异构数据库之间的数据集成和备份模型
多源异构数据融合算法与模型研究
多源异构数据融合算法与模型研究随着互联网的发展和智能设备的普及，大量的数据不断产生。
这些数据往往来自于不同的来源，包括传感器、社交媒体、传统数据库等多个领域。
由于这些数据具有不同的格式、结构和特征，如何将多源异构数据进行有效融合成为一个重要的研究问题。
多源异构数据融合算法和模型旨在将来自不同源的数据进行集成和分析，从而获得更全面、准确和可靠的数据信息。
这些算法和模型的研究对于推动数据科学和人工智能的发展具有重要意义。
首先，多源异构数据融合算法和模型需要处理数据的处理和预处理。
不同源的数据可能具有不同的格式，需要进行统一的处理。
例如，对于文本数据，需要进行分词、词性标注、情感分析等预处理操作。
对于图像数据，需要进行图像特征提取和图像分类等操作。
这些预处理操作可以提高算法和模型的准确度和鲁棒性。
其次，多源异构数据融合算法和模型需要解决数据的集成和匹配问题。
不同源的数据往往具有不同的结构和特征，如何将它们进行集成是一个关键问题。
一种常见的方法是基于特征选择和特征融合的算法。
特征选择可以通过挑选最具代表性和相关性的特征来提高算法的性能。
特征融合可以将来自不同源的特征进行有效组合，从而提高算法的泛化能力和预测准确度。
接下来，多源异构数据融合算法和模型需要解决数据的冲突和不一致性问题。
由于数据来自不同的源头，往往会存在数据之间的冲突和不一致性。
这种冲突和不一致性可能来自于数据的噪声、错误和缺失等问题。
因此，需要开发适应性强、鲁棒性好的算法和模型来处理这些不一致性问题。
一种常见的方法是通过引入权重和置信度来对数据进行修正和调整，从而提高融合结果的准确性和可靠性。
最后，多源异构数据融合算法和模型需要考虑数据的安全性和隐私保护。
由于融合的数据来源不同，可能会涉及到敏感信息和个人隐私。
因此，在算法和模型设计中需要考虑数据的安全性和隐私保护的问题。
一种常见的方法是使用加密和匿名化等技术来保护数据的安全性和隐私性。
综上所述，多源异构数据融合算法和模型的研究对于推动数据科学和人工智能的发展具有重要意义。
多源异构数据融合与集成在海量数据智能处理平台中的应用
多源异构数据融合与集成在海量数据智能处理平台中的应用在海量数据智能处理平台中，多源异构数据融合与集成是一个至关重要的技术。
随着互联网和物联网的发展，我们面临着大量来自不同来源、不同类型、不同结构的数据。
这些数据包含了宝贵的信息，可以为企业决策、科学研究以及社会发展提供有力支持。
然而，由于数据的差异性和复杂性，要将这些数据整合起来变得非常具有挑战性。
多源异构数据融合与集成的目标是将来自不同数据源的数据合并成一个一致的、全面的数据集。
这个过程包括数据的提取、转换、整合和清洗。
首先，数据必须从不同的数据源中提取出来。
这涉及到应用各种技术来连接和获取来自数据库、文件、日志和云端等数据源的数据。
然后，数据需要经过转换，使得不同来源的数据能够以统一的格式进行整合。
这可能包括数据格式的转换、数据结构的调整以及数据质量的检测和修复。
最后，进行数据的整合和清洗，以去除重复、冗余和错误的数据。
整合后的数据可以用于后续的数据分析、机器学习和决策支持。
在海量数据智能处理平台中，多源异构数据融合与集成具有重要的应用价值。
首先，它可以提供更全面的数据，为各种分析任务提供更丰富的信息基础。
通过整合来自不同数据源的数据，我们可以获得更全面、准确和可信的信息来支持决策和分析。
例如，一个企业想了解市场上的竞争情况，除了自己的销售数据外，还需要获取来自供应链、社交媒体和市场调研等不同源的数据。
通过将这些数据进行融合与集成，企业可以得到更全面的市场洞察。
第二，多源异构数据融合与集成可以提高数据处理效率和准确性。
在海量数据环境中，数据的规模和多样性使得数据处理变得异常复杂和耗时。
通过将多源异构数据进行融合与集成，我们可以减少数据处理的复杂性，并提高数据处理的效率。
例如，一个研究团队在进行临床试验时需要整合来自不同医院和病人的数据。
通过将这些数据集成到一个平台中进行处理，研究人员可以更快速地分析和比较数据，提高研究效率。
第三，多源异构数据融合与集成可以帮助发现数据之间的关联和模式。
异构数据集成框架设计及应用
异构数据集成框架设计及应用异构数据集成框架是一种用于整合不同数据源的技术，它能够有效地将异构数据源中的数据进行整合和转换，为用户提供一致的视图和访问接口。
在当今大数据时代，由于不同组织和系统之间存在着各种异构的数据源，如关系数据库、NoSQL数据库、文件系统等，如何将这些异构数据整合起来成为了一个重要的问题。
本文将介绍异构数据集成框架的设计原理、关键技术以及应用场景，并探讨其在实际应用中的挑战和未来发展方向。
一、设计原理1.1 数据源抽象与封装在设计异构数据集成框架时，首先需要对不同类型的数据源进行抽象与封装。
通过定义统一的接口和规范，将各种类型的数据库、文件系统等不同类型的数据源进行封装，并提供统一的访问接口。
这样可以屏蔽底层细节，使用户能够以统一方式对各种类型的数据进行操作。
1.2 数据转换与映射由于不同类型的数据库或文件系统之间存在着差异性，在进行异构数据集成时需要对不同格式或结构化程度较低的原始数据进行转换和映射。
通过定义数据模型和映射规则，将不同数据源中的数据映射到统一的模型中，使得用户可以以一致的方式对数据进行查询和分析。
1.3 数据一致性与冲突解决在进行异构数据集成时，不同数据源中的数据可能存在一致性问题或冲突。
例如，同一个实体在不同数据库中可能存在多个副本或不一致的信息。
因此，在设计异构数据集成框架时需要考虑如何解决这些问题。
可以通过定义一致性规则和冲突解决策略来保证整合后的数据的准确性和完整性。
1.4 数据访问与查询优化为了提高异构数据集成框架的查询效率，需要设计高效的查询优化算法。
通过对用户查询进行解析和优化，在执行阶段选择合适的执行计划，并利用索引等技术提高查询效率。
同时，还可以利用缓存技术和分布式计算等方式提高系统整体性能。
二、关键技术2.1 元数据管理元数据管理是异构数据集成框架设计中非常重要的一个环节。
通过建立元数据库来管理各种类型数据库或文件系统中存储着关于表结构、索引、关系等信息，并为用户提供元数据库访问接口。
基于语义网的异构数据融合与集成方法研究
基于语义网的异构数据融合与集成方法研究语义网的异构数据融合与集成方法研究是当前信息科学与技术领域的热点问题之一。
随着互联网和大数据技术的快速发展，各种异构数据源如图书馆、数据库、社交媒体等不断涌现，这些数据源之间存在着不同的数据结构、语义表达和语义差异。
如何有效地融合和集成这些异构数据，以便更好地支持信息检索、知识发现和决策分析等应用，成为了学术界和工业界共同关注的问题。
在传统的数据融合与集成方法中，主要采用结构化查询语言(SQL)来实现对数据库中关系型表格的查询。
然而，随着互联网时代大规模非结构化文本信息的快速增长，传统方法已经无法满足对非结构化文本信息进行有效融合与集成的需求。
而语义网则提供了一种可扩展且具有表达能力强大的模型来描述非结构化文本信息之间丰富而复杂的关系。
在基于语义网进行异构数据融合与集成方法研究中，主要涉及到以下几个方面：本体建模与扩展、实体链接、关系抽取、语义匹配与映射、查询优化与执行等。
首先，本体建模与扩展是基于语义网进行数据融合与集成的基础。
本体是对领域知识的抽象和形式化表示，通过定义概念、属性和关系等，可以对数据进行语义建模和语义描述。
本体的扩展可以通过领域专家的知识迁移、自动化抽取等方式进行。
实体链接是将不同数据源中的实体进行关联的过程。
由于不同数据源中实体可能存在名称差异、同名异义等问题，因此需要通过实体链接技术将它们进行匹配和关联。
实体链接技术主要包括基于规则匹配、基于相似度计算和基于机器学习等方法。
关系抽取是从非结构化文本中自动抽取出结构化关系的过程。
由于非结构化文本信息中存在着丰富而复杂的语义信息，因此需要通过自然语言处理技术来识别出其中包含的实体和关系，并将其转换为结构化形式。
语义匹配与映射是将不同数据源中表示相似但表达方式不同的概念进行匹配和映射的过程。
由于异构数据源之间存在着语义差异，因此需要通过语义匹配与映射技术将它们进行对应和转换。
语义匹配与映射技术主要包括基于词汇和基于语义的方法。
异构数据集成中的数据备份与灾备技术
异构数据集成中的数据备份与灾备技术随着信息技术的飞速发展，各行各业都积累了大量的数据，这些数据对于企业的决策和发展起着至关重要的作用。
然而，由于企业内部各系统之间存在着异构性，不同系统之间数据格式和存储方式不同，导致了数据集成变得异常困难。
在进行异构数据集成时，如何有效地进行数据备份与灾备技术是一个重要而又复杂的问题。
本文将对异构数据集成中的数据备份与灾备技术进行深入研究，并提出相应解决方案。
一、异构性问题分析1.1 异构性问题概述在企业内部系统中存在着多种不同类型和格式的数据库，如关系型数据库、非关系型数据库、文本文件等。
这些数据库之间存在着结构和存储方式上的差异，使得在进行跨系统之间的数据集成时变得异常复杂。
1.2 异构性问题带来的挑战由于不同类型和格式数据库之间存在差异，在进行跨系统之间的数据传输时需要进行相应转换，并确保转换后的数据能够被目标系统正确解析。
此外，在跨系统传输数据时还需要考虑数据的一致性和完整性，避免数据丢失或错误。
二、数据备份技术2.1 数据备份的重要性数据备份是企业保障业务连续性和灾难恢复能力的重要手段。
通过定期对企业的关键数据进行备份，能够在系统故障或灾难发生时快速恢复业务运行，保证企业正常运营。
2.2 数据备份技术分类常见的数据备份技术包括完全备份、增量备份和差异备份。
完全备份是将整个数据库进行复制，适用于小规模数据库；增量备份是只对发生变动的部分进行复制，适用于大规模数据库；差异备份是将上一次完全或增量备份后发生变动的部分进行复制。
2.3 数据一致性保证在异构系统中进行数据集成时，需要考虑不同系统之间的数据一致性问题。
在进行跨系统之间的数据传输时，可以通过使用事务来保证多个操作之间具有原子性、一致性、隔离性和持久性。
三、灾备技术3.1 灾难恢复计划灾难恢复计划是企业在遭受重大灾害或系统故障时能够快速恢复业务的详细步骤和措施。
在制定灾难恢复计划时，需要对企业的关键业务和系统进行全面的分析，确定关键数据和系统的备份策略以及灾难发生时的恢复步骤。
异构数据融合中的跨平台数据集成技术研究
异构数据融合中的跨平台数据集成技术研究摘要：随着信息技术的迅猛发展，异构数据融合成为了一个重要的研究领域。
在现实生活中，我们面对着大量异构数据，这些数据来自不同的平台、不同的系统、不同的格式。
如何将这些异构数据进行集成，成为了一个重要而具有挑战性的问题。
本文将对跨平台数据集成技术进行深入研究，分析其现有问题，并提出一种高效且可行的解决方案。
1. 引言随着互联网和大数据时代的到来，各种信息系统和平台迅速发展起来。
这些系统和平台中存在着大量异构数据，如何实现这些异构数据之间的有效集成已经成为了一个亟待解决的问题。
2. 异构数据融合中存在问题2.1 数据格式不一致在不同系统和平台之间存在各种各样的文件格式和数据库格式。
这导致了在进行跨平台集成时需要面临格式转换、兼容性等问题。
2.2 数据语义差异在不同系统和平台之间存在着语义差异，即相同含义下使用不同的术语和标准。
这导致了在进行数据集成时需要进行语义映射和转换，增加了数据集成的复杂性。
2.3 数据质量差异不同系统和平台之间的数据质量差异也是进行数据集成时需要面临的问题。
不同系统之间可能存在着数据冗余、不一致等问题，这需要在集成过程中进行数据清洗和处理。
3. 跨平台数据集成技术研究3.1 数据格式转换技术为了解决不同系统和平台之间的格式差异问题，可以使用一些格式转换技术。
例如，可以使用XML、JSON等通用格式来表示异构数据，并通过解析器将其转换为目标系统所需的格式。
3.2 语义映射技术为了解决语义差异问题，可以使用一些语义映射技术。
例如，可以使用本体论来描述不同系统中的概念，并通过本体匹配算法来实现跨平台之间概念的对应。
3.3 数据清洗与处理技术为了解决数据质量差异问题，可以使用一些数据清洗与处理技术。
例如，可以通过规则匹配、异常检测等方法对原始数据进行清洗和处理，提高其质量。
4. 跨平台数据集成技术应用案例4.1 跨平台数据集成在电商行业的应用在电商行业中，存在着大量的异构数据，如商品信息、用户信息等。
异构数据融合中的数据聚合与分析技术研究
异构数据融合中的数据聚合与分析技术研究随着互联网的快速发展和智能设备的普及，大量异构数据在各个领域中不断产生，这些数据涵盖了不同类型、不同格式和不同来源的信息。
如何有效地融合和分析这些异构数据，成为了当前研究领域中的一个重要问题。
本文将对异构数据融合中的数据聚合与分析技术展开深入研究，探讨其在实际应用中的意义和挑战。
一、异构数据融合与聚合在异构数据融合过程中，首先需要将来自不同来源、格式和类型的数据进行聚合。
这一过程包括了对原始数据进行预处理、清洗、集成和转换等步骤。
预处理环节主要用于去除噪声、填补缺失值等操作，以提高后续分析过程中得到结果的准确性。
清洗环节则是对原始数据进行去重、纠错等操作，以确保后续处理得到高质量结果。
在实际应用场景中，常常需要将来自多个来源的异构数据库进行集成。
这涉及到数据库之间模式映射与转换的问题。
模式映射是指将不同数据库中的数据映射到一个统一的概念模型中，以便进行数据集成和分析。
转换则是指将不同数据库中的数据进行格式转换，以满足统一概念模型的要求。
这些过程需要通过专门的技术和工具来实现，以确保数据集成过程的准确性和效率。
二、异构数据分析技术异构数据融合完成后，接下来需要对融合后的数据进行分析。
异构数据分析技术主要包括了特征提取、特征选择、聚类、分类和预测等方法。
特征提取是指从融合后的异构数据中提取出具有代表性和有意义特征，以便后续分析过程中能够更好地表达和描述原始数据。
常用的特征提取方法包括主成分分析、线性判别分析等。
在特征选择过程中，需要从提取出来的特征集合中选择出对问题解决具有重要意义且冗余较小的特征子集。
这一步骤旨在减少维度并提高模型训练效率。
聚类是将融合后得到高维度、大规模异构数据库划分为若干个类别的过程。
常用的聚类算法包括k-means、DBSCAN等。
聚类过程可以帮助我们发现数据中的隐藏模式和结构。
分类是将融合后的数据划分为预定义类别的过程。
常用的分类算法包括决策树、支持向量机等。
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。
如何应对多源异构数据的整合问题
如何应对多源异构数据的整合问题在信息时代的背景下，大量的数据不断涌入我们的生活和工作中。
这些数据来自各个领域、各个渠道，呈现出多源异构的特点。
如何高效地整合这些多源异构数据，已经成为许多组织和个体面临的重要挑战。
本文将从技术和方法两个方面，探讨如何应对多源异构数据的整合问题。
一、技术解决方案1. 数据标准化数据标准化是整合多源异构数据的基础工作。
不同数据源的数据格式和结构各不相同，因此需要对这些数据进行标准化处理。
可以通过数据预处理工具或编程语言来实现数据标准化的过程，确保数据的一致性和可比性。
2. 数据清洗多源异构数据中常常存在数据缺失、异常值等问题，这些问题会对数据整合的准确性产生影响。
因此，在整合数据之前，需要对数据进行清洗。
清洗包括去除重复数据、填补缺失值、调整数据格式等操作，以确保数据的完整性和准确性。
3. 数据集成数据集成是将多个数据源中的数据进行组合和融合的过程。
在实际应用中，可以通过ETL（抽取、转换、加载）工具或编程语言来实现数据集成。
通过将多源数据进行转换和映射，将其合并成一个统一的数据集，以满足后续处理和分析的需要。
4. 数据存储整合后的多源异构数据需要有一个合适的存储方式。
可以选择关系型数据库、非关系型数据库或分布式文件系统等进行存储。
根据数据的特点和需求，选择合适的存储方式，以提高数据的访问效率和存储容量。
二、方法论解决方案1. 统一数据模型多源异构数据具有不同的结构和语义，为了实现数据的有效整合，需要建立一个统一的数据模型。
通过定义统一的数据结构和数据格式，可以将不同数据源的数据映射到这个统一的模型上，使得数据之间能够进行有效的对比和关联。
2. 数据映射和转换数据映射和转换是实现数据整合的核心环节。
通过定义数据之间的映射规则和转换规则，可以将不同数据源的数据进行转换和匹配。
可以利用数据集成工具或编程语言来实现数据的映射和转换操作，以实现数据的有效整合。
3. 数据质量管理在进行数据整合的过程中，需要对数据的质量进行管理和控制。
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。
异构数据融合与集成的系统架构与组件模型
异构数据融合与集成的系统架构与组件模型第一章引言1.1 研究背景随着信息技术的快速发展和互联网的普及，海量的异构数据被不断产生。
这些异构数据通常具有不同的结构、格式、语义和表示方式，给数据融合与集成带来了巨大的挑战。
因此，解决异构数据融合与集成的问题成为了当前数据管理和分析的热点研究方向。
1.2 目的与意义本文旨在探讨异构数据融合与集成的系统架构与组件模型，以提高数据的一体化管理和利用效率。
通过对异构数据进行融合与集成，可以实现各种系统之间的数据共享与交互，提供更加全面、准确的数据支持，推动数据驱动决策的发展。
第二章异构数据融合与集成的概念与挑战2.1 异构数据的概念异构数据指的是来自不同数据源和不同领域的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等。
这些数据通常具有不同的表示方式、语义和语法，导致数据集成和融合的困难。
2.2 异构数据融合与集成的挑战异构数据融合与集成面临以下挑战：①数据来源的多样性，增加了数据的复杂性和不确定性；②数据模式和语义的差异，导致数据集成和匹配困难；③数据质量的不确定性，包括数据的准确性、完整性和一致性等问题；④数据融合的效率和开销，需要考虑大规模数据的处理速度和存储需求。
第三章异构数据融合与集成的系统架构3.1 系统架构的基本原则异构数据融合与集成的系统架构应遵循以下原则：①模块化与可扩展性，便于系统的组件重用和功能的扩展；②可配置性与灵活性，满足不同业务需求的数据融合与集成；③高性能与实时性，提供快速的数据处理和实时的数据更新。
3.2 系统架构的组成模块异构数据融合与集成的系统架构包括以下组成模块：①数据采集模块，用于从不同数据源获取数据，并进行数据清洗和预处理；②数据集成模块，用于将不同数据源的数据进行集成和融合；③数据存储模块，用于存储集成后的数据，并提供高效的数据访问和管理；④数据查询与分析模块，用于用户对集成数据进行查询和分析；⑤数据安全与隐私模块，用于保护数据的安全性和隐私性。
基于时间序列分析的异构数据融合与集成算法研究
基于时间序列分析的异构数据融合与集成算法研究异构数据融合与集成算法是数据科学领域中的一个重要研究方向。
随着数据的快速增长和多样化，如何有效地融合和集成不同类型的数据成为了一个挑战。
本文将基于时间序列分析，探讨异构数据融合与集成算法的研究。
一、引言随着互联网、物联网和社交媒体等技术的快速发展，我们生活中产生的数据呈现出多样化和异构化的特点。
不同类型的数据包括结构化数据、非结构化文本、图像、音频等，它们具有不同的特征和表示方式。
如何将这些异构数据进行融合与集成，可以更好地挖掘出其中潜在的信息和知识。
二、异构数据融合与集成算法概述1. 异构数据融合异构数据融合是指将来自不同源头或具有不同表示方式的多个异质数据库中相互关联或互补信息进行整合。
常见方法包括基于元模型方法、基于图模型方法等。
2. 异构数据集成异质数据库中可能存在重复或冗余信息，而且这些信息往往是以不同形式存在于不同数据库中。
异构数据集成的目标是将这些异构数据库中的信息进行合并和整合，以便更好地进行数据分析和挖掘。
常见方法包括基于模式匹配方法、基于本体匹配方法等。
三、基于时间序列分析的异构数据融合与集成算法时间序列是一种按照时间顺序排列的数据序列，它可以描述随时间变化的现象。
在异构数据融合与集成算法中，基于时间序列分析可以提供更加准确和全面的信息。
1. 异构数据融合算法在将不同类型的时间序列数据进行融合时，需要考虑它们之间的关联和相互作用。
常见方法包括基于相似度匹配、基于时空关联等。
2. 异构数据集成算法在将不同类型的时间序列数据进行集成时，需要考虑它们之间存在差异性和互补性。
常见方法包括基于加权平均、基于特征提取等。
四、实验与结果分析为了验证提出的异构数据融合与集成算法，在实验中我们选择了多个不同类型的时间序列数据，并对其进行了预处理和特征提取。
然后使用我们提出的算法对这些处理后的时间序列进行融合和集成。
最后，我们对实验结果进行了分析和评估。
异构数据融合与集成的数据搜索与检索技术
异构数据融合与集成的数据搜索与检索技术随着互联网的快速发展和信息技术的不断进步，异构数据融合与集成的数据搜索与检索技术逐渐成为了信息检索领域的研究热点。
异构数据指的是不同来源、不同格式、不同结构和不同语义的数据，如结构化数据库、文本文档、图像、音频等。
由于异构数据之间存在着差异性和复杂性，如何有效地融合和集成这些异构数据，并进行高效准确地搜索和检索，是一个具有挑战性的问题。
本文将从异构数据融合与集成技术、数据搜索技术以及数据检索技术三个方面进行论述，探讨当前研究进展及存在问题，并展望未来发展方向。
一、异构数据融合与集成技术1.1 数据源描述与建模在进行异构数据融合与集成之前，首先需要对各个源头的异构数据库进行描述和建模。
这包括对数据库结构、语义以及关联关系等进行分析和抽象。
常用的建模方法有本体论述语言（OWL）等。
1.2 数据转换与映射由于各个数据源之间存在着差异性，需要进行数据转换和映射，将不同格式和结构的数据进行统一。
常用的方法包括XML转换、关系数据库转换等。
1.3 数据集成与一致性维护数据集成是将不同源头的数据进行整合，形成一个统一的视图。
在进行数据集成时需要解决一致性维护的问题，即如何保持不同源头数据之间的一致性。
常用的方法包括冲突检测与解决、事务管理等。
二、数据搜索技术2.1 数据索引与存储为了提高搜索效率，需要对异构数据库中的数据建立索引，并采用合适的存储结构进行存储。
常用的索引方法有倒排索引、B+树等。
2.2 查询优化与执行在进行搜索时，需要对用户查询进行优化和执行。
优化包括查询重写、关键字提取等；执行包括查询解析、查询推导等。
2.3 相似度计算与排序在搜索结果中，往往存在着多个相关度较高但不完全相同的结果。
为了提供用户更准确和个性化地搜索结果，需要对结果进行相似度计算和排序。
常用方法有余弦相似度计算、PageRank算法等。
三、数据检索技术3.1 语义搜索传统的数据搜索往往只能根据关键词进行搜索，无法理解用户的语义需求。
论异构数据库的集成
也正 是通 过建 立 这种表 ，不难 发现 各部 门除 了所使 用 的数据 库 系统 不
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数据 通过 ｘ 札反 映到 各部 门数 据库 中，形成 一个 双 向流动 的 数据体 系 。
参考文献：
样 外 ，各 数据 库 之 间还存 在 数据 内容不 一致 、数据 逻 辑表 现不 一致 、数
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档 ，该文 档 数据 的 更新 采用 每 日定时 更新 与 不定 期 更新 相 结合 的方 式 ，主 要 根据 业 务发生 频 率， 比如考 试前 后 、招 生前 后与一 般 时间而 进 行选择 。 在 中 间层 得 到 了集 成 应用 所 需 要 的） 。 档 之 后 ，要 做 的工 作 就是 分 儿文 析 和 处 理 以及 显 示 这 些 ｘＬ 档 。 在 这 里 使用 了两 个 很 重 要 的 ＮＴ － ： Ｍ文 Ｅ ３具 Ｘ Ｌ ＰＴ 类库 。Ｘ ＡＨ 处理 大量 ＸＬ Ｓ 和ＸＡ Ｈ Ｐ Ｔ在 Ｍ 数据 、以及 查询 ） 数据 的 时候是 不 叽 可缺 少 的工 具 。无论 任 何 系统 查询 总 是最 必不 可 少 的工 作 ，本研 究 中 的系 统 也是 如 此 。 比如用 人 单位 需要 根 据学 生 的专 业 、地 区 、爱 好 、特 长等 查 询 学生 信息 ，］Ａ Ｈ （ Ｔ 提供 了类 似 ＳＬ 句的查 询 功能 ，能 够对层 次 式） 中的 Ｐ Ｏ语
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基于XML技术的异构关系数据库集成模型
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文 章 编 号 ：０ ０７ ２ ２ １） ４５ ８ —４ １０ —０４（０ ０ ２ —２ ５０
Ｈｅｅ ｏ ｅ ｏ ｅａｉ ｎ ｌｄ ｔｂａ ｅｉ ｔｇ ａｉ ｎｍ ｏ ｅ ａ ｅ ｎ ＸＭ Ｌ ｔｒ ｇ ｎｅ ｕｓｒ ｌｔｏ ａ ａａ ｓ ｎ ｅ ｒ ｔｏ ｄ ｌ ｓ ｄ ｏ ｂ
计 算 机 工 程 与 设 计 Ｃ ｍ ｕ ｒ ｎ ｉ ｅｎ ｄ ｅｉ ｏ ｐｔ Ｅ ｇ ｅｒ ｇ ｎ Ｄ ｓ） ００ １（ ３ ４
５８ ２５
・软件与算 法 ・
基于 ＸＭＬ技术 的异构 关 系数据库集成模型
郝少华， 韩 燮
（ 中北 大学 电子 与 计 算机 科 学技 术 学 院 ，山 西 太原 ０ ０ ５ ） ３０ １
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｔ ｆ ｃ ｉ ｅｙ ｓ ｌ ｅｔ ｅｐ ｏ ｌｍ ｆ ｅｅ ｏ ｅ ｅ ｕ ａａ ａ ｅｉ ｔ ｇ ａ ｉ ｎ ｔ ｅ ｓａｕ ｆｈ ｔｒ ｇ ｎ ｏ ｓｄ ｔ ｂ ｓ ｎ ｅ ｒ ｔｏ ｓ ｓ ｒ ｃ ： ｏ ｅ ｅ ｔ ｌ ｏ ｖ ｈ ｒ ｂ ｅ ｏ ｔｒ ｇ ｎ ｏ ｓｄ ｔ ｂ ｓ ｎ ｅ ｒ ｔｏ ， ｈ ｔ ｔ ｓｏ ｅｅ ｏ ｅ ｅ ｕ ａ ａ ａ ｅ ｉｔ ｇ ａ ｉ ｎ ｉ ｖ ｈ ａ ａ ｙ ｅ ， ａ ｄ ａＸＭ Ｌ ｂ ｓ ｄ ｈ ｔ ｒ ｇ ｎ ｏ ｓｒ ｌｔ ｎ ｌ ａａ ａ ｅ ｍｏ ｅ ｓｐ ｏ ｏ ｅ ． Ｔｈ ｓｍｏ ｅ ｓｄｖ ｄ ｄ ｉ ｔ ｅｅ ｏ ｅ ｅ ｕ ａ ａ ａ ｅ ｎ ｌｚ ｄ ｎ — ａ ｅ ｅｅ ｏ ｅ ｅ ｕ ｅ ａｉ ａ ｔ ｂ ｓ ｄ ｌ ｒ ｐ ｓ ｄ ｏ ｄ ｉ ｉ ｄ ｌ ｉ ｉ ｅ ｏ ｈ ｔｒ ｇ ｎ ｏ ｓｄ ｔ ｂ ｓ ｉ ｎ ｌｙ ｒ ｉ ｔ ｇ ａ ｉ ｎｍｉ ｄ ｅ ｒ ｙ ｒ ｎ ｐ ｌ ａ ｉ ｎ ｌｙ ｒ ｈ ｅ ａ ｔ ． Ｔｈ ｎ ｔ ｎ ｆ ｈ ｅ ａ ｔ ｅｍｏ ｅ ｒ ｅ ｉｔ ｄ ａ ｄｔ ｅ ａ ｅ， ｎ ｅ ｒ ｔ ｄ ｌｗａ ｅｌ ｅ ｄａ ｐ ｉ ｔｏ ｅ ｒ ｅｐ ｒｓ ｏ ａ ａ ｃ ａ ｔ ｅｆ ｃｉ ｓ ｔ ｅ ｈ ｅ ｒｓ ｎｔ ｄ ｌ ｅｄ ｐ ｃ ｅ ， ｎ ｕ ｏ ｏ ｔ ｒ ｐ ｉ ｈ ａ ｈ ｉ ｌｍｅ ｔ ｔ ｎ ｆ ｈ ｔｇ ａ ｅ ｄ ｌｗａ ｅｌ ｙ ｒａ ｅｄ ｓ ｕ ｓ ｄ Ｔ ｅｍａ ｐ ｎ ｕ ｅ ｅｗｅ ｎｔ ｅｄ ｔ ｂ ｓ ｎ ｍｐ ｅ ｎ ａ ｉ ｓ ｔ ｅｉ ｅ ｒ ｔ ｄｍｉ ｄ ｅ ｒ ｅ ｒ ｉｃ ｓ ｅ ． ｈ ｐ ｉ ｇ ｒ ｌ ｓ ｔ ｅ ａ ａ ａ ｅａ ｄＸＭ Ｌ ａ ｅ ｄ ｔ ｉ ｄ ａ ｄ ｏ ｏ ｎ ａ ｂ ｈ ｒ ｅ ａｌ ， ｎ ｅ
网格环境中异构数据库集成的模型
＼ ＼ ＼
网格 环境 中异构 数据库 集成 的模型
赵 文 涛 ． 魏 红 格
（ 河南理 工大学计 算机科 学与技 术学 院 ， 焦作 ４ ４ ０ ） ５００
摘
要 ： 分 析 网格 环 境 中 异 构 数 据 库 集 成 问题 的 基 础 上 ，提 出 分 布 环 境 下 异 构 数 据 库 集 成 在 的 一 种 模 型 。 模 型 采 用基 于 网 格 计 算 中 间件 ＧＴ４的 网格 数 据 服 务 ， 合 ＸＭＬ技 术 该 结 作 为 异 构数 据 库 集 成 的 栽 体 ， 用 ＨＴＴ 利 Ｐ传 输 协 议 ， 步 实 现 了 异 构 数 据 库 的 集 成 。 初
（） ３ 如何 解 决 在 数 据 库 访 问过 程 中 的安 全 问题 。 一
格服务 ． 可以更简单 地为 已有 网格 服务 添加新 的服 也
务 ． 而能很好 地适应 数据源 的动态改变 。 因
方面要防止非法 的数据库 访问操作 ：另一方 面要 保证 在广域网范 围内所传输数据 的安全性 ．即保证所传输
关 键 词 ：网格 ；异 构 数 据 库 ；ＸＭＬ；Ｇｌｂ ｓ ｏｋｔ ｏ ｕ Ｔｏ ｌｉ ４
０ 引 言
随 着 商 务 网 站 之 间 的 电 子 商 务 ．尤 其 是 Ｂ Ｂ业 ２ 务 的 发 展 ． 于 不 同 地 理 位 置 的异 构 数 据 库 之 间 的 数 位
跨 平台 、 语言 、 跨 高效 、 可扩充 等优点 ， 结合 Ｘ 并 ＭＬ具
一
个节点 必须至少 拥有一个 管理 器 的服 务 ． 而能 够 从
与上层 的请求分解 与集成 网格服务 进行交互 。 这样 的
模 型 就 能 很 好 地 利 用 网格 服 务 ． 仅 可 以 创 建 新 的 网 不
解决数据库异构的方法
解决数据库异构的方法
在处理数据库异构的挑战时，需要采取适当的方法来确保数据的一致性和互操作性。
下面是几种解决数据库异构的常见方法：
1. 数据转换和映射：这是最常见和实用的方法之一。
通过使用ETL（抽取、转换和加载）工具，可以将不同类型的数据从一个数据库转移到另一个数据库，同时进行必要的转换和映射操作，以保持数据的一致性和可互操作性。
2. 数据集成和中介层：将异构数据库中的数据整合到一个中央位置，并创建一个中介层来处理不同数据库之间的数据交互。
这可以通过使用中间件或者数据集成工具来实现，例如IBM的InfoSphere和Oracle的Data Integrator等。
3. 标准化和规范化：在设计数据库时，采用标准化和规范化的方法，可以减少数据库异构性的问题。
通过约定统一的命名规则、数据类型和模式，可以使不同数据库之间的数据更易于互操作，并提高数据的一致性。
4. 数据库适配器和连接器：使用数据库适配器和连接器可以在不同数据库之间建立连接，并进行数据交换和转换。
这些适配器和连接器允许应用程序在不同数据库之间无缝切换，并保持数据的一致性。
5. 数据同步和备份：定期进行数据库的数据同步和备份是保障数据一致性和完整性的重要手段。
通过定期备份数据，并确保备份的完整性和可靠性，可以在发生故障或数据损坏时快速恢复数据库。
综上所述，解决数据库异构的方法包括数据转换和映射、数据集成和中介层、标准化和规范化、数据库适配器和连接器以及数据同步和备份等。
通过采用这些方法，可以提高数据库的一致性、互操作性和可靠性，从而更好地满足异构数据库的需求。
异构数据集成中的数据标准化与编码规范
异构数据集成中的数据标准化与编码规范异构数据集成是指将来自不同数据源、不同格式、不同结构的数据进行整合和统一处理的过程。
在异构数据集成中，数据标准化和编码规范是非常重要的环节。
本文将围绕异构数据集成中的数据标准化和编码规范展开讨论，探讨其意义、方法和应用。
一、引言在信息时代，各个领域产生的大量数据呈现出多样性和异构性，如何将这些异构的数据整合起来并进行有效分析成为了一个重要问题。
而在实际应用中，由于不同组织或个体采用不同的数据库管理系统、文件格式以及编码规范，导致了大量异构化的数据存在。
为了实现这些异构化数据之间的有效整合与共享，需要对其进行标准化处理。
二、异构数据集成中的标准化1. 标准化概述标准化是指将各种形式和结构不一致的原始信息转换为统一格式或结构，并对其进行规范处理以提高信息共享与交换效率。
在异构数据库集成过程中，通过对原始信息进行标准化处理可以消除多种形式与结构上存在差别导致无法直接交换与共享问题。
2. 标准化的意义（1）提高数据质量：标准化可以对数据进行清洗、去重、去噪等操作，提高数据的准确性和一致性。
（2）提高数据可用性：标准化可以将不同格式和结构的数据转换为统一格式，使得数据能够被不同系统和应用程序共享和利用。
（3）促进信息共享：标准化可以使得不同组织或个体之间能够共享信息，促进合作与交流。
（4）降低系统开发与维护成本：标准化可以避免重复开发与维护不同格式和结构的数据处理程序，降低系统开发与维护成本。
3. 标准化方法（1）语义一致性：通过定义统一的语义模型，将不同语义模型进行映射转换，实现异构数据之间的语义一致性。
（2）结构转换：通过对异构数据库进行结构转换，将其转换为统一的数据库模式或者中间表示形式。
（3）编码规范：通过制定统一的编码规范来处理异构数据库中存在的编码问题。
三、异构数据集成中的编码规范1. 编码规范概述编码规范是指对于特定领域或特定任务而言，制定的一套标准的数据编码方式。
多源异构融合处理 数据 模型
多源异构融合处理数据模型多源异构融合处理数据模型随着信息技术的迅速发展和应用场景的多样化，数据的来源也变得越来越多样化和异构化。
在不同的数据源中，数据的结构、格式、语义等方面存在着较大的差异，给数据的整合和处理带来了挑战。
为了有效地处理多源异构数据，人们提出了多源异构融合处理数据模型。
多源异构融合处理数据模型是一种用于处理来自不同数据源的异构数据的方法论。
它通过对数据源进行统一建模和集成，实现了数据的一致性和可操作性。
在多源异构融合处理数据模型中，需要考虑以下几个方面的问题：数据源的特点：不同的数据源可能具有不同的特点，比如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等。
在处理数据之前，需要对不同的数据源进行分析和理解，了解其特点和规模。
数据的结构化与建模：在多源异构数据模型中，需要对数据进行结构化处理和建模。
通过对数据进行分类、整理和转换，将其转化为统一的数据模型，便于后续的处理和分析。
数据的集成与融合：多源异构数据模型的核心任务是将来自不同数据源的数据进行集成和融合。
通过对数据进行数据清洗、数据匹配和数据合并等操作，实现数据的有效整合和融合。
数据的存储与管理：在多源异构数据模型中，需要对数据进行存储和管理。
可以利用数据库等技术，将数据进行存储和索引，提高数据的查询和检索效率。
数据的分析与挖掘：多源异构数据模型不仅仅是将数据进行整合和融合，还需要对数据进行分析和挖掘。
通过对数据进行统计、关联和挖掘等操作，发现数据中的隐藏信息和规律，为决策提供科学依据。
多源异构融合处理数据模型在实际应用中具有广泛的应用价值。
它可以应用于各个领域，如金融、物流、医疗等，实现数据的整合和分析，提供决策支持和业务优化。
总结而言，多源异构融合处理数据模型是一种处理来自不同数据源的异构数据的方法论。
它通过对数据源进行统一建模和集成，实现了数据的一致性和可操作性。
多源异构融合处理数据模型在实际应用中具有重要的意义，可以帮助人们更好地处理和分析多源异构数据，为决策和业务优化提供科学依据。
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ＴＡ） （１＝∑（（ｅ一 Ｃ１＋ Ｑ ＋ ｌ Ｄｔ ｓ ｔ） （。 ｒ ）
ｉ＝ ｌ
（ 。 ７ Ａ ）＋ Ｔ （
） ）
Ｔ Ｄ ｓ＿ ＿Ｃｒ 表 示基 于 某 个 方案 ， （ ｅｔ ｔ ＿ｔ） ＿ｏ １ 目标 数据 层 向中 问
控制层发送 的 请求 ， 由于相 对 于 传输 的数 据 ， 求数 据 量很 请 小 ， 以可将 Ｔ Ｄ ｓ ｏ ｔ ） 所 （ ｅｔ ＿Ｃｒ 忽略不计 。Ｐ ｍ ； ＿ｔ １ ｕ ｐ 表示在 数据源
后， 公式可 以写成下 面的形 式 ： （ ｌ Ｔ Ａ１ ）＝２ ｔ这 时 Ｔ（ Ⅱ 将 主 Ｎ， Ａ） 要依赖 于 中问控 制层控制 源数据层 中数据源的数 目 Ｎ 。
放对不同数据 源的数据请 求 ， 其 对请 求结果 的 数据集 成和 及 备份的方法。 中间控 制层 将来 自不 同数据 源 的数据析 取 、 转
要 的环节 ， 以实视 图方式 实现 的数 据仓 库技术 也 要求从 分 而
布式 、 异构 的信息 源 中检索 和集成数 据 ， 以支持管理层 用户更 好更快 地进 行决策分 析 。简单 的手 工操 作 已不 能满足 需求 。
在这样 的前 提下 ， 文提 出 了异构 数据 库 之间 的数据 集成 和 本 备 份 的 Ｐ Ｉ Ｄ（ ｒ ｔ ａ Ｂｃ ｕ ｎ ｎ ｇａｏ ｆＨ ｔ ｏｅｅｕ ＢＨ Ｐａｉ ｌ ａｋｐａｄＩｔ ｒｔｎｏ ｅ ｒｇｎｏｓ ｃｃ ｅ ｉ ｅ Ｄ ｔ ａ ｓ模型 。 ａ ｂｓ ） ａ ｅ
换 和合并到单个 或多个 目的数据库 中。当 目标数据层 开始集 成 数据时 ， 目标 数据层选择 一种方案 ， 然后 根据方案 向中间控
ｌ数据请求方案 ｌ … 。 ； 目标数据层
制层 发出请 求 ； 中问控 制层根 据 请求 和优 化算 法选择 相应 的 执行 方案 ， 建立起 目标数据层 和源数据层 的连接 ， 并进行相 应 的数据转换 等操作 ； 在数据转 换执行完成 以后 ， 目标数据层 将
库之 间的数 据 集成 和备 份 的 Ｐ ＩＤ三层 模 型 ， 型 中 中间控 制层 通过 算 法对 数 据 库 集 成和 备 份 进行 ＢＨ 模 了优 化 ， 实现 异构 数 据之 间 的数据 转 换 ， 并 最后 给 出了模 型的 实现 。
关键 词 ： 据 集成 ； 据 备份 ； Ｔ ； 数 数 Ｄ Ｓ 数据 仓 库 中 图分类 号 ： Ｐ １ ．３ Ｔ ３ １ １ 文献 标 识码 ： Ａ
维普资讯
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
第２ ２卷 第 １ １期
２０ ０ ２年 １ １月
文章编 号 ：０ １ ０ １２Ｏ ） １ ０８—０ １０ —９８ （Ｏ２ １ —０８ ３
计 算机 应 用
Ｃ ｍｐ ｔｒＡｐ ｌ ａｉｎ ｏ ｕｅ ｐ ｉ ｔ ｓ ｃ ｏ
Ｖ １２ Ｎ ． １ ｏ ． ２， ｏ １
异构的数据库 获取原始数据 ， 在这 种情况下 ， 可能 有大量的数
据需要通过 网络传输 到 目标 数据层 ， 这时 ， 网络和 目标 数据层
的数据接收能力成 为 “ 颈” 瓶 。在模 型 中 ， 过 中间控制层 周 通
２ １ ２ 邻 近 群 分 算 法 ．．
邻近群分算法 就是 以网络 状 况和数 据接 受能力 为参 数 ， 同时考虑 数据源 的同构 问题 ， 将参 数 近似 的源数据 层 中的数 据源分组 。当收到控 制信 息时 ， 中数据源先 在组 内进行 一 组 次数据集成 ， 然后再 将 集成 数据 转换 发送 到 目标 数据层 。假 定将源数 据层 分为 Ｋ组 （ ＜Ｋ＜Ｎ） 每一 组数 据源 的数 目并 １ ， 不一定要 相等 ， 时 Ｔ Ａ１ ＝２ （ ＋Ｔ ｊ）其 中 １ ＜Ｋ，（） 这 （ｌ ） Ｋ ｔ （） ， ＜ｊ Ｔｊ 表示在第 ｊ 中实现组 内数据集 成所 需要 的时间。从公 式 中 组
Ｎｏ ， ０ ２ ｖ． ２ ０
异 构 数 据 库 之 间 的 数 据 集 成 和 备 份 模 型
陈定 涛 ， 成 三 ， 庄 关 戍 （ 四川 大 学 计 算机 系， 四川 成 都 ６０６ ） １０ ５
摘 要 ： 对 目前 的海 量数 据 的备 份 ， 实视 图方式 实现 数 据仓 库 的数 据 集 成 。提 出 了异构 数 据 针 以
ｉ 的数据提取 ， 对于某 个方 案这 个值 是 固定不变 的 ， 以在讨 所
１ 数据集成和备 份模 型的提 出
Ｐ Ｉ Ｄ模 型分为三层 ： ＢＨ 目标 数据层 、 中间控 制层 和源数据 层 。目标数据层存 放集成 和备份 数据 的 方案 ， 一种方 案存 每
论中将 其 作 为 一 个 固定 部 分 。同 时 ， 了 便 于 讨 论 ， 于 为 对 Ｔ Ｑ） （ ｉ 一个平均 时 间 ２ 表示 。在作 出以上的简化 以 （ ｉ＋Ｔ Ａ） 用 ｔ
集成 （ 备份 ） 所需数据通 过数据泵 高速传输 到 目标数据层 。在
所有请求全部成 功 以后 ， 目标数 据层 按 照数据 集成 （ 备份 ） 方 案将数据集 成 （ 份） 备 。
２ 中间控制层在模 型 中的应用
２ １ 数 据 流 向 的控 制 ．
在数据集成 和备份 的时候 ， 集成 数据 可能需要从分布 式 、
源数 据 层 向 目 标 数 据 层 包 括 数 据 传 输 的 应 答 Ａ （＝１２ ３ … ， 。用 Ｄ ｓ表 示 目标 数据层 ， Ｃｒ表 示 中间 ｉ ， ，， Ｎ） ｅｔ 用 ｔ ｌ 控 制层 。则 ：
随着各企事业单 位逐 步 实现计 算 机化 ， 据库 的数 据量 数
也在飞速增长 ， 海量数 据的备 份成 为 企业 生产 活 动 中一个 重
期性 地收集网络信息 ， 并根 据一定 的算 法 ， 为源数据层生成 优
化 的数据转 换和集成 的树 状结 构 流程 ， 源数 据层先 进行 一 在 定 的数据集 成 ， 以减小 网络 和 目标数据层 的负载 。