行统一的封装，以便于跨设备的数据交互。
解析方法则可以将封装后的数据重新还原为各自设备可以理解的格式。
此外，通过引入统一的控制平台，可以实现异构设备的管理和控制。
控制平台可以提供一套通用的接口和协议，以统一对不同设备进行管理和控制。
通过这种方式，可以实现对异构设备的集中管理，提高整个边缘计算系统的可扩展性和灵活性。
另外，数据融合也是边缘计算中的重要任务之一。
由于边缘计算环境中存在大量的设备和传感器，产生的数据通常具有多样性和多源性。
为了将这些数据进行有效融合，需要采用以下方法：首先，使用数据的标准化和规范化方法。
不同设备产生的数据通常存在着格式和结构上的差异，为了进行数据融合和分析，需要对数据进行标准化和规范化。
标准化可以统一数据的格式和结构，使得不同设备产生的数据可以进行无缝融合。
云平台下的异构数据库融合技术研究
云平台下的异构数据库融合技术研究云计算、大数据、人工智能等技术的不断发展，为企业提供了更多的业务发展机会，同时也带来了更多的数据管理和存储的挑战。
在这个背景下，云平台下的异构数据库融合技术也成为了一个备受关注的话题。
一、云平台下的异构数据库概述由于各种原因，企业的数据往往会散落在不同的数据库中。
这时候，如果要进行数据的利用和分析，就需要把这些异构数据库整合起来。
云平台下的异构数据库融合技术就是一种解决方案。
具体而言，云平台下的异构数据库融合技术是指将位于不同云平台或物理服务器上的、使用不同数据库管理系统（DBMS）的数据库集成到一起，形成统一的数据集，实现数据的共享和流动，降低数据管理和存储成本，提高数据处理效率和数据质量。
二、云平台下的异构数据库融合技术的挑战尽管云平台下的异构数据库融合技术为企业提供了更多的数据管理和存储方案，但同时也带来了一些挑战。
首先，不同的DBMS有着不同的数据格式、存储结构和操作方式，如何实现数据的无缝集成是一个难点。
其次，安全性也是一个重要的问题。
不同的数据库集成在一起后，可能会存在数据泄露、数据访问等安全问题，如何设置安全权限和数据加密是云平台下的异构数据库融合技术需要解决的另一个问题。
最后，由于不同的数据库之间存在着性能、数据量和处理效率等方面的差异，如何平衡不同数据库的利用率，避免大数据下的性能问题也是云平台下的异构数据库融合技术需要解决的难点。
三、云平台下的异构数据库融合技术的解决方案为解决云平台下的异构数据库融合技术的挑战，学者们提出了一些解决方案。
首先，采用集成器作为中间件，将不同数据库之间的数据进行统一和转换，实现不同数据库的数据传递和共享。
集成器将不同的数据库转化为标准的数据格式，并提供数据格式的映射和转换，降低了集成过程中的复杂度。
其次，安全问题可以通过访问控制、数据加密等技术进行解决。
访问控制可以实现对不同数据集的访问权限进行划分和控制，数据加密可以有效防止数据被未经授权的人员访问，保证数据的安全性和完整性。
协同异构解决方案
协同异构解决方案引言在当今信息化的时代，协同工作已经成为组织和团队中的一个重要方面。
协同工作为了更好地实现团队成员之间的协作和协同，需要采用适当的解决方案。
然而，由于组织内部不同团队使用的技术和工具各不相同，这就带来了协同工作中的异构性问题。
本文将介绍一种协同异构解决方案，旨在解决异构性带来的问题。
异构性的挑战在组织中，不同团队使用不同的工具和技术来完成各自的任务。
这种异构性会导致以下问题：1.数据不一致：由于每个团队使用不同的系统来管理和存储数据，不同系统之间的数据可能存在不一致的情况，这给协同工作带来了困难。
2.协同效率低下：因为不同团队使用不同的工具，协同工作需要在多个系统之间进行切换和转换，增加了沟通和协调的难度，降低了工作效率。
3.工作流程不连贯：由于不同团队使用不同的工具和技术，导致工作流程不连贯，难以形成统一的工作流程，从而影响团队协同能力。
为了解决这些异构性带来的问题，需要采用一种协同异构解决方案。
协同异构解决方案协同异构解决方案旨在通过整合和中间件技术来解决异构性带来的问题。
具体而言，该解决方案包括以下几个方面：数据集成数据集成是解决数据不一致问题的关键。
通过使用数据集成工具和技术，可以将不同系统中的数据进行整合和同步，实现数据的一致性。
这样，团队成员可以在自己熟悉的系统中查看和操作数据，不需要切换到其他系统，大大提高了工作效率。
工具整合工具整合是解决协同效率低下问题的关键。
通过使用工具整合平台或中介软件，可以实现不同工具之间的互操作。
团队成员可以在自己熟悉的工具中完成任务，并将结果传递给其他团队成员，而不需要切换到其他工具，提高了工作效率。
工作流程管理工作流程管理是解决工作流程不连贯问题的关键。
通过使用工作流管理系统，可以定义和管理团队成员之间的工作流程。
团队成员可以按照统一的工作流程进行工作，减少了沟通和协调的成本，提高了团队协同能力。
实施步骤实施协同异构解决方案的步骤如下：1.分析需求：首先，需要对组织中存在的异构性问题进行分析，确定需要解决的问题和目标。
边缘计算技术的异构设备协同和数据融合方法
边缘计算技术的异构设备协同和数据融合方法近年来，随着物联网和人工智能等技术的快速发展，边缘计算成为了一个热门领域。
边缘计算是一种将计算和存储能力下沉到离数据来源更近的边缘设备的计算模式，为实时数据处理和分析提供了更低延迟和更高带宽的解决方案。
然而，由于边缘设备的异构性以及海量的数据来源，设备协同和数据融合成为了边缘计算中面临的一些挑战。
本文将探讨边缘计算技术的异构设备协同和数据融合方法。
首先，异构设备协同是边缘计算中的一个关键问题。
边缘设备通常具有不同的处理能力、存储容量和网络连接方式，因此如何协同这些异构设备成为了一项重要任务。
一种常见的方法是使用边缘计算节点作为中介来协调设备之间的通信和协同工作。
边缘计算节点具有更高的计算和存储能力，可以作为中心节点来进行任务分配和数据传输。
另一种方法是使用分布式计算和通信协议来实现设备之间的协同。
例如，可以使用消息传递协议（如MQTT）来实现设备之间的实时通信和数据共享。
此外，还可以利用软件定义网络（SDN）等技术来动态管理和优化设备之间的通信。
其次，数据融合是边缘计算中实现实时数据处理和分析的关键环节。
在边缘计算环境中，涉及到的数据来源多样化，并且数据量庞大。
因此，如何高效地将这些数据进行融合和处理成为了一个重要的问题。
一种常见的方法是使用数据过滤和压缩技术来减少数据传输量。
边缘设备可以根据预设的规则和条件对数据进行过滤和筛选，只传输高优先级或关键的数据。
此外，还可以利用数据压缩和编码技术来减少数据传输的带宽需求。
另一种方法是使用分布式数据存储和处理框架来进行数据融合。
边缘计算节点可以将数据存储在本地或分布式的存储系统中，并通过并行计算和分布式处理来实现数据的快速融合和分析。
此外，还可以利用机器学习和深度学习等技术来实现边缘设备的智能协同和数据融合。
通过对边缘设备的数据进行分析和学习，可以建立模型来预测和优化设备之间的协同工作。
例如，可以通过监控边缘设备的运行状态和性能指标来实时调整设备之间的任务分配和资源调度。
中间件法解决异构数据集成问题及解决方案
高校信息化建设初期，多是独立开发建设相互独立的应用系统，每个部门或单位都是一个数据源，每个数据源都是异构的，进而形成了一个巨大的异构数据环境。
在提高了效率的同时，这些系统的相互独立性也为整体管理设置了障碍。
为了将高校信息系统建成一个高度集成和开放的系统，一种办法是推倒重建，考虑到成本、实施周期和难度因素等，这不是一种切实可行的解决方案。
另一种办法是整体考虑高校的信息化需求，根据实际情况，对各个信息系统进行整体规划，选择一个合适的集成平台，把学校各部门的“信息孤岛”有机地集成起来。
因此，如何解决已建立的应用系统之间的信息集成是当前数字校园建设中面临的主要问题之一。
信息集成技术信息集成所要解决的问题是把位于不同的、异构信息源上的数据合并起来，以便为用户提供这些数据的统一视图，通过异构数据集成系统进行统一操作。
因此，处理各种各样的异构情况成为信息集成的主要任务。
利用数据集成技术将高校内已有系统集成是提升高校内部系统、达成高校目标和增强高校竞争力的重要手段,也是当前计算机应用的发展趋势之一。
信息集成技术的研究始于80年代早期，现已在实际领域得到应用，并且产生了良好效果，但在我国教育领域的应用还不是很多。
目前，在开发信息集成系统时所采用的方法基本可以分为两类：物化方法(Materialized，也称数据仓库法)和虚拟方法(Virtual，也称中间件法)。
物化方法：在客户端与数据源(服务器)之间增加一层，称为数据仓库，用于存储来自各数据源的待集成数据，系统提供对这个数据仓库的查询机制。
这种方法的优点是既可用于信息集成，又可用于决策支持查询。
该方法存在的问题是，当信息源的数据发生变化时，数据仓库中的数据也要做相应的修改。
因此，这种间接访问方式的最大缺点是数据更新不及时，数据重复存储。
这种方法通常需要一些新的技术，如有效数据加载和增量更新维护等。
虚拟方法：该方法使用了与数据仓库法完全不同的结构。
数据仍保存在各数据源上，集成系统仅提供一个虚拟的集成视图(即全局模式)和对该集成视图查询的处理机制。
如何使用MySQL进行异构数据库同步
如何使用MySQL进行异构数据库同步在当今互联网时代，数据的积累和处理已经成为各个企业和组织中不可或缺的一部分。
然而，由于不同团队、不同系统之间的数据库异构性，数据同步成为一个日益重要的问题。
本文将介绍如何使用MySQL进行异构数据库同步的方法和技巧。
一、概述异构数据库同步是将不同类型的数据库（如MySQL、Oracle、SQL Server等）之间的数据保持一致性。
当一个数据库更新时，其他数据库也会相应更新，以确保数据的完整性和一致性。
MySQL作为一种常用的关系型数据库管理系统，能够提供强大的数据处理和同步功能。
二、使用MySQL实现异构数据库同步的方法1. 数据库连接首先，我们需要确保各个数据库之间能够正常连接。
使用MySQL的Connector 库可以轻松地连接不同类型的数据库。
在连接过程中，我们需要提供数据库的地址、用户名、密码等信息。
通过MySQL的API，我们可以方便地进行数据库连接和操作。
2. 数据格式转换由于不同数据库之间的数据格式可能有所不同，我们需要进行数据格式的转换。
这可以通过使用MySQL的函数和操作来实现，将源数据库中的数据转换为目标数据库支持的数据格式。
例如，将日期格式从YYYY-MM-DD转换为YYYY/MM/DD，将数值类型从整数转换为浮点数等。
3. 数据同步策略在进行异构数据库同步时，我们需要考虑数据同步的策略。
通常有两种策略可供选择：全量同步和增量同步。
全量同步是将源数据库中的所有数据都复制到目标数据库中，而增量同步是只复制新增或更新的数据。
根据实际需求和数据量的大小，我们可以选择合适的同步策略。
4. 数据一致性维护在进行数据同步时，我们需要确保数据的一致性。
可以通过使用数据库事务和锁机制来实现数据同步的原子性和一致性。
当出现更新冲突时，可以使用乐观锁或悲观锁来解决，并保证数据的完整性。
5. 定时任务和监控为了保证数据库同步的及时性和准确性，我们可以使用定时任务来定期进行数据同步。
一种异构数据库协同的解决方案
（注意要用WORD 2003 !）发表的杂志：志愿一•志愿—•志愿二_种异构数据库协同的解决方案作者姓名'单位邮编摘要：企业和部门迫切需要整和信息资源，联合异构数据库，解决异构数据库的协同，成为一个很有意义的研究课题。
提出一种异构数据库协调的解决方案，该方案吸纳了数据库元数据、中间件、LDAP目录服务等思想。
它采用CSCW体系结构中的联邦结构，对应用中输入的要求，在通信处理器的支持下，由协调控制器调用数据库元数据目录服务，协同查询处理、爭务管理、完整性约束模块，访问底层数据库，较好地屏蔽了异构性，其中协调控制器以基于Agent的三层协作模型来实现，数据转换可以采用统一的数据转换格式XML文档,工作方式为多线程。
关键词：异构数据库CSCW中问件元数据1引言随着计算机技术的不断发展，大多数的企业和部门部署了各式各样的异构的数据库系统，这些数据库在历史上发挥了很大的作用。
今天人们对数据处理和信息系统的要求越来越髙，过去各自为营的异构数据库所形成的"信息孤岛”，已带来很多不便。
企业和部门迫切需要整和信息资源，联合异构数据库。
解决异构数据库的协同，成为一个很有意义的研究课题。
2基于Agent的三层协作模型实现协调控制器解决异构数据库问题，可以采用CSCW的联邦结构。
肖应用需要访问某一数据库时，首先向协调控制器发岀请求，不直接同所要访问的数据库发生作用。
协调控制器负责各数据库之间的联系与消息传输。
它是一个特殊的主体，是各数据库的神经中枢，负责协同数拯库间的消息转换、任务的规划、分解和管理。
在计算机支持的环境中（CS）, —个群体协同工作完成一项共同的任务（CW）——异构数据库协同，是一个复杂的过程，可模仿人们协同工作的方式。
比较可行的方法是，用对单一数据库操作的任务，作为异构数据库协同共作的基本运行单位与控制单位。
若干任务采用联邦结构加以协调，以便克服冲突，达到共同完成协同工作的目的。
任务可分为若干子任务，即应用任务分层的思想。
异构数据资源的统一存储管理方案
异构数据资源的统一存储管理方案
异构数据资源的统一存储管理方案主要包括以下几个方面：
1. 统一数据底座：构建统一的数据底座，将数据放在合适的位置，并实现存储网络的发放自动化、拓扑自动化和性能分析自动化。
2. 数据流动：基于数据冷热和应用负载分析，实现数据的按需流动，满足不同生命周期阶段的性能和成本需求。
例如，可以将热数据存储在本地，全量数据存储在云端，以平衡性能和容量。
3. 多云对接：通过API、脚本和插件等多种方式对接云管平台，确保融入客户流程，不改变客户习惯。
这样可以在多云环境中简化数据管理，如同时部署在本地、私有云、公有云上，实现“混合多云”。
4. 数据协议支持：数据的存入与使用需要适配各种应用场景，如支持块存储、对象存储等协议。
例如，通过标准iSCSI协议为上层应用提供虚拟Target
和逻辑卷，接入天翼云OOS后提供S3对象存储协议，以充分适配各种应
用场景。
5. 资源优化：通过提高资源利用率、优化资源成本等手段，助力企业在“双碳”背景下实现绿色转型。
例如，存储资源盘活系统可以通过纯软件的存储控制器、分布式双控制器架构等方式，充分利用全部存储资源，实现低延迟、高可用、易拓展的特性。
6. 统一调度管理：通过完善的控制台、命令行与API来统一调度管理所有存储设备，实现统一的管理方案。
以上方案仅供参考，建议根据实际情况进行调整。
基于数据库的异构型数据批量同步方法
基于数据库的异构型数据批量同步方法在当今信息时代，数据的管理和处理成为了企业和组织中至关重要的一部分。
然而，不同类型的数据存在着异构性，这使得数据在不同数据库之间的同步和交互变得困难。
本文将探讨基于数据库的异构型数据批量同步的方法，并提供一种高效且可行的解决方案。
一、背景介绍由于企业和组织在其运营过程中可能同时使用多种类型的数据库系统，例如关系型数据库（如MySQL、Oracle）和非关系型数据库（如MongoDB、Redis），数据在这些数据库之间的同步变得尤为重要。
而异构型数据的同步由于数据结构和格式的差异性，使得数据的一致性难以保证。
二、基于数据库的异构型数据同步方法为解决异构型数据同步的问题，我们可以采用以下方法：1. 数据转换数据转换是将一个数据库中的数据转换为另一个数据库的数据格式的过程。
首先，需要分析源数据库和目标数据库之间的结构和字段差异。
然后，通过编写转换规则，将源数据库中的数据转化为目标数据库可以接受的格式，以实现数据的同步。
这可以通过使用ETL工具（抽取、转换和加载）或自定义脚本来完成。
2. 数据映射数据映射是将一个数据库中的数据映射到另一个数据库中的对应表和字段的过程。
在进行数据映射时，需要考虑源数据库和目标数据库之间的实体关系和数据关联。
通过建立映射规则，将源数据库中的数据映射到目标数据库中的相应表和字段，以保持数据的一致性。
3. 数据同步数据同步是指将源数据库中的新增、修改或删除的数据同步到目标数据库中，以保持数据的一致性。
在进行数据同步时，可以采用定时任务或触发器来监测源数据库的变化，并将变化的数据同步到目标数据库中。
这可以通过使用数据库的复制机制或自定义开发的方式来实现。
三、高效的异构型数据批量同步方案为了实现高效的异构型数据批量同步，我们可以采用以下方案：1. 数据分批同步当需要同步大量数据时，可以将数据分批同步，以提高同步效率和减少对系统资源的影响。
可以根据数据量和资源限制，将数据按照一定的规则进行划分，并通过并行化处理来加速数据的同步过程。
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煤
一种异构数据库协同的解决方案
程 娟， 钱 晋， 钱 钶
收稿日期： 2012 － 02 － 15 ； 修订日期： 2012 － 05 － 06
服务， 也还要求数据库和目录之间的注册过程是实 时且动态的。这样数据库中的元数据的注册才可能 实时更新。 任何一个数据库在目录结果中相当于一个节 点， 这个节点需要用多个属性来描述。 比如数据库 名、 数据库的创建时间、 数据库的描述、 数据库管理 员等等， 还应该包含有操作系统和访问参数信息 。 在 LDAP 中将其定义成文件， 并给予分类为 Object Class（ 对象类） ， 这些类就是一种属性的汇集。 每个 节点都存在对象类， 形成了数据库元数据。 对于查询而言， 这种树状结构是相对复杂的。 在操作时需要注意的是以下几点 ： （ 1 ） 如若要查询某个特定数据库的数据库管理 系统信息， 首先需要得出其整体基本结构， 然后确定 所查找的数据范围， 最后利用 LDAP 的搜索命令来 得出结果。这显然需要一个过程。 （ 2 ） 若想将数据库中的某些动态信息， 如当前 某个数据库的总数据量大小， 存入 LDAP， 则不应以 人工干预的方式算出该数据库的数据量总和并填入
（ 景德镇高等专科学校，江西 景德镇 333000 ） LDAP 目录服务等思想。 它 摘 要： 提出一种异构数据库协调的解决方案， 该方案吸纳了数据库元数据 、 中间件、 采用 CSCW 体系结构中的联邦结构， 对应用中输入的要求， 在通信处理器的支持下， 由协调控制器调用数据库元 协同查询处理、 事务管理、 完整性约束模块， 访问底层数据库， 较好地屏蔽了异构性， 其中协调控制 数据目录服务， 器以基于 Agent 的三层协作模型来实现， 数据转换可以采用统一的数据转换格式 XML 文档， 工作方式为多线程。 关键词： 异构数据库； CSCW 中间件； 元数据 中图分类号： TP311 文献标识码： A 文章编号： 1008 － 8725 （ 2013 ） 01 － 0247 － 02
CHENG Juan， QIAN Jin， QIAN Ke
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引言
随着计算机技术的不断发展， 大多数的企业和 部门部署了各式各样的异构的数据库系统 ， 这些数 据库在历史上发挥了很大的作用。今天人们对数据 处理和信息系统的要求越来越高， 过去各自为营的 ， 异构数据库所形成的“信息孤岛 ” 已带来很多不 便。企业和部门迫切需要整合信息资源， 联合异构 数据库。解决异构数据库的协同， 成为一个很有意 义的研究课题。
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异构数据库的一种解决方案
图1 方案结构框图
借助构建数据库元数据目录服务， 统一访问且 接口透明地访问不同数据库的资源。 方法如下： 将 数据库的各种信息填入到 LDAP 目录中， 用户通过 再进一步 目录服务来查询所需要的数据库的位置， 访问数据库。 解决方案采用 CSCW 体系结构中的联邦结构， 对应用（ 可视化界面 ） 中输入的要求， 在通信处理器 的支持下， 由协调控制器调用数据库元数据目录服 务， 协同查询处理、 事务管理、 完整性约束模块， 访问 底层数据库， 较好地屏蔽了异构性， 其中协调控制器 以基于 Agent 的三层协作模型来实现。 中间的数据 转换可以采用统一的数据转换格式 XML。 解决方案的结构如图 1 所示： 工作过程如下： 用户在可视化界面输入操作要 求， 应用程序将其提交至联邦结构的 CSCW 数据库 中间件， 中间件的协调控制器在通信处理器的支持 下， 调用数据库元数据目录服务， 协同查询处理、 事 务管理、 完整性约束等模块， 向不同的数据库发出操 作指令， 将取得的结果返回给应用。 1． 1 关于数据库元数据信息需注意的问题 用户需要查询到的往往要求是最新的数据库元 数据， 除了要求用户本身遵循 LDAP 协议查询目录
A Heterogeneous Database Collaborative Solutions
（ Jingdezhen Comprehensive College， Jingdezhen 333000 ， China） Abstract： Presents a heterogeneous database coordination solutions，this scheme absorbs a database metadata，middleware，LDAP directory service thought． It USES CSCW system structure of the federal structure，the application in of the input requirements，in communications processor，under the support of the controller by the coordinatory services，the collaborative query processing，business management，integrity module，visit the underlying database，better shielding the heterogeneous sex，including coordination with the Agent based on controller three cooperation model to achieve，data transformation can use the same data transfer format XML documents，work method for multi － threading． Key Words： heterogeneous database； CSCW middleware； metadata