异种数据库集成的主要技术
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。
最新数据挖掘概论(复习大纲)
第一章数据挖掘概论1.什么是数据挖掘？数据挖掘(Data Mining DM)从大量的数据中挖掘出令人感兴趣的、有用的、隐含的、先前未知的和可能有用的模式或知识数据挖掘的替换词数据库中的知识挖掘、知识发现（KDD）知识提炼、数据/模式分析数据考古数据捕捞、信息收获等等2.KDD的步骤数据清理: (这个可能要占全过程60％的工作量)数据集成数据选择数据变换数据挖掘（选择适当的算法来找到感兴趣的模式）模式评估知识表示3.体系结构:典型数据挖掘系统4.数据挖掘的主要功能概念/类描述: 特性化和区分归纳，总结和对比数据的特性。
关联分析发现数据之间的关联规则，这些规则展示属性－值频繁的在给定的数据中所一起出现的条件。
分类和预测通过构造模型(或函数)用来描述和区别类或概念，用来预测类型标志未知的对象类。
聚类分析将类似的数据归类到一起，形成一个新的类别进行分析。
孤立点分析通常孤立点被作为“噪音”或异常被丢弃，但在欺骗检测中却可以通过对罕见事件进行孤立点分析而得到结论。
趋势和演变分析描述行为随时间变化的对象的发展规律或趋势5.数据挖掘系统与DB或DW系统的集成方式不耦合松散耦合半紧密耦合紧密耦合概念P23第三章数据仓库和OLAP技术1.什么是数据仓库?数据仓库的定义很多，但却很难有一种严格的定义.“数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时间而变化的、不容易丢失的数据集合，支持管理部门的决策过程.”—W. H. Inmon（数据仓库构造方面的领头设计师）2.数据仓库关键特征数据仓库关键特征一——面向主题数据仓库关键特征二——数据集成数据仓库关键特征三——随时间而变化数据仓库关键特征四——数据不易丢失3.数据仓库与异种数据库集成传统的异种数据库集成:在多个异种数据库上建立包装程序和中介程序采用查询驱动方法——当从客户端传过来一个查询时，首先使用元数据字典将查询转换成相应异种数据库上的查询；然后，将这些查询映射和发送到局部查询处理器缺点：复杂的信息过虑和集成处理，竞争资源数据仓库: 采用更新驱动将来自多个异种源的信息预先集成，并存储在数据仓库中，供直接查询和分析高性能.4.从关系表和电子表格到数据立方体数据仓库和数据仓库技术基于多维数据模型。
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。
数据库的多源数据融合与集成技术
数据库的多源数据融合与集成技术多源数据融合与集成技术在数据库领域中扮演着重要的角色。
随着数据规模的不断增大和多样化的数据源的增加，如何高效地整合和融合来自不同数据源的数据变得至关重要。
本文将探讨数据库的多源数据融合与集成技术的意义、挑战以及相关的方法和工具。
首先，多源数据融合与集成技术对于数据库的重要性不言而喻。
在当今信息爆炸的时代，各个企业和组织拥有的数据源越来越多，并且这些数据源通常来自于不同的系统和平台。
多源数据融合与集成技术可以将这些异构的数据整合到一个统一的数据库中，从而方便用户进行数据的查询和分析。
同时，通过数据融合与集成技术，用户可以消除不同数据源间的数据冗余和一致性问题，提高数据的质量和可靠性。
然而，实现多源数据融合与集成并不是一件容易的事情，面临着许多挑战。
首先，多源数据通常存在语义和架构上的差异，这就要求我们解决数据的语义映射和架构转换的问题。
其次，由于数据量的不断增大和数据源的变化，数据的实时性和更新性也成为了一个挑战。
此外，数据安全和隐私保护也是多源数据融合与集成技术面临的重要问题。
因此，我们需要开发出高效和安全的算法和工具来应对这些挑战。
为了解决这些挑战，数据库领域提出了多种多源数据融合与集成技术。
一种常见的方法是使用元数据库(Metadata)来描述和管理数据。
元数据库是描述数据元素特性的数据库，它可以用来对数据源进行建模、查询以及数据转换。
另一种方法是使用数据仓库(Data Warehouse)和数据集市(Data Mart)来集成数据。
数据仓库和数据集市是用于存储和管理大量数据的数据库系统，它们可以对数据进行抽取、转换和加载(ETL)。
同时，数据仓库和数据集市还提供了强大的数据查询和分析功能，便于用户进行数据挖掘和决策支持。
此外，还有一些基于模式匹配和数据挖掘的方法用于数据融合和集成。
这些方法通过分析数据的模式和关系，自动发现和生成数据映射、转换和集成规则，从而实现不同数据源之间的数据融合。
flume原理
flume原理Flume原理。
Flume是一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。
它支持在日志系统中进行数据的高效、可靠的采集、聚合和传输，并且提供了简单的接口，方便用户自定义数据的处理逻辑。
Flume的核心是一个分布式、可靠、高效的日志收集系统，它可以将数据从多个源头收集起来，然后将数据传输到多个目的地，实现了日志的采集、传输和聚合。
Flume的工作原理主要包括Agent、Source、Channel、Sink和Interceptor这几个核心组件。
Agent是Flume的核心组件，它负责接收数据、对数据进行处理和传输数据。
Source是Agent接收数据的源头，它可以从不同的数据源中接收数据，并将数据传输给Channel。
Channel是Agent中的缓冲区，它负责存储Agent接收到的数据，并将数据传输给Sink。
Sink是Agent将数据传输到目的地的组件，它负责将数据传输到指定的目的地。
Interceptor是Agent中的拦截器，它可以对Agent接收到的数据进行预处理，比如对数据进行过滤、格式化等操作。
Flume的工作流程可以简单描述为，首先，Source从数据源中接收数据，并将数据传输给Channel；然后，Channel将数据存储在缓冲区中，并将数据传输给Sink；最后，Sink将数据传输到目的地。
在这个过程中，Agent负责接收数据、处理数据和传输数据，实现了数据的采集、传输和聚合。
Flume的优点在于，首先，它是一个高可用的、高可靠的系统，可以保证数据的安全传输；其次，它是一个分布式的系统，可以实现数据的高效采集和传输；最后，它提供了简单的接口，方便用户自定义数据的处理逻辑，满足用户的个性化需求。
总的来说，Flume是一个高可用的、高可靠的、分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，它的工作原理主要包括Agent、Source、Channel、Sink和Interceptor这几个核心组件。
数据集成的三种方法
数据集成的三种方法
数据集成是指从不同的元数据、数据源或分散的数据库中融合出统一的一种数据，它包括许多不同的技术及方法，而且是数据库研究领域中非常重要的部分，它帮助用户解决了多重数据获取和验证问题，从而提高用户的数据质量和可视性。
主要的数据集成方法有迭代对称集成法、捷径自动化集成法和工作流程集成法。
迭代对称集成法是当前应用最为广泛的数据集成方法，它采用在迭代过程中全面协商、交互和商讨的方式，由负责维护源数据库的主管进行系统设计和模型选择，以及相应的数据处理等。
迭代对称集成法一般可划分为定义阶段、检索阶段、中间阶段和实施阶段。
捷径自动化集成法可以自动从源捷径定义的全部静态信息中提取动态关系，然后根据系统模型定义，实现有效的数据集成。
该方法同样可以分为定义阶段、检索阶段、中间阶段和实施阶段，但它的实现更加自动化，也更灵活一些，无需过多的复杂系统改造工作，可直接从现有的源数据中提取并整合数据集。
工作流程集成法是一种基于事件驱动的有效数据集成技术，该方法能将系统中数据进行联系起来，并让多个数据之间有效地关联，实现新数据的挖掘。
此外，工作流程集成法还可以利用多个数据源和应用之间的链接，使得数据持续可用且更新及时，从而为用户提供良好的服务质量和运营效率。
总之，数据集成是一项费时费力的工作，但采用正确的方法和技术，可大大缩短用户的工作时间，从而提高其工作效率和数据质量，最终达到优化业务流程的目的。
数据集成方法
数据集成方法数据集成是指将不同来源的数据整合到一个统一的数据存储中，以便进行进一步的分析和处理。
在现代信息化的大环境下，数据集成方法变得愈发重要，因为不同系统之间的数据格式、数据结构、数据标准都存在差异，如何有效地将这些异构数据整合起来，成为了数据管理和分析的关键问题。
本文将介绍数据集成的方法和技术，帮助读者更好地理解和应用数据集成。
一、ETL方法。
ETL是数据仓库中常用的一种数据集成方法，它包括提取（Extract）、转换（Transform）和加载（Load）三个步骤。
首先，数据从不同的数据源中提取出来，然后进行数据清洗、转换和整合，最后加载到数据仓库中。
ETL方法的优势在于可以将各种异构数据整合到一个统一的数据仓库中，为后续的数据分析和挖掘提供了方便。
二、数据同步方法。
数据同步是指将不同数据源中的数据进行实时或定时地同步更新，以保持数据的一致性。
常见的数据同步方法包括数据库复制、日志同步、消息队列等。
数据库复制是指将一个数据库中的数据复制到另一个数据库中，以实现数据的同步更新。
日志同步是通过监控数据库的操作日志，将数据的变化实时地同步到其他数据源中。
消息队列则是通过消息中间件来实现不同数据源之间的数据同步。
三、数据虚拟化方法。
数据虚拟化是一种将异构数据源抽象为统一的虚拟数据层，以实现对数据的统一访问和查询。
数据虚拟化方法可以将数据源的细节隐藏起来，用户只需要通过统一的接口来访问数据，而不需要关心数据的具体存储位置和格式。
数据虚拟化技术可以大大简化数据集成的复杂性，提高数据的可访问性和可用性。
四、数据集成工具。
除了上述的数据集成方法外，还有许多专门的数据集成工具可以帮助用户进行数据集成。
例如，Informatica PowerCenter、Talend、IBM InfoSphere等工具都提供了强大的数据集成功能，可以帮助用户快速、高效地实现数据集成。
这些工具通常提供了丰富的数据连接和转换功能，可以满足不同场景下的数据集成需求。
数据处理中的数据融合和数据集成技术(六)
数据处理中的数据融合和数据集成技术随着信息技术的迅速发展，数据处理在各个行业中变得愈发重要。
在大数据时代，海量的数据源涌入数据库，如何从这些海量数据中提取有用信息并进行有效分析成为一项关键任务。
而在数据处理中，数据融合和数据集成技术则成为了重要的工具，为我们解决这些问题提供了方便和效率。
首先，数据融合是指将来自不同数据源的数据集合在一起，形成一个统一的数据集。
这种数据融合的过程需要借助数据集成技术来完成。
数据集成技术是将来自不同数据来源的数据进行整合，并保持数据的一致性和完整性。
通过数据集成技术，我们可以将数据从多个数据源中抽取出来，进行预处理和清洗，最终形成一个可供使用的数据集。
数据融合和数据集成技术的重要性在于它们可以有效解决数据碎片化的问题。
在实际应用中，数据往往来自多个不同的数据源，例如不同的传感器、不同的业务系统等。
这些数据源往往有不同的数据格式和数据结构，使得数据的整合变得困难。
而数据融合和数据集成技术可以帮助我们将这些分散的数据进行整合，提供一个一致性的数据平台供后续分析使用。
其次，数据融合和数据集成技术还可以提高数据处理的效率。
在大数据时代，数据量庞大，处理时间长成为了一个普遍的问题。
通过数据融合和数据集成技术，可以将需要处理的数据提前整合，减少了数据的传输和处理时间，提高了处理效率。
同时，在整合过程中，对数据进行预处理和清洗也有助于提高后续分析的准确性和可信度。
另外，数据融合和数据集成技术还可以提供更全面的数据视角。
不同的数据源往往可以提供不同的信息和维度，通过将这些数据进行融合和整合，可以得到更全面、更准确的数据视图，为决策提供更好的支持。
例如，在交通管理领域，将来自交通摄像头的图像数据和来自交通信号灯的实时数据进行整合，可以提供更准确的交通拥堵信息，为交通管理提供更可靠的决策依据。
最后，需要提到的是，数据融合和数据集成技术也面临着一些挑战。
首先是数据安全问题，数据融合和数据集成涉及多个数据源的数据流动，如何保护数据的安全性成为一个重要问题。
geminidb数据库技术概述
geminidb数据库技术概述问题并详细讲解。
[geminidb数据库技术概述]是什么？Geminidb数据库技术是一种高性能、高可靠性的关系型数据库管理系统，其设计初衷是为了提供一种可扩展、易用、高效的云数据库服务，并且可以满足各种规模的应用场景需求。
它采用了分布式架构，支持海量数据存储和高并发访问，适用于大规模的Web应用、数据分析和高负载的企业应用等领域。
Geminidb数据库技术的特点是什么？1. 高可靠性：Geminidb采用多副本同步机制，数据备份机制，提供了严格的数据一致性保证，避免了数据丢失和访问异常。
2. 高性能：Geminidb采用了多种优化技术，包括数据压缩、索引优化、内存管理等，可以快速进行数据存储和查询。
3. 可扩展性：Geminidb采用分布式架构，支持水平扩展，可以轻松应对数据量的增长和访问压力的增大。
4. 易用性：Geminidb提供了完善的管理和监控工具，支持快速部署和配置，方便用户进行操作和维护。
5. 开放性：Geminidb采用开源技术，并提供了多种API和插件，用户可以自由扩展和定制，以满足不同场景的需求。
Geminidb数据库技术的架构是怎样的?Geminidb采用了分布式架构，在多个节点之间进行数据存储和访问。
其架构主要包含以下组件：1. 节点管理：节点管理负责节点的维护和管理，包括节点注册、心跳检测、状态监控和故障恢复等。
2. 数据存储：数据存储负责实际的数据存储和访问，包括数据分片、数据备份、数据恢复等操作。
3. 协调服务：协调服务负责协调多个节点之间的数据同步和访问，包括数据路由、负载均衡、数据一致性控制等。
4. 客户端访问接口：客户端访问接口提供了各种API和协议，方便用户进行数据读写、查询和管理。
5. 监控和管理工具：监控和管理工具提供了丰富的监控指标和管理功能，方便用户进行系统管理和故障排除。
Geminidb数据库技术使用的数据结构是什么？Geminidb采用了关系型数据模型，支持SQL语言和ACID事务处理。
基于数据管道技术的异种数据库数据转换
字典 。 台程序 依据数据字典 ， 后 动态完成数据管道 的建立和
非分布式数据库系 统， 使用 Ｏ Ｃ连接 ［ 。 ＤＢ １ 】 我们分析 了数 据管道 的语法 、 性和相关 函数， 知数 属 得 据管 道 中源 数据 库 和 目标 数据 库 的语法 只是 在 Ｓａｔ ｔ 函数 ｒ
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定义的列， 包括列 的类型 、 长度、 小数位等信 息。 （） ２ 获取 数据列 在新数据 库系 统中的数据 类型 ： 由于 不同数据库系统在 定义 列的数据 类型时 ，其表达 方式并不 相同 ， 因此 须建立数据类型对应表 ， 数据管道程序 读取该表 作为初始值提供给用户 ， 并允许用户修改 。 （ ） 利用管 道数据字典 中的参数 完成 数据 的 自动转 ３
维普资讯
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电 脑 学 习
第３ 期
基于数据 管道技术的异种数据库数据转换
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摘 要 阐 述 了一 种善于数 据管道技术实现异种数据库 系统之间数 据动 态转 换的设计 思想和实现方法 ． 给出 了具体 实 并
在各个系统 中如何变化 ，其功能都能满 足用 户数据处理的 基本要 求， 如数值型 ： 包括 整型 、 实型 、 点型 、 浮 双精度 类型 等； 字符型： 包括 定长 、 变长等 ； 日期型 ： 带时 间型、 不带时 间
型 。这些带有 共性的东西 ，给 系统 间的数据转换带来 了可 能， 重要 的是要找 出各 系统数据类型之 间的对应关 系。表 １ 以 ｓ Ｌ Ａ ｙ ｅ 为例 ，列 出它和其他 数据 库之 间数据类 Ｑ ｎＷ ｒ ｈ ｅ 型的对应关系 。 ２３ 实 时转换 的具体实现 方法 ． ２３１ 管道数据字典的建立 ．． 提供给用户一个交互界面 ，用 户通过此界面 定义本 部 门发布数据的转换管道信 息，用 户可 以动态地选择 数据 库 中的表， 使用 Ｄ ｔ Ｗｉｄｗ按该数据库 系统对应 的几个系 ａ ｎｏ ａ
基于PowerBuilder数据管道技术实现异种数据库移植
第 ２ 卷 第 ２ 期 ７ ３
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轻量化异种材料先进连接技术技术方案(一)
轻量化异种材料先进连接技术方案一、实施背景随着科技的快速发展和全球环保意识的提高，轻量化材料的应用越来越广泛。
尤其在汽车、航空航天和电子行业，轻量化材料不仅能提高性能，还能降低能耗和碳排放。
然而，轻量化材料的连接问题一直是技术瓶颈。
异种材料的连接更是面临挑战，因为它们在热膨胀系数、弹性模量等物理性质上往往存在较大差异。
因此，开发先进的轻量化异种材料连接技术成为行业发展的迫切需求。
二、工作原理本方案采用创新的混合激光焊接技术，结合新材料和精密制造技术，实现轻量化异种材料的可靠连接。
具体工作原理如下：1.混合激光焊接：利用高能激光束将两种异种材料熔融，通过控制激光参数和焊接速度，实现两种材料的可靠连接。
此方法可减少焊接缺陷，提高连接强度。
2.新材料应用：采用新型的钛合金和复合材料，利用其优良的力学性能和热膨胀系数兼容性，提高连接点的稳定性。
3.精密制造技术：通过先进的制造工艺和精确的模具设计，确保连接部位的精度和一致性，以满足高质量、大规模生产的需求。
三、实施计划步骤1.材料选择与制备：根据应用需求，选择适合的轻量化异种材料，并制备成待焊接的部件。
2.焊接设备与模具准备：配置先进的混合激光焊接设备，设计并制备专用焊接模具。
3.焊接工艺优化：通过大量实验，优化激光焊接参数，确定最佳焊接条件。
4.质量检测与可靠性验证：进行无损检测和可靠性验证，确保连接点的质量和使用寿命。
5.规模化生产：根据前期验证结果，将工艺参数和设备调整至最优状态，进入规模化生产阶段。
四、适用范围本方案适用于汽车、航空航天、电子等行业的轻量化异种材料连接，尤其在新能源汽车、无人机、高端电子产品等领域具有广阔的应用前景。
五、创新要点1.混合激光焊接技术的创新应用，实现了轻量化异种材料的可靠连接。
2.新材料的选择和优化，提高了连接点的力学性能和热稳定性。
3.精密制造技术的集成应用，提高了生产效率和产品质量。
六、预期效果1.提高轻量化异种材料的连接效率和可靠性，降低连接成本。
异种数据库通信的研究与应用
・46・异种数据库通信的研究与应用信息自动化中心黄钢摘要Oracle 数据网关可以满足不同数据库间访问的需要。
在一个异构分布式环境中，通过数据网关可以将一个Oracle 应用与非 Oracle 系统集成，并且创建数据链路实现Oracle数据库与SQLserver数据库间的数据通信，以标准的SQL语句进行相互查询，同时保证汉字显示正常。
1 前言涟钢现有的信息化系统平台是一个基于网络的多种数据库、多种操作系统组成的分布式集成系统平台。
各种生产与管理数据存放在多种数据库中，比如Oracle、SQLserver等。
随着业务的发展，必须实现这些异种数据库间的互联与通信、数据的交互与共享。
利用数据网关技术可以较好的解决这个问题。
2 异种数据库间通信的实现2.1 异种数据库间要实现数据通信存在的障碍a. 不同数据库的数据格式不一致。
b. 不同数据库的数据通信协议不一致。
c. 不同数据库间的汉字字符集不一致。
2.2 实现异种数据库间数据通信的主要手段要实现异种数据库间数据通信，可以通过数据网关技术建立一个中间转换层，异种数据库间的信息通过中间层自动转化，实现Oracle与SQLserver等异种数据库之间的数据通信。
拓扑图见图1：图1 数据通信拓扑图2.2.1 数据处理流程a. 客户端发出数据查询请求发送至Oracle 数据库服务器。
b. 数据库服务器向数据网关发送客户端的SQL语句指令。
c. 数据网关把Oracle数据库指令解析成SQLserver数据库指令，并将这些指令传送至SQLserver数据库处理。
d. SQLserver数据库处理完查询后将数据结果传送至数据网关。
e. 数据网关将查询数据结果转换成Oracle 数据库格式。
f. 被转换成Oracle数据库格式的数据结果传送至Oracle数据库服务器端。
g.数据结果传送至客户端，完成查询请求。
2.2.2 具体实施步骤a. 安装透明网关。
用Oracle安装程序安装数据网关组件，可以安装在Oracle服务器端，也可以安装在SQLserver服务器端。
异种数据库数据同步器设计与实现
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电脑编程技巧与维护
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数据库与信息管理
异种数据库 数据 同步器 设计 与实现
师磊
（． 山大学信息科学 与工 程学 院 ，河北 秦皇岛 ０ ６０ ；２ 中国联通 滦县分公 司 ，河北 滦县 ０ ３ ０ ） １燕 ６０４ ． ６ ７０
摘 要 ： 针 对 不 同 应 用 系统 之 间 ， 尤其 是 小型 数 据 库 和 文 本 类 型 数 据 之 间数 据 同 步 ，设 计 了 一 个 异 种 数 据 库 同 步
器 ， 并根 据该 设 计 给 出 了基 于 ．ｅ 平 台和 ｃ Ｎｔ ＃语 言 的具 体 编程 实现 方 法 。
Ａｂｓ ｒ ｃ ｔ ａ ｔ： Ｉ ｔ ｉ ｐ ｐｅ ． ｅ ｉｎｅ ｔｒ ｇ ｎｅｔ ｄ ｔ ｂ ｓ ｓ ｎｃ ｒ ｏ ｆｅ ｅ ｐ ｉａｉ ｎ ｎ ｈｓ ａ ｒＩ ｄ ｓｇ ｄ ａ ｈｅｅ ｏ ｅ ｉｙ ａ ａ ａ ｅ ｙ ｈ ｏ ｆｒ ｄｉ ｒ ｎｔａ ｐｌｃ ｔｏ ｓ ｗｈｉｈ ｅ ｄ ｏ ｓ ｎｃ ｒ ｎｏ ｓ ｃ ｎ ｅ ｔ ｙ ｈ ｏ ｕ ｔ ｉ ｔ ｅ ｐｅ ｉ ｌｙ ｂｅｗｅ ｍ ａｌｄａａ ａ ｅ ａ ｄ ｅ ｔｄａａ ｓ ，ｎ ｔ ａ ｅ ｔｍｅ Ｉｐ ｅ ｅｎ ｅ ｎａｅ ｐｒ ｇ ａ ｍ ｅ ｏｄ ｂａ ｅ ． ｈｅ ｒｄａａ，ｓ ｃａｌ ｔ ｅｎ ｓ ｌ ｔ ｂ ｓ ｎ ｔｘ ｔｂａ ｅｏ ｈｅ ｓ ｍ ｉ ｒ ｓ ｔａ ｄ ｆ ｔ ｏ ｒ ｍ ｔ ｉ ｈ ｓｄ
数据库中的数据融合与集成技术
数据库中的数据融合与集成技术数据融合与集成技术是现代数据库管理系统中的重要部分。
随着数据量的增长和多源数据的普遍存在，对不同数据源的融合和集成成为了一个重要的任务。
本文将探讨数据库中的数据融合与集成技术，并分析其在实际应用中的作用和挑战。
首先，我们需要了解什么是数据融合与集成。
数据融合是指将来自不同数据源的数据进行合并，形成一致、同质的数据集合。
数据集成是指将不同数据源的数据通过某种方式集成到一个统一的数据存储系统中。
这两个概念是紧密相关的，通常在实际应用中同时进行。
数据融合与集成技术的重要性在于解决了以下几个方面的问题：首先，不同的数据源使用不同的格式和结构存储数据，数据融合与集成技术能够将这些数据进行转化和整合。
通过数据转换和数据清洗等技术，可以将不同数据源的数据转化成一致的格式和结构，方便后续的分析和应用。
其次，不同数据源中可能存在着重复、冲突或者不一致的数据。
数据融合与集成技术可以通过数据去重、数据冲突解决和数据一致性检查等手段，解决这些问题。
这样可以保证融合与集成后的数据的准确性和一致性，提高数据的质量和可信度。
此外，数据库中的数据可能会发生变化，例如不断有新的数据源加入或者旧的数据源退出。
数据融合与集成技术需要能够动态地适应变化。
一方面，它需要能够自动地识别新加入的数据源，并将其正确地融合和集成进数据库中。
另一方面，它需要能够自动地识别退出的数据源，并将其相关数据从数据库中删除或者标记为无效。
在实际应用中，数据融合与集成技术涉及了多种技术和方法。
下面我们将介绍其中的一些常用技术。
首先是数据转换和清洗技术。
数据转换和清洗是将不同数据源的数据转化成统一的格式和结构的过程。
常见的数据转换和清洗技术有数据规范化、数据标准化、数据格式转化和数据清洗等。
通过这些技术，可以解决不同数据源结构和格式的问题，使数据能够比较方便地被融合和集成。
其次是数据匹配和合并技术。
数据匹配和合并是指在融合与集成过程中识别出相同或相似的数据，并将其合并成一个统一的数据集合。
数据库的数据集成与同步
数据库的数据集成与同步数据库的数据集成和同步是指将不同数据源的数据通过一定的方式整合到统一的数据库中，并保持数据的一致性和更新。
这是在不同系统之间实现数据共享、数据交换以及数据更新的重要手段之一。
本文将讨论数据库的数据集成与同步的原理、方法以及应用。
一、数据集成的原理数据集成是将来自不同数据源的数据整合在一起，形成一个统一的数据视图。
数据集成的原理包括以下几个方面：1. 数据源的识别和连接：首先需要识别每个数据源，并与其建立连接。
通过连接，可以获取数据源中的数据。
2. 数据源的映射和转换：不同的数据源可能使用不同的数据模型和数据表示方式，因此需要进行数据映射和转换。
这样，可以将不同数据源的数据统一成一个统一的数据模型。
3. 数据冲突的解决：在数据集成过程中，可能会遇到数据冲突的情况，即来自不同数据源的数据存在不一致或矛盾的情况。
需要进行冲突解决，以确保数据的一致性和准确性。
二、数据集成的方法数据集成有多种方法，根据数据源的特点和具体需求选择适合的方法。
1. ETL（抽取、转换、加载）：ETL是一种常用的数据集成方法，它通过抽取源数据、将其转换为目标格式，最后加载到目标数据库中。
ETL方法适用于定期、批处理方式的数据集成。
2. 数据复制：数据复制是指将源数据库中的数据复制到目标数据库，保持数据的一致性。
这种方法适用于数据量较小、实时性要求较高的情况。
3. 数据关联：数据关联是指通过建立数据关联关系，将不同数据源的数据进行关联，形成一个统一的视图。
这种方法适用于需要实时查询和分析多个数据源的情况。
三、数据同步的原理数据同步是指将数据库中的数据与外部数据源进行同步更新，保持数据的一致性。
数据同步的原理包括以下几个方面：1. 数据变更的捕获：捕获数据库中的数据变更情况，包括插入、更新和删除操作。
2. 数据变更的传输：将捕获的数据变更信息传输到目标数据库，进行相应的数据更新。
3. 冲突解决：在数据同步过程中，可能会遇到数据冲突的情况，需要进行冲突解决，以保持数据的一致性。
数据处理中的数据集成和数据传输方法(六)
数据处理是当今科技发展中的一个重要组成部分，而数据集成和数据传输则是数据处理过程中不可或缺的环节。
数据集成主要指将来自不同来源、不同格式和不同结构的数据整合在一起，以便进行综合分析和处理。
而数据传输则是将数据从一个地方传送到另一个地方的过程。
本文将探讨数据集成和数据传输中的方法和技术。
一、数据集成数据集成通常面临的主要问题是数据的异构性。
异构数据是指来自不同数据库、不同文件格式和不同数据结构的数据。
为了解决这个问题，可以采用以下几种数据集成方法：数据仓库数据仓库是一种将各个源数据整合在一个统一的数据库中的方法。
它可以将异构数据集成在一起，并提供灵活的查询和分析功能。
数据仓库采用ETL（抽取、转换、加载）过程将数据从源系统中抽取出来，经过一系列的转换和清洗，最后加载到数据仓库中。
数据仓库能够为用户提供一致性的数据视图和决策支持功能。
数据虚拟化数据虚拟化是一种将异构数据源虚拟化为一个统一的逻辑视图的方法。
它通过在源数据之上构建一个虚拟层来实现数据的集成。
数据虚拟化通过查询优化和数据转换来实现数据的集成，并提供给用户统一的访问接口。
数据虚拟化可以减少数据的冗余存储，并提供实时的数据访问和分析功能。
元数据管理元数据是描述数据的数据，它包括数据的结构、定义、关系和属性等信息。
元数据管理是一种管理和维护元数据的方法，它可以为数据集成提供支持。
通过元数据管理，可以对数据进行分类、标准化和映射，从而实现异构数据的整合。
二、数据传输数据传输是将数据从一个地方传送到另一个地方的过程。
在数据传输过程中，我们需要考虑以下几个方面：网络传输网络传输是指通过网络将数据从一个地方传输到另一个地方。
在网络传输中，我们需要考虑网络的带宽、延迟和稳定性等因素。
为了提高网络传输的效率，可以采用压缩、加密和断点续传等技术。
批量传输批量传输是指将数据分批次传输的方法。
通过将数据切割成多个小块进行传输，可以减少传输时间和网络负载。
批量传输可以采用多线程、并行传输和数据压缩等技术来提高传输效率。
异种材料先进连接技术及在航空航天发动机中的应用
异种材料先进连接技术及在航空航天发动机中的应用异种材料先进连接技术是一个广泛的研究领域，涉及多种连接方法，旨在将具有不同物理和化学特性的材料有效地连接在一起。
在航空航天发动机中，这种连接技术具有至关重要的应用，因为发动机需要承受极端的温度、压力和机械应力。
目前，一些先进的异种材料连接技术包括但不限于以下几种：1. 无铆连接技术：无铆连接技术具有广泛的应用范围，无论是同种材料还是异种材料，甚至多层板料或中间有夹层的板料，都可以通过该技术实现有效连接。
其连接过程耗时短，效率高，自动化程度较高，且对板料表面质量的要求较低。
在航空航天发动机中，这种技术可以用于连接不同材料的零部件，提高发动机的整体性能和可靠性。
2. 热爆连接技术：热爆连接是一种新型连接技术，主要用于同种或异种黑色或有色金属、难熔金属、陶瓷、金属间化合物、金属与陶瓷等材料的连接。
这种技术通过热爆反应实现材料的快速连接，具有连接强度高、接头质量好的优点。
在航空航天发动机中，热爆连接技术可以用于连接高温部件，如燃烧室和涡轮叶片，以提高发动机的耐高温性能。
3. 熔钎焊技术：熔钎焊技术包括电阻熔钎焊、电弧熔钎焊、激光熔纤焊等，这些技术可以实现异种材料在熔融状态下的连接。
在航空航天发动机中，熔钎焊技术可以用于连接需要承受高温和高压的部件，如涡轮盘和叶片。
此外，还有其他一些先进的连接技术，如超声波焊接、搅拌摩擦焊等，也在航空航天发动机中得到应用。
这些技术各有特点，可以根据具体的连接需求和材料特性进行选择。
在航空航天发动机中，异种材料先进连接技术的应用主要体现在以下几个方面：提高发动机性能：通过优化连接技术，可以减少连接处的应力集中和裂纹产生，从而提高发动机的强度和耐久性。
减轻发动机重量：采用先进的连接技术，可以实现材料的轻量化设计，减少发动机的整体重量，提高燃油效率。
适应复杂工作环境：航空航天发动机需要在极端的工作环境下运行，异种材料先进连接技术能够确保发动机在高温、高压、高振动等恶劣条件下的稳定运行。
异构数据集成平台详细描述
异构数据集成平台详细描述异构数据集成平台详细描述一、综述异构数据集成平台是通过技术手段，将医疗机构内相关系统的数据通过清洗、转换后汇集到临床数据中心，并对采集上来的数据进行质量控制，实现系统之间数据互连互通，降低系统间的耦合程度。
支持通过可视化工具自动生成标准的数据共享服务接口向第三方提供数据服务。
平台应由前置统一网关、通讯中间件、工作流引擎组成，并提供数据元规范、主索引服务、数据校验服务和公共管理服务等。
包括如下功能：二、数据采集引擎通过数据采集引擎库或采用符合国家标准、本地标准目标数据源进行管理，定义平台质量监控的对象等，要求对数据源的定义通过界面化的操作即可完成，系统可以从数据库表、视图或SQL 方式创建检查数据源，支持建立多个数据源。
1）采集HIS、LIS、EMR数据，并进行清洗、转换、标准化，上传到临床数据中心；2）采集超声报告，超声、病理、内镜影像数据（DICOM或JPG），并进行清洗、转换、标准化，上传到临床数据中心；3）采集PACS检查报告、原始DICOM影像数据，并进行清洗、转换、标准化，上传到临床数据中心。
数据采集主要是由采集服务器，通过HTTP 协议和Restful 技术把数据上传并缓存在WEB 及消息服务器上，WEB 及消息服务器可以缓存一周的数据上传量，数据上传后，再由消息处理服务进程（MPS）进程完成数据的最终清洗及格式，并最终入库存储。
台标等非结构化数据存储在分布式文件系统（S2DFS）中，log 或者行为等结构化数据存储在分布式数据库（MongonDB）中。
参见如下数据采集/ 存储流程图：DMQ 是一个分布式的消息服务平台，提供的功能包括：配置维护、名字服务、分布式同步、组服务等，能提供一种高性能、可靠的、可扩展的、分布式的、可配置关键特性。
三、数据交换引擎在基层医疗机构信息系统、家庭医生签约服务平台和其他系统之间建立数据通信的互连通路的渠道，用于处理各类消息的发送接收、数据校验、内容过滤和版本检查等需求，对可用连接、数据源等系统资源根据预设规则进行动态分配管理。
数据集成的基本类型
数据集成的基本类型数据集成是指将分散在不同数据源中的数据整合到一个统一的数据集中的过程。
在实际应用中，数据集成是非常常见的，因为很多组织和企业拥有多个数据源，这些数据源可能来自不同的系统、数据库或者网络平台。
数据集成的目的是为了使得数据可以更好地被管理和利用，以支持决策和分析等业务需求。
在数据集成的过程中，有一些基本的类型被广泛应用，下面将介绍其中的几种。
1. 手工集成：手工集成是一种最基础的数据集成方式，它通过人工的方式将数据从一个数据源复制到另一个数据源。
手工集成的优点是简单易行，无需使用复杂的技术和工具，适用于数据量较小且变动频率低的情况。
然而，手工集成存在一些缺点，比如容易出现人为错误、效率低下、难以保持数据一致性等问题。
2. 文件集成：文件集成是一种常见的数据集成方式，它通过数据文件的方式将数据从一个数据源导出，然后再导入到另一个数据源中。
文件集成可以使用不同的文件格式，比如CSV、Excel、XML等。
文件集成的优点是灵活性高，可以适应不同的数据源和数据格式。
但是，文件集成也存在一些问题，比如文件格式不一致、数据量大时导入导出速度慢等。
3. 数据库集成：数据库集成是一种常用的数据集成方式，它通过数据库的功能将数据从一个数据源导入到另一个数据源中。
数据库集成可以使用SQL 语句来实现数据的抽取、转换和加载。
数据库集成的优点是操作简便、效率高、支持复杂的数据处理和转换。
然而，数据库集成也存在一些限制，比如只能处理结构化数据、需要对数据源进行访问权限的控制等。
4. 应用集成：应用集成是一种高级的数据集成方式，它通过应用程序的接口（API）将数据从一个应用程序导入到另一个应用程序中。
应用集成可以实现实时数据同步、数据共享和业务流程集成等功能。
应用集成的优点是灵活性高、可扩展性强、支持复杂的数据转换和处理。
然而，应用集成也需要深入了解应用程序的内部结构和API的使用方式，对于非技术人员来说比较困难。
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异种数据库集成的主要技术
CIMS是一个综合的计算机应用系统，由多个不同的功能系统组成，如ERP、PDMS 等，这些系统因数据对象的不同有可能使用了不同的数据库系统。
另外，企业实施CIMS工程一般都要经历几个发展阶段，由于技术或市场等原因，在不同时期配置的数据库系统可能会不一样。
这样，在一个企业的CIMS中，难免会包含几种不同的数据库系统。
这里所说的不同，可能是基于不同数据模型的DBMS，如关系型的或对象型的。
也可能虽然都是关系型的，但不同商家的产品其SQL API 不尽相同。
这些就是CIMS中面临的异种数据库的集成问题。
异种数据库集成的主要技术有以下几种：
1)数据的迁移和转换
利用数据转换程序，对数据格式进行转换，从而能被其它的系统接收。
这种方法处理简单，已为大多数用户理解和接受。
许多数据库管理系统DBMS都自带有一些数据转换程序，也为用户提供了方便。
但这种方式当数据更新时会带来不同步的问题，即使人工定时运行转换程序也只能达到短期同步，这对于数据更新频繁而实时性要求很高的场合是不太适用。
2)使用中间件
中间件(middleware)是位于Client与Server之间的中介接口软件，是异构系统集成所需的粘接剂。
现有的数据库中间件允许Client在异构数据库上调用SQL服务，解决异构数据库的互操作性问题。
功能完善的数据库中间件，可以对用户屏蔽数据的分布地点、DBMS平台、SQL方言/扩展、特殊的本地API等等差异。
使用中间件的异种数据库集成有以下几种方法：
（1）通用SQL API 即在Client端的所有应用程序都采用通用的SQL API
访问数据库，而由不同的DBMS Server提供不同的数据库驱动程序，解决连接问题。
通用的SQL API又可分为嵌入式SQL(ESQL——Embedded SQL)和调用级
SQL(CLI——Call Layer Interface)。
ESQL是将SQL嵌入到C、Pascal、COBOL 等程序设计语言中，通过预编译程序进行处理，因而SQL的所有功能及其非过程性的特点得到继承。
CLI则采用一个可调用的SQL API作为数据存取接口，它不需要预编译过程，允许在运行时产生并执行SQL语句。
由于CLI更为灵活，现在应用较广，如Microsoft的ODBC、IBM的DRDA、Borland的IDAPI、Sybase的Open Client / Open Server等等。
（2）通用网关网关(gateway)是当前流行的中间件方案。
在Client端有一个公共的客户机驱动程序(Gateway Driver)；在Server端有一个网关接受程序，它捕获进来的格式和规程(Format and Protocol，FAP)信息，然后进行转换，送至本地的SQL接口。
（3）通用协议通用协议是指公共的FAP和公共的API，并且有一个单一的数据库管理接口。
公共FAP支持适用于所有的SQL方言的超级设置或容忍全部本地SQL方言通过。
（4）基于组件技术的一致数据访问接口例如，Microsoft推出的UDA （Universal Data Access）技术，分别提供了底层的系统级编程接口和高层的应用级编程接口。
前者定义了一组COM（组件对象模型）接口，建立了抽象数据源的概念，封装了对关系型及非关系型各种数据源的访问操作，为数据的使用方和提供方建立了标准；后者是建立在前者基础上的，它提供了一组可编程的自动化对象，更适合于各种客户机/服务器应用系统，尤其适用于在一些脚本语言中访问各种数据源。
3)多数据库系统
在CIMS环境下，从系统和规模上来解决异种数据库集成的方法为多数据库系统。
所谓多数据库系统就是一种能够接受和容纳多个异构数据库的系统，对外呈现出一种集成结构，而对内又允许各个异构数据库的“自治性”。
这种多数据库系统和分布式数据库系统有所不同。
多数据库系统不存在一个统一的数据库管理系统软件，而分布式数据库系统是在一个统一的数据库管理系统软件的管理与控制之下运行的。
多数据库系统主要采用自下而上的数据集成方法，因为异构情况在前而集成要求在后，而分布式数据库系统主要采用自上而下的数据集成方法，全局数据库是各个子库的并集。
多数据库系统主要解决异种数据库集成问题，可以保护原有的数据资源，使各局部数据库享有高度“自治性”，而分布式数据库系统是在数据的统一规划下，着重解决数据的合理分布和对用户透明的问题。
当然，两者之间在技术上有很多交叉，可以互相借鉴。
多数据库系统一般分为两类：
（1）有全局统一模式的多数据库系统。
多个异构数据库集成时有一个全局统一的概念模式，它是通过映射各异构的局部数据库的概念模式而得到。
（2）联邦式数据库系统。
各个异构的局部数据库之间仅存在着松散的联邦式耦合关系，没有全局统一模式，各局部库通过定义输入、输出模式进行彼此之间的数据访问。
到目前为止，没有商品化的多数据库系统，在CIMS环境中实施有一定难度。