异构数据库
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。
数据异构
数据异构——基于属性的匹配方法
2、在异构数据库环境下基于数据类型的语义集成方法
2.2 CRC方法具体执行过程 二、确定相似度 ③ 字符型属性的可能相似度值
数据异构——基于属性的匹配方法
2、在异构数据库环境下基于数据类型的语义集成方法
2.2 CRC方法具体执行过程 二、确定相似度 ③ 稀有属性的可能相似度值
局部系统具有较好的自治性
数据异构——集成采用的典型体系结构
3、基于中间件/包装器模型
特点: 该方法不需要重复存储大量数据，并能保证查询到最新的 数据，因此比较适合于高度自治、集成数量多且更新变化 快的异构信息源集成
该方法中的技术涉及到更多的查询上的代数操作，因此查
询功能实现较为复杂
数据异构——集成采用的典型体系结构
可根据以下公式就算对应属性的相似度：
设定相似度值，进行属性匹配，总共进行匹配的次数为m1*n1+m2*n2+m3*n3，其中
分别代表字段的三种数据类型。
数据异构——基于属性的匹配方法
3、Example
① 属性按照数据类型进行分类 模式1：Employee(Eno int(4),Ename varchar(30),Eage smallint(2),Edept varchar(20),Hire_date datetime(8)) 模式2：Discount(Discounttype varchar(40),Stor_id cahr(4),Discount decimal(4,2))
数据异构——基于属性的匹配方法
2、在异构数据库环境下基于数据类型的语义集成方法
2.1 使用该方法的意义 该方法通过比较相同（似）数据类型描述的属性对的相似性来确定数据库中的属性是否相同，该 方法有两个显著特显： 由于属性根据数据类型归类后，描述属性的特征向量趋于一致，向量的维度减少，这样属性比较时将花
用户数据管理知识：数据库的异构数据管理技术
用户数据管理知识：数据库的异构数据管理技术随着信息技术的不断发展，我们面临着越来越多的数据，尤其是在大数据和人工智能时代。
随之而来的数据管理问题变得越来越复杂和严峻。
在数据管理领域，异构数据管理技术逐渐受到人们的重视，成为处理复杂数据的必要工具。
本文将介绍数据库中的异构数据管理技术。
1.异构数据概述在数据库的世界中，异构数据是指来自不同数据源的数据，通常是以不同结构和格式存储的数据。
例如，企业的数据可能存在于各种不同的数据库、文件系统、内容管理系统以及其他数据源中。
这些数据由于格式、编码、数据类型和访问方式等方面的差异，难以方便地进行整合和管理。
2.异构数据管理技术异构数据管理指的是将来自不同数据源的数据整合成一个整体，从而能够进行统一的管理和分析。
这种技术应用于各种企业环境，包括云计算、大数据、物联网以及分布式系统等领域。
以下是一些略微具体的管理技术：2.1数据中介技术数据中介技术是一种基于中介服务的数据访问和集成方法。
它实现了对来自不同数据源的数据进行访问、查询和整合。
在数据中介技术中，中介服务扮演着重要角色，它通过查找和转换，将来自不同数据源的数据整合在一起，为用户提供一个整体性的视图。
2.2数据转换技术数据转换技术是将异构数据转换为同构数据以进行有效管理和分析的过程。
在这种技术中，可以使用多种数据转换方法，包括ETL（抽取-转换-加载）、ELT（抽取-加载-转换）和ETL架构，这些方法之间的差异在于数据转换步骤的顺序和方法。
2.3数据映射技术数据映射技术用于将来自不同数据源中的数据进行映射，以便可以将这些数据整合到一个整体中。
这涉及到对数据源模型和目标模型的映射。
要解决这个问题，可以使用自下而上的设计或自上而下的设计方法。
3.应用异构数据管理技术的挑战虽然数据管理技术逐渐成熟，但在处理异构数据时，仍然需要面对许多挑战。
3.1数据的语义差异在数据整合时，数据源之间存在许多语义上的差异。
这些差异可能包括数据格式、单位、变量名等等。
一种在异构数据库系统中实现数据共享并生成财务凭证的方法
一种在异构数据库系统中实现数据共享并生成财务凭证的方法专利名称：一种在异构数据库系统中实现数据共享并生成财务凭证的方法技术领域：发明涉及一种计算机应用技术，具体说是提供一种在异构数据库系统中实现数据共享并生成财务凭证的方法。
或是了一种在异构数据库系统中，通过数据库链接服务，实现多个业务系统的数据共享并形成财务凭证数据处理的程序，提供了解决集团企业信息孤岛状况的方法。
背景技术：目前集团企业是建立了一些专业化系统，如财务系统、物资系统、人力系统等，由于建设时间不同，开发商不同，以及信息系统所采用的数据库技术上的差别，造成了应用系统之间相互独立，信息资源条块分割、信息难以共享的局面。
信息保存在各单项信息系统中，不能有效流动，形成信息孤岛，阻碍了数据信息的进一步的利用。
信息管理缺乏有效的信息处理和知识传递手段，信息利用率低；上游的业务系统无法将数据有效的传递到下游的管理系统中，信息资源分散，信息获取困难；缺乏有效的工作协同机制，无法及时沟通协作，影响工作效率。
如果能将异构的数据库系统连接起来，实现数据共享，提高信息利用率，并且让各个系统有效的协同，上游的业务系统直接将数据传递给下游的管理系统，这样就可以合理的利用信息提高企业的生产率和工作效率，并且提高各个应用系统的可用性。
发明内容本发明的目的是提供一种在异构数据库系统中实现数据共享并生成财务凭证的方法。
本发明的目的是按以下方式实现的，该包括以下几个步骤I)通过统一多个管理系统的基础数据编码，建立原有基础数据的编码与标准数据编码的对照表，使每个信息管理系统的数据都能被其他信息系统所读懂，为多个信息管理系统数据共享提供前提条件；2)多个管理系统使用的数据库类型不一致的情况下，系统的数据共享交换是通过数据库的链接服务来进行的，在其中某大型数据库中，建立数据库连接服务的步骤如下a.建立开放数据库互联接口数据源；b.配置监听配置文件；c.建立数据连接利用数据库管理系统的链接配置实现两个主流的异构数据库的链接，保证数据交换的安全、高效；3)梳理好业务系统的流程，规范业务系统的操作规则，按照数据业务流程的规则，建立数据模板，提供给下游的财务管理系统，在业务系统中，根据每种业务流程把生成财务凭证所需的数据与财务凭证的信息建立对应关系，形成该类型的数据模板，建立取数关系，然后根据取数关系在财务管理系统中建立数据接收表，为生成该类型的财务凭证提供所需的数据容器；4)进行数据交换，形成财务系统的凭证数据，通过建立的数据库链接服务，根据建立取数关系的数据模板，把上游业务系统的数据传递到下游的财务管理系统，形成财务凭证数据，在保存数据时要根据系统中原有单据编号的数据重新生成凭证的编号和内码，并把编码对照关系写入系统日志表中，防止下次重复导入，用户可以通过导入日志，修改没有成功导入的数据，然后进行再次导入。
异构数据集成中的数据冗余消除技术研究
异构数据集成中的数据冗余消除技术研究异构数据集成是指从不同数据源中收集和整合具有不同结构和语义的数据，以实现全面、准确的数据分析和决策支持。
然而，在异构数据集成过程中，由于不同数据源之间存在冗余的数据，导致了信息重复和资源浪费的问题。
因此，研究异构数据集成中的数据冗余消除技术具有重要意义。
本文将从异构数据集成的背景、冗余消除技术分类、研究现状和未来发展方向等方面展开深入探讨。
一、背景介绍随着信息技术的快速发展，各个领域产生了大量的异构数据库。
这些数据库以不同结构、语义和格式存储着各种类型的信息。
例如，在企业管理领域，企业可能使用关系数据库存储销售订单信息，使用文本文件存储客户反馈信息等。
这些异构数据库之间存在着大量重复、冗余的信息。
二、冗余消除技术分类为了解决异构数据集成中存在的问题，研究者提出了多种不同类型的冗余消除技术。
1.基于规则匹配方法基于规则匹配方法是一种常用且有效的冗余消除技术。
该方法通过定义一系列匹配规则，对不同数据源中的数据进行匹配，从而找出重复的数据。
例如，可以通过比对姓名、地址等关键信息来判断两条数据是否重复。
2.基于相似度度量方法基于相似度度量方法是一种基于数学模型的冗余消除技术。
该方法通过计算不同数据源中的数据之间的相似度来判断是否存在冗余。
例如，可以使用编辑距离算法计算两条字符串之间的相似度。
3.基于机器学习方法近年来，随着机器学习技术的发展，研究者开始尝试将机器学习应用于异构数据集成中的冗余消除。
通过训练模型，机器可以自动学习不同数据源中重复信息的特征，并进行冗余消除。
三、研究现状目前，关于异构数据集成中的冗余消除技术已经有了一定研究成果。
许多学者提出了各种各样的算法和模型，并在实际应用中取得了一定效果。
1.规则匹配方法在实际应用中得到了广泛使用和验证。
许多企业在进行异构数据库集成时采用这种简单而有效的方法，通过定义一系列匹配规则来进行冗余消除。
2.相似度度量方法在处理一些结构复杂的数据时表现出了优势。
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。
同构 异构关系 建模
同构异构关系建模在计算机科学和数学建模中，同构（Isomorphism）和异构（Heterogeneity）是两个重要的概念，尤其在处理复杂系统和网络时。
同构关系（Isomorphism）定义：如果两个系统或结构在结构上完全相同，即它们之间的元素和关系可以通过一一对应的方式映射，并且这种映射保持原有的结构和关系不变，那么这两个系统或结构被认为是同构的。
应用：1.图论：在图论中，如果两个图可以通过节点的重新标记来相互转换，则它们是同构的。
2.数据库：在关系型数据库中，两个表结构如果完全相同（即列的数量、类型和顺序都相同），则它们可以被视为是同构的。
3.软件架构：在软件工程中，如果两个软件系统在结构和功能上完全相同，则它们是同构的。
异构关系（Heterogeneity）定义：与同构相反，异构指的是两个或多个系统或结构在结构、功能或属性上存在明显的差异。
应用：1.数据库：在数据库中，异构数据库指的是使用不同的数据库管理系统（DBMS）或具有不同数据模型（如关系型、非关系型）的数据库。
2.网络：在网络中，异构网络指的是由不同类型的节点或边组成的网络，例如社交网络中的用户、帖子和评论。
3.软件架构：在软件工程中，异构软件架构指的是由不同技术栈、编程语言或框架组成的系统。
建模同构建模：当处理同构系统时，建模通常相对简单，因为可以使用相同的模型或框架来描述所有组成部分。
例如，在图形处理中，可以使用相同的算法来处理所有同构图。
异构建模：处理异构系统时，建模可能更加复杂，因为需要考虑不同组成部分之间的差异。
在异构建模中，通常需要设计更灵活的模型或框架，以适应不同类型的节点和边。
例如，在异构信息网络中，可能需要使用元路径（meta-path）或网络嵌入（network embedding）等方法来捕捉不同类型的节点和边之间的关系。
总之，同构和异构关系在建模过程中具有重要意义，它们帮助我们理解和分析复杂系统的结构和行为。
异构数据库系统数据共享及实现
２ 实现 异构数 据库 共享 的方法
实 现 异 构 数 据 库 系统 数 据 共 享 ， 目前 主 要 通 过 两 种 途 径 解 决 ：一 是 基 于数 据 库 的转 换 ，二 是 基 于 数 据
Ｌｎ ｘ ｎｘ ｉ 、Ｕ ｉ、Ｗｉ ｏ ｓ 。 ｕ ｎ ｗ 等 ｄ （ ）数 据 库 管 理 系 统 的异 构 ：可 以 是 使 用 相 同数 ３
据模 型不 同 厂商 的数据 库产 品 ，如 Ｏ Ａ Ｌ 、Ｄ ２ Ｒ ＣＥ Ｂ 、 Ｍ Ｑ Ｅ Ｖ Ｒ等 ，它们之 间数据 的存储 模式不 同， ＳＳ ＬＳ Ｒ Ｅ 所使用 的数据处理语言也有 区别 。也 可以使用不 同数
的透 明访 问
型 机 、小 型 机 、工 作 站 、微 机 等 。
（ ） 操 作 系 统 的异 构 ：基 于 的 操 作 系 统 可 以 是 ２
２１ 基于数据库的转换 ．
数 据 库 转 换 是 将 数 据 库 转 换 成 用 户 熟 悉 的 等 价 数 据模 型 ，然 后 根 据 需 要 再 装 入 数 据 ，用 户 即可 使 用 自 己熟 悉 的 数据 库 系统 和查 询 语 言 访 问 目标 数 据 。数 据
Ｓ Ａ Ｇ Ｍｉ － ｕ ， Ｉ ｅ ｌ Ｈ Ｎ ｎ ｈ ａ ＱＮ Ｌ ｉ ｅ ｇ － ｉ
（ ｆｒ ｔ ｎ Ｃ ｎｅ，Ｓ ａ ｄｎ ａ ｅ ｆＡ Ｔｅｈ ｒｌＳ ｉｎ ｅ， ｉａ ５ １ ０ ｈｎ ） Ｉ ｏｍａｉ ｅ ｔｒ ｈｎ ｏｇ Ａｃｄ ｍｙ ｏ ｇｉ ｕａ ｃｅ ｃｓ Ｊｎ ｎ ２ ０ ０ ，Ｃ ｉａ ｎ ｏ ｕ
Ｋｅ ｒ ｓＨｅｅｏ ｅ ｅ ｕ ａａ ａｅ ｙ ｗｏ ｄ ： ｔｒｇ ｎ ｏ ｓｄ ｔｂ ｓ ；ＯＤＢＣ；Ｐ ｗｅ Ｂｕｌ ｒ ｏ ｒ ｉ ｄｅ；Ｄａａ ｓ ａｅ ｔ ｈ ｒ
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
一
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
［］ １ 马淑娇、李晓 、周 俊林，异构数据库集 成中的Ｘ Ｌ 术探讨 ［］ 计算机 Ｍ技 Ｊ．
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
用ｘ 儿集 成数 据是 必须 的 ，而且 是非 常重 要 的。对 每个 集成 业务 所需 要 的数 据格 式进行 规 范之后 ，就可 以使用 ） 的Ｄ Ｄ ｃ ｅａ Ｔ 或Ｓ ｈｍ 描述 和 定义每 个Ｘ Ｌ Ｍ 文
数据异构
③ 基于概率的实体匹配决策模型 针对实体异构问题，文献[57]给出了一个概率决策模型。由于来自不同数 据库中的实体的描述符不同，且存在数据收集、数据输入及数据表示 上的错误，要实现实体的精确匹配是不现实的。文献[57]用概率理论 对不确定数据的表示建模，并给出了最小化实体匹配代价的方法。在 具体数据库上的实验结果表明，该方法能有效地实现实体匹配，解决 实体异构问题。
解决异构数据库间语义异构问题 主要采用的方法
1.异构数据库间相同属性的识别方法
① 比较属性名的方法 该方法假定了同一概念都用同义的述语表示，并参考了同义词字 典。对于面向对象模型中的两个对象相同与否的判断中，主要比 较对象中的类名、成员名及属性名等是否相同，并对各项统一赋 予一定的权值，最后计算两个属性的相似性和不相似性，以决定 属性是否属于同一属性。 对于比较属性名的方法，尽管简单、高效，但是对于属性之 间存在着同名异义、异名同义及缩略词等问题，是影响该方法准 确率的主要因素。
数据管理技术的发展过程
时间 40年代中-50年代中 发展阶段 人工管理阶段 特点 数据不能长期保存 应用程序本身管理数据 数据不共享 数据不具有独立性
50年代中-60年代中
文件系统阶段
数据可以长期保存 由文件系统管理数据 数据冗余大，共享差 数据独立性差
数据结构化 数据共享性高，冗余低， 易扩充 数据独立性高，统一管理
异构数据库集成的步骤
① 把异构数据库中用不同数据模型表示的数据转换成统一的数据 模型表示，然后再进行集成。考虑到关系模型的描述能力，通 常局部数据库都转换成关系模型表示； ② 找出异构数据库间语义相关的对象（属性或实体），即语义集 成； ③ 在数据语义明确的情形下，解决异构数据库间数据的冲突问题， 进行数据集成。
异构数据库系统数据中心平台的构建
一
３ 系统 互 联 实 现 的 整 体 框 架 模 型 、
个 整体 ，一 个综 合 性 的 数据 中心 平 台 ，实 现数 据 的共 享 和 透 明访 问 ，实现 “ 信息 共享 、集 中控制 ” 。
国
里 来。
图 １系统互 联 同步框 架 图
① 公共 数据 中 心库 ：数 据 的中 转点 ，它与 标准 数据 库 系统 连 接 ，并监 听标 准 数 据库 系统 数据 的更 新缓 存 表 ，一 旦 存 在更
新 便 把 数据 更 新到 中心库 ，并 且再 保 存 到 中心 库 的 更新 缓 存表
视ห้องสมุดไป่ตู้
异构数据库系统数据 中心平台的构建
摘 要 ：本 文提 出一 种 将 异 构数 据库 互 联 建 立 综合 数 据 平 的 系统 ，实现 各 个相 对 独 立 系统 数据 库 系 统 之 间的通 信 。 中 心
台 的实 现 方案 ，把 运 行 中原 有 的各 个数 据 库 系 统进 行 整 合 ，整 数据 平 台使 用 了中 间件 技 术 ， 目的是 完 成 各个 子 系 统 与数 据 中 合 成 一 个 综 合 性 的 数 据 中 心 平 台 ，实 现 “ 息 共 享 、 集 中控 心 之 间的 同步 。 它是 一 个 提供 多 个 接 口的 配置 平 台 ，实现 了 自 信
ｌ 、异 构 数 据 库 整 合 方 案
系统 设计 中引 入 了数 据 更新 系 统 中 间件 和缓 存 表 以 实现 原
步 与共 享 ，综 合 平 台 的形 成 不仅 仅 各单 个 功 能 的简 单 组合 ，还
② 数据 更 新中 间件 ：中心库 里 的更 新 缓存 表等 待子 系统 的
异构数据库集成技术研究
异构数据库集成技术研究随着数据量和多样化的增长，传统的单一数据库管理系统已经无法满足企业发展的需求，异构数据库集成技术应运而生。
异构数据库集成技术是将不同类型的数据库进行整合和集成的一种技术，目的是提高数据处理的效率和准确性。
一、异构数据库的简介异构数据库指的是不同种类或品牌的数据库，例如MySQL、Oracle、MongoDB等。
这些数据库存在着不同的数据格式、操作方式和结构，给数据应用和管理带来了很大的困难。
因此，将异构数据库整合和集成成为一个统一的系统是必要的。
二、异构数据库集成技术的原理1. 数据库连接技术数据库连接技术通过ODBC、JDBC或OLE DB等方式实现不同数据库之间的连接。
这种方式是最简单、最直接的方式，但是连接方式的差异会导致数据的格式和类型的不一致，数据的转换和处理成为了一个重要的问题。
2. ETL技术ETL (Extract-Transform-Load) 技术通过数据抽取、转换和加载等操作，将异构数据库中的数据转化为统一的格式进行存储和管理。
其中，数据抽取是从源数据库中获取需要的数据；数据转换是将不同类型的数据转化为统一的格式；数据加载是将转换后的数据加载到目标数据库中。
3. 虚拟化技术虚拟化技术将异构数据库中的数据通过中间层的数据访问服务器来进行访问和管理。
该技术可以不需要转码、转换等处理，而直接访问所有数据库，提高了数据库的管理效率和准确性。
三、异构数据库集成技术的应用异构数据库集成技术在企业中的应用主要有以下几个方面：1. 数据库合并企业中常常会有多个独立的数据库，形成了信息“孤岛”。
通过异构数据库集成技术，可以将这些数据库整合起来，减少重复数据的存储和管理，提高数据处理的效率。
2. 数据库同步企业中常常需要将数据同步到不同的新系统中，异构数据库集成技术可以快速、安全地将数据从一个数据库复制到另一个数据库，实现数据库间的数据同步和备份。
3. 数据用途的扩展异构数据库集成技术可以帮助企业将数据从不同的数据源中引入，拓展数据的用途，例如数据分析、数据挖掘、商业智能等方面。
异构平台数据仓库与数据挖掘技术
异构平台数据仓库与数据挖掘技术在一个机构庞大的公司中，一般都存在多种旧的数据库系统，像财务管理、人事管理、产品开发等各个部门可能采用不同的数据库系统，以不同的数据模型描述数据，使用不同的语言描述数据查询和操纵事务，这样客观上就存在了多种异构的数据库系统。
为了有效地实现各个数据库系统之间的信息共享、传递和反馈，人们迫切地需要构造异构数据库系统，以解决信息资源和人力资源的共享和协同问题。
此外，在计算机网络技术不断发展的今天，分布式数据库系统作为主流的数据库系统，也正在演化为异构型分布式数据库系统。
一、异构数据库系统的目标、特点实现不同数据库之间的数据信息资源、硬件设备资源和人力资源的合并和共享，其中关键在于以局部数据库模式为基础，建立全局的数据模式或全局外视图。
这种全局模式对于建立高级的决策支持系统尤为重要。
大型机构在许多地点都有分支机构，每个子机构的数据库中都有着自己的信息数据，而决策制订人员一般只关心宏观的、为全局模式所描述的信息。
建立在数据仓库技术基础上的异构数据库全局模式的描述是一种好的解决方案。
数据仓库可以从异构数据库系统中的多个数据库中收集信息，并建立统一的全局模式，同时收集的数据还支持对历史数据的访问，用户通过数据仓库提供的统一的数据接口进行决策支持的查询。
数据仓库具有以下特点：1．面向主题。
它是面向企业的主题，如客户、产品，而不是面向过程。
2．集成性。
数据从面向应用的操作环境提取到数据仓库中时都要经过集成化，集成性以多种形式表现出来，如一致的数据属性、一致的编码结构等。
3．不易失性。
由于数据仓库只有两种基本操作——装载数据和访问数据，因此数据是相对稳定的，其修改和重组是由管理员定期在后台实现，这样数据仓库可在物理层上做很多优化工作。
数据仓库应用是一个典型的C/S结构。
其客户端的工作包括客户交互、格式化查询及报表生成等。
服务器端完成各种辅助决策的SQL查询、复杂的计算和各类综合功能等。
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。
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异构数据库的跨库检索技术综述1．引言近几年，图书馆通过引进和自建数据库，已使电子资源的建设具有相当规模，电子文献在文献服务中所占的比重也不断增加。
在继续加强电子资源建设的同时，图书馆开始更加关注电子资源的管理工作，整合已有的资源，将不同类型、不同结构、不同环境、不同用法的各种异构数据库纳入统一的检索平台，以便于用户更方便、更高效地获取信息。
2．数据库的异构特征图书馆要整合的数据库主要包括：书目数据库(OPAC)、题录/文摘数据库、全文数据库、电子期刊和电子图书、相关的WEB网站等。
这些数据库分布在不同的服务器，由不同的信息服务公司和出版社提供、或由图书馆自建，成为各具不同特性的异构数据库，其异构特征表现为以下几个方面：2.1 数据模型的异构分层次、网状、关系和面向对象4种。
2.2 数据结构不同如ORACLE与Sybase数据库物理模型异构、数据结构不同，而有些数据还是半结构或非结构的。
2.3 系统控制方式不同有集中式与分布式。
2.4 计算机平台的异构从巨、大、中、小型机到工作站、PC。
2.5 通信协议的不同有Z39.50、HTTP及非标准等。
2.6 通信结构模式的不同有主从结构、客户机/服务器模式、浏览器/服务器模式。
2.7 操作系统的异构有UNIX、NT、OS／2、Apache、Sun Solaris、Linux等。
2.8 网络的异构有LAN、WAN、以太总线结构与令牌环结构等。
3．异构数据库连接与存取的相关技术面对当前信息资源和网络环境的复杂性，要实现异构数据库的跨库检索，传统的DBMS （数据库管理系统）已经很难解决。
近几年许多新的相关技术相继推出，综合应用这些技术可进行异构数据库之间的连接和数据转换，接受用户对些数据库的并行交叉访问和查询，对查询结果进行融合处理并反馈给用户端。
纵览近年来的进展，主要包括以下相关技术：3.1 公共网关接口技术CGI利用CGI可实现Web与数据库的连接，CGI(Common Gateway Interface)是最早的Web 程序设计方式，它提供一个外部应用程序与Web服务器交互的标准接口，遵循CGI标准编写的Web服务器端的可执行程序称为CGI程序。
CGI最大的用处之一是其与浏览Web站点的用户之间的交互能力，使信息网关、反馈机制、访问数据库、查询等一系列灵活复杂的操作得以实现。
利用CGI实现与数据库的连接，最大的优点在于其通用性。
目前几乎所有的HTTP服务器都支持CGI。
3.2 开放式数据库互连技术ODBCODBC(Open Database Connector)是由Microsoft推出的基于C语言的开放数据库互连技术，主要针对客户端/服务器结构的数据库。
它包含访问不同数据库所要求的ODBC驱动程序及驱动程序所支持的函数，应用程序通过调用不同的驱动程序所支持的函数来操纵不同的数据库。
若想使应用程序操作不同类型的数据库，就要动态地链接到不同的驱动程序上。
3.3 JA V A 数据库互连技术JDBCJDBC(Java Database Connector)是JavaSoft公司设计的Java语言的数据库API（应用编程接口），主要针对浏览器/服务器结构的WEB数据库。
JDBC的出现是Java编程中最重大的突破之一，它使得Java程序与数据库服务器的连接更加方便。
与其他的数据库存取技术相比，JDBC继承了Java语言的所有特点，不仅具有独立于平台运行、面向对象、坚固性好的优点，而且具有多线程、内置检校器来防止病毒入侵等功能，更加适合网络应用。
JDBC的这些特点也特别适合于实现对Web异构数据库的访问。
JDBC是连接Internet上异构数据库的最好方法。
使用JDBC能够方便地向任何关系数据库发送SQL语句。
浏览器从服务器上下载含有JDBC接口的Java Applet，由浏览器直接与数据库服务器连接，自行进行数据交换。
JDBC完成三项工作：(1)建立与数据库的连接；(2)发送SQL语句；(3)处理查询结果。
应用Java语言和JDBC编写具有统一的用户查询界面的应用程序，可实现在浏览器端对多个位于不同数据库服务器上的异构数据库的选择查询。
3.4ASP技术和JSP技术ASP(Active Serve Page)是Microsoft公司于1997年推出的一个功能强大的WEB应用程序开发技术，ASP在Web服务器上解释脚本，可产生并执行动态交互式、高效率的站点服务器应用程序。
ASP可以胜任基于微软Web服务器的各种动态数据发布。
ASP脚本是在Web服务器端解释执行的，当遇到访问数据库的脚本命令时，ASP通过ActiveX组件ADO(ActiveX Data objects)与数据库对话，通过ODBC与后台数据库相连，由数据库访问组件执行访库操作。
并将执行结果动态生成一个HTML页面，返回web服务器端，以响应浏览器的请求。
在用户端浏览器所见到的是纯HTML表现的画面，例如用表格来表现的后台数据库表中的字段内容。
由于ASP结合了脚本语言，可以通过编程访问ActiveX组件，并且具有现场自动生成HTML的能力，所以它成为建立动态Web站点的有效工具。
在结构关系上，ASP是通过ODBC与数据库打交道。
因此，可向上层兼容各类数据。
另一种相似的动态网页技术JSP由Sun公司于1999年发布，JSP支持的是完全的Java，可以充分发挥Java面向对象编程的强大功能，可以使用J2EE标准服务，使用大量的Java API，如JDBC API。
3.5 XML中间件技术目前网上有很多信息格式是半结构化或非结构化的，其来源极端异构。
利用XML作为中间件对这些信息进行元数据搜索，提供一个统一界面的检索系统是一个较好的应用方案。
XML(Extensible Markup Language，可扩展标记语言)是由W3C(World Wide Web Consortium)组织于1998年2月制定的一种通用语言规范，它是专门为Web应用程序而设计的SGML 的简化子集。
XML最大的优点在于它的数据描述和传送能力，具备很强的开放性。
为了使基于XML的数据交换成为可能，必须实现数据库的XML数据存取，并且将XML数据同应用程序集成，进而使之同现有的规则和技术相结合。
开发基于XML动态应用(如动态信息发布、动态数据交换等)的前提是所支持的数据库必须能支持XML。
XML提供描述不同类型数据的标准格式，例如：数据库记录、图形、声音等，并且可一致而正确地解码、管理和显示信息。
4. 电子资源跨库检索应具备的功能跨库检索技术不等同于搜索引擎，它应为用户呈现图书馆的整体信息资源、帮助用户定位相关的资源、并直接融合这些资源，在各类学术信息资源中通过知识元的搜索实现知识发现。
具体应具有以下功能：4.1浏览与检索系统应提供主题树等索引系统，帮助用户以浏览的方式选取合适的检索词进行查询。
检索应包括简单和高级检索，简单检索应包括自然语言、短语检索及布尔算符、位置算符、截词符和通配符等检索。
高级检索应提供多字段检索和多种限制选项。
同时，系统还应提供检索策略的保存及定题跟踪服务，以方便用户再次检索。
4.2用户定制功能系统应提供特定的学科入口，把同一学科相关的数据库整合在一起。
同时应提供可供跨库检索的数据库列表，并允许用户自由选择和组合，一次检索到相关数据库的各种信息。
4.3统计功能数据库使用数据是电子资源利用率的重要指标，因此跨库检索系统应提供完善的统计功能，包括用户利用跨库检索系统访问各数据库的各种使用数据，如访问各数据库的登录数、检索次数、下载题录文摘数、下载全文数等。
并提供各时间段、各用户IP或帐户的使用统计。
4.4数据间的连接系统应兼容CrossRef、OpenURL、SFX等数据库无缝链接技术或标准，使不同数据库之间的各种记录能互相链接，包括书目数据库、文摘数据库、全文数据库中各种数据之间的互连。
4.5数据的显示与保存系统应对来源于不同数据库的结果进行融合，检索结果输出应具备排序功能，如按日期、篇名、作者、相关性排序。
检索记录应可以打印、下载、Email发送。
最好能兼容各种Citation Manager软件，如Reference Manager、Endnote、Refworks等。
5. 电子资源跨库检索应注重的问题5.1网络安全跨库检索系统要与Internet及各种不同软硬件环境的数据库进行连接，黑客和病毒入侵的危险就会始终存在。
跨库检索系统支持各种脚本和CGI程序，以实现一些页面的交互功能，例如数据采集和确认。
这些程序为Internet上的任何人提供了一个连向web服务器操作系统的直接链接。
攻击者们可以利用CGI程序来修改web页面，窃取帐号，为未来的攻击设置后门。
“预防是理想的，但检测是必须的”，跨库检索系统应及时更新安全补丁，检测和发现安全隐患。
在系统上应定期做日志，而且日志应被定期保存和备份，以发现攻击者都做了什么。
5.2知识产权和用户认证通过跨库检索系统可以访问的资源包括有版权的资源、签订许可协议的资源、网上免费的资源、及自建或自有版权的各种资源。
因此系统应有严格的用户认证功能，以保证系统只有合法用户才能使用，一般以IP或用户帐号和密码来控制。
5.3全局共享与独特性跨库检索系统为用户提供了从统一界面访问图书馆所有各类资源的便利，从而使用户不必再一一了解不同检索平台的各种功能和检索规则。
但同时各数据库具有不同的字段和索引，原检索系统完备的检索功能和规则是对数据查全与查准的保证，跨库检索系统应尽量实现原检索系统的功能。
6. 国外跨库检索系统介绍目前，已有很多商业机构和图书馆在从事跨库检索技术的研发，如Webfeat公司的WebFeat Prism、Ex Libris 公司的MetaLib、Endeavor公司的ENCompass、Innovative Interfaces 公司的Millennium Access Plus (MAP)、清华同方也提出了数字化图书馆知识网络服务共建共享项目。
以上的几种跨库检索技术在功能和技术上有很多共同点，但也各有其特色和核心技术。
下面主要介绍几种较成熟的软件：6.1Webfeat PrismWebfeat公司是一家较专业的跨库检索系统开发公司，其产品已被EPIXTECH和ISI所使用。
EPIXTECH公司已把Webfeat Prism技术整合到它的图书馆自动化系统Horison中，Horison新版本的iPAC就利用Webfeat Prism实现OPAC与电子数据库的统一平台查询。
ISI 也利用Webfeat Prism来实现Web of Knowledge的跨库检索。
Webfeat由三个模块组成：研究模块、用户认证管理、使用跟踪模块。