基于异构数据资源整合的方法和系统实现
多源异构数据的有效整合技术研究
多源异构数据的有效整合技术研究随着信息技术的不断发展和互联网的普及，社会各个领域产生的数据呈现出多样化和异构化的特点。
这些数据分布在不同的来源和格式中，使得数据整合成为了一项具有挑战性的任务。
多源异构数据的有效整合技术的研究旨在解决数据的一致性、完整性和可用性等问题，以便更好地利用这些数据为决策提供支持。
本文将从数据整合的必要性、存在的问题以及有效整合技术的研究方向进行探讨。
1. 数据整合的必要性在现代社会，各个领域产生的数据种类繁多，包括结构化数据（如数据库中的表格）、半结构化数据（如XML文件）、非结构化数据（如文本、图片、视频等）。
这些数据来源各异，格式不尽相同。
因此，对这些数据进行整合是必要的。
数据整合可以消除数据冗余，减少数据存储和管理的成本。
同时，通过整合多源异构数据，我们可以获得更全面、更准确的信息，为决策提供更有力的支持。
2. 多源异构数据整合存在的问题在进行多源异构数据整合时，我们面临着一系列的挑战和问题。
首先，不同的数据源可能使用不同的编码方式和数据标准，导致数据的格式不兼容，难以进行统一的整合。
此外，数据的质量、可靠性和一致性也是需要解决的问题。
由于数据可能来自不同的来源，其质量和可靠性存在差异，这会影响整合后数据的质量。
此外，由于数据整合涉及多个不同的数据源，数据的一致性也需要被保证，以避免不一致的数据对分析和决策的影响。
3. 数据整合技术的研究方向为了解决多源异构数据整合所面临的问题，研究者提出了一系列的技术和方法。
以下是一些主要的研究方向：3.1 数据匹配与集成数据匹配是多源异构数据整合中的关键环节。
数据匹配的目标是找到不同数据源中相似或相对应的数据元组，以便进行有效的整合。
数据匹配可以基于相同的数据上下文、语义映射、机器学习等方法进行。
数据集成则将匹配后的数据进行合并，形成一个一致且完整的数据集合。
3.2 数据转换与映射由于多源异构数据的格式不同，数据的转换与映射是实现数据整合的另一个重要环节。
基于ESB的异构数据整合策略
在数据 中心放置Ｅ ｃＡ ａ ａ ａａｓ ｒ １Ｔ ， 中管 理 ｍ ｖｍ ｒＤ ｔ ｔ ｅ ０ Ｂ 集 ｏ Ｖ ｗ ｌ虚拟化环境操作 系统 和应 用数据的快速备份与恢复 。 ｍ ａ － ｅ 在Ｖ ａｅ Ｍｗ ｒ虚拟化 系统 中使 用代理服务 器和Ｇ ｅｔ ｕｓ 备份相结 合
的 方 式 ， 源 位 置 上 缩 减 备 份 数 据 集 。 备 份 任 务 通 过 Ａ ａ ａ 在 ｖｍ ｒ
ＴＵ ＳＨ Ｕ ＧＵ Ａ Ｎ Ｘ Ｕ Ｅ Ｋ Ａ Ｎ ｏ ． ． Ｎ ７ ２Ｏ１ｌ
基于ＥＢ Ｓ． 的异构数据整合策略
乔 杨
（ 郑州轻工业学院图书馆 ， 河南 郑州 ４ ０ ０ ） ５ ０ ２
【 摘 要】 对在虚拟参考咨询体 系构建 中异构数据 库整合问题 ， 针 设计 了基于 Ｅ Ｂ的数据 资源整合策略 、 细的异构 Ｓ 详
数 据 整合 体 系结 构和 数 据 流程 图 ， 出 了基 于 Ｘ Ｌ 给 Ｓ Ｔ的 数据 映射 和 转换 模 型 。 通过 数 据 提取 、 ＭＬ格 式 转换 、 换规 则调 Ｘ 转
பைடு நூலகம்
用 和 输 出等 过 程 完成 对 数据 的整 合 。
【 关键ｉ ｌ ａ 中间件
Ｅ Ｂ 虚拟参考 Ｓ
数字 图书馆
２１年第 ７ ０１ 期
ＴＵ Ｓ Ｕ Ｇ ＵＡ Ｎ Ｘ Ｕ Ｅ Ｋ Ａ Ｎ ０ ． ， Ｈ Ｎ ７ ２Ｏ１ １
全 文数据 库》 《 院硕士论 文数 据库 》 ６ 、轻 等１ 个专 题数 据库 。 笔者从对传统数据整合方案对比和郑州轻工业 学院馆藏数据
构建虚拟参考 咨询体系成 为 目前 各图书馆提 高服务水平 的
必 然选择 。
郑州 轻工业学 院图书馆 建于 １７ 年 ，虚拟参 考咨询体 ９８
异构系统架构设计将不同类型的计算资源整合为一个系统
异构系统架构设计将不同类型的计算资源整合为一个系统随着科技的不断发展，计算资源的需求也越来越庞大。
在过去，计算资源主要是指同构系统，即相同类型的计算机资源。
但随着异构系统的出现，我们可以将不同类型的计算资源整合为一个系统，从而更有效地利用计算资源，提高系统的性能和可扩展性。
在异构系统架构设计中，我们需要考虑以下几个方面：计算资源的类型、通信协议、任务调度和数据传输等。
下面，我们将逐一进行讨论。
首先，计算资源的类型是指系统中包含的不同计算机或处理器的种类。
例如，系统中可以包含传统的中央处理器（CPU）、图形处理器（GPU）、协处理器（如FPGA）等。
每种计算资源都有其自身的特点和优势，在设计系统时需要综合考虑它们的性能、功耗、并行能力等因素，选择最适合系统需求的计算资源。
其次，通信协议是异构系统中各计算资源之间进行数据传输和通信的规则。
不同计算资源之间可能采用不同的通信协议，例如PCIe、OpenCL、CUDA等。
在设计系统时，需要考虑资源之间的通信效率和延迟，选择合适的通信协议，并实现相应的数据传输接口。
任务调度是指将系统中的任务分配给不同计算资源执行的过程。
在异构系统中，不同计算资源可能具有不同的处理能力和特点，因此任务的调度需要根据系统的负载情况和各计算资源的特点进行合理的分配。
常见的任务调度策略包括静态调度和动态调度，其中静态调度在系统启动时就确定任务的分配计划，而动态调度则根据当前系统负载情况实时调整任务的分配。
最后，数据传输是指在异构系统中不同计算资源之间进行数据交换和传输的过程。
数据传输的效率对系统的性能和响应时间有重要影响。
在设计系统时，需要考虑数据传输的带宽、延迟等因素，并选择合适的数据传输方式。
常见的数据传输方式包括DMA（直接存储器访问）和消息传递等。
综上所述，异构系统架构设计将不同类型的计算资源整合为一个系统，并充分利用各种计算资源的特点和优势，提高系统的性能和可扩展性。
在设计系统时，需要考虑计算资源的类型、通信协议、任务调度和数据传输等方面的问题，并选择适合的技术和策略。
基于异构数据资源整合的方法和系统实现
异构系统数据的整合也就是说利用现有的网络以及计算机技术，对多个业务系统进行优化及调整，从而使业务与业务之间存在关联，最终便能够在无人干预的条件下，实时共享及自动同步不同业务系统之间的数据资源。
而随着我国信息化的进一步推进，相关单位及部门均要求将异构数据作为撰写报告以及分析数据的基础。
但由于远程没有相同的数据库系统及大量错误的存储方式，并且还没有统一的数据描述标准，从而导致对数字化进程以及主题信息化造成了一定阻碍。
目前所采用的数据整合方式主要是基于C/S结构，在实际应用的过程中用户需要在机器上安装客户端，因而对用户机器具有较高的要求。
加上在维护客户端软件的过程中具有较大的难度，没有相关的工作流程作为支持，从而便导致数据使用以及整合在不同的系统中，在一定程度上阻碍了资料的检索及共享。
1 系统架构在整个电力系统中，系统框架作为其最为核心的部分，在系统架构层中主要的工作内容是负责与数据库之间的交互，同时还需要对多个运行协调以及指挥处理平台业务支撑层进行处理。
在实际应用的过程中，为了能够对电力企业现有网络硬件环境进行充分地利用，就需要采用基于B/S模式以及J2E E 标准规范。
网络数据库管理系统是整个数据库的核心，且客户端之间的沟通交流平台主要为I E浏览器与微软平台。
根据此可以建立一个基于异构数据的整合技术，从而便能够实现综合系统，其中包括对异构资源的统一管理，结构化与非结构化数据的统一搜索等工作内容。
2 异构数据源整合2.1 异构数据源数据源异构主要指的是数据源具有多种不同的类型，并且在存储方式上数据源包括不同模式及数据语义差异。
在不同的存储模式中，使用对象模式以及关系模式均具备较好的兼容性，但并不适用于每个系统。
在某些特殊的系统中，尽管采用同一种类型的存储模式，差异性的模式结构也会在一定程度上导致系统资源的异构性。
而语义差异则主要指的是具有相同结构的数据形式，不同形式数据所具有的表示方式为解释不同语义或同一语义。
异构数据资源整合的方法与系统实现
综合信息服务系统平台（综合查询、数据挖掘、决策支持…）信息服务层数据整合层
业务操作层综合信息仓库（集成、完整、一致、安全）数据抽取刷新和整合机制业务应用系统操作平台
（各种业务应用信息系统）外部
数据DB1DB2电子表格文本文件数据抽取刷新业
务控
制
信息图１ 异构数据源的整合与集成模式 整合方法在实践中整合异构数据资源的方式主要就是通过数据仓库、中间件等技术，将不同的数据库以及数据集组合起来，实现不同种类数据库与不同系统之间访问的透明性，进而实现资源的共享[3]。
对于异构数据库中不同数据库以及数据集的组合来说，因为其在异构整合之前具有自己的DBMS 此，在整合异构数据库的过程中，其必须要具有一定的自治性以及其他相关应用特征。
1）数据资源整合定义过程。
定义具体的数据整合任务，对于整合的具体名称、映射关系以及执行的调度规则等相关信息内容进行调度。
数据资源管理整合模块就是通过属性的方式进行绑定，在执行过程中可以灵活配置信息。
2）数据源连接过程，涵盖了数据库IP 地址、类型、用户名和密码等。
可以灵活切换连接方式，加入连接验证的功能，保障其有效性。
3）数据集定义，包括数据集名称的定义、数据库表以及数据库表中的列。
图２ 工作流程示意图４ 结 语
异构数据源的整合在实践中可以屏蔽各种结构模式的异构性，可以访问异构数据源，无需改变底层中各项数据的实。
多源异构数据资源的统一表征与融合管理机制_概述及解释说明
多源异构数据资源的统一表征与融合管理机制概述及解释说明1. 引言1.1 概述多源异构数据的统一表征与融合管理机制是当前信息时代面临的一个重要问题。
随着信息技术的快速发展和互联网的普及，越来越多的数据以各种形式和结构存在于多个不同的来源和格式中。
这些数据资源具有不同的数据类型、语义、存储结构和访问接口，给数据集成、共享和利用带来了巨大困难。
为了有效地整合这些多源异构数据资源，需要一种统一的表征方法和融合管理机制，以确保不同数据源之间的相互理解和无缝协作。
本文旨在探讨如何进行多源异构数据资源的统一表征与融合管理，从而提高对复杂数据资源的整体理解能力。
1.2 文章结构本篇文章按照以下结构组织内容：引言部分介绍了多源异构数据资源统一表征与融合管理的概述，并明确了文章撰写目标；第二部分详细探讨了多源异构数据资源统一表征与融合管理机制相关内容；第三部分介绍了规范化数据表征方法与模型选择；第四部分则从技术和实践角度对多源数据融合管理进行了深入分析和案例研究；最后的结论部分总结了本文的主要研究成果，并展望了未来发展方向。
1.3 目的本文的目的是介绍多源异构数据资源统一表征与融合管理机制的重要性、挑战以及应用场景。
通过探讨数据标准化基本概念、常见数据表征方法的优缺点，以及模型选择与适配策略的探讨，读者将能够更好地理解多源异构数据资源的统一表征与融合管理机制。
在介绍数据预处理与清洗技术、数据集成与匹配算法研究现状，以及面向多源异构数据融合的管控策略设计和实施案例分析之后，读者将能够了解到多源异构数据融合管理技术在实践中的应用情况。
最后，通过对主要研究成果总结和存在问题与未来发展方向的展望，我们希望为进一步推动多源异构数据资源统一表征与融合管理机制的发展提供参考和思路。
2. 多源异构数据资源的统一表征与融合管理机制2.1 数据资源的多样性与异构性介绍在当前数字化时代，各种组织和个体产生了大量的数据资源，这些数据资源具有多样性和异构性。
基于数字资源整合的关键技术与实现机制
Ｏ ｅ Ｕ Ｌ和 Ｓ Ｘ。Ｏ ｅＵＲ ｐｎ Ｒ Ｆ ｐｎ Ｌ是 一种 在据仓库整合机制是一种物理集成方式 ， 它 将不同来源的数字资源按特定的 方式国 常是按主 题或其他多维方式） 建模并存储在同一物理位置
（ 称为数据仓库） ， 提供给用户—个新的、 统一 的目 标数据模式，使得用户能够—站式地访问各种数 字资源， 从而达到整合 目的。 数据仓库整合机制最
等。目 ， 前 异构数据库跨库访问技术主要有 以 下几 种：公共网关接 口技术（ Ｇ ） ． ａ Ｃ Ｉｂ ；开放式数据库互 连技术 （ Ｄ Ｃ ； Ｊ Ｖ Ｏ Ｂ ） ． Ａ Ａ数据库互 连技术（Ｄ ｃ Ｊ一 Ｂ ） Ｓ 和 ＪＰ ｃ ； Ａ Ｐ Ｓ 技术 ；中间件技术； ｄ Ｂ ￡ 基于互操 作开放协议的跨库访问技术等。 ２ ２链接访问技术 链ｇ－ ￣有动态和静态两种。动态链接是指 ｔ ￣ 在用户需要链接时根据一定规则计算链接路径并 进行链接。因此可对用户链接前刚出现的链接对 象或位置 予以 接也可在链接计算规则中故 人 链 选 择规 则 。实 现选择 性链接 。这 种技术 主要有
代 表性 系统 。
之间传递信息的机制。由一组已定义好的标识组 成。它用来为元数据或—个信息对象的标识符创
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。
数字资源整合机制与方法
数字资源整合的重要性
01
02
03
04
提高信息获取效率
方便用户快速找到所需数字资 源，提高信息获取的准确性和
效率。
促进资源共享
推动数字资源的共享和利用， 降低资源重复建设的成本。
提升信息服务水平
优化信息服务模式，提升信息 服务的针对性和个性化。
促进数字经济发展
为数字经济发展提供强大的资 源支撑和保障。
基于数据挖掘的数字资源整合
总结词
通过数据挖掘技术对大量数字资源进行分析和挖掘，发现隐藏的关联和规律，实现资源的有效整合。
详细描述
基于数据挖掘的数字资源整合方法利用数据挖掘技术对大量数字资源进行分析和挖掘，发现隐藏的关 联和规律，实现资源的有效整合。这种方法能够提高数字资源的利用效率和价值，为用户提供更加全 面和深入的资源服务。
02
数字资源整合机制
资源发现机制
资源发现是数字资源整合的前提，通过建立有效的资源发现机制，能够提高数字资源的利用率和共享 程度。
资源发现机制包括资源元数据采集、标准化处理、存储和发布等环节，这些环节相互关联，共同实现资 源的有效发现。
资源发现机制还需要借助各种技术手段，如搜索引擎、数据挖掘、机器学习等，以提高资源发现的准确 性和效率。
数字资源整合的历史与发展
历史回顾
从早期的资源简单集合到现在的跨领 域、跨形态的整合，数字资源整合经 历了漫长的发展历程。
发展趋势
技术创新
大数据、云计算、人工智能等新技术 在数字资源整合中得到广泛应用，推 动整合技术的不断创新和发展。
随着信息技术的发展，数字资源整合 将更加注重智能化、个性化和一体化。
基于信息抽取的数字资源整合
总结词
面向多源异构数据的大数据融合与分析技术研究
面向多源异构数据的大数据融合与分析技术研究随着信息技术的发展，大数据已经逐渐成为了当今社会的一个热门话题。
在许多领域中，数据量不断增加，数据源不断增多，数据类型也日益多样化。
在这种情况下，如何实现多源异构数据的融合与分析成为了关键的问题，而面向大数据的融合与分析技术也因此成为了学术研究中的重大挑战。
一、背景和概述所谓多源异构数据，是指数据来源于多个不同的数据源，且这些数据源包含不同类型、格式和结构的数据。
这可能来自于不同的领域、不同的业务系统或不同的数据仓库。
因为这些数据是来自多个不同的来源，甚至使用不同的标准进行处理和计算，所以这些数据是相互独立的。
在这种情况下，为了提高数据利用率和数据分析的准确性，需要将多源异构数据进行融合与集成。
这将有助于增强信息处理效率、优化信息管理和提高信息利用率。
面向大数据的融合与分析技术，是一种有效的解决方案。
这种技术能够充分利用现有的数据，并且将这些数据进行有效的整合、转换和分析，以便更好地支持业务决策和管理活动。
这种技术还能够帮助组织更好地利用自己的数据资源，提高业务处理效率和准确性，减少常规操作中的错误处理和数据处理成本。
二、多源异构数据融合与集成多源异构数据融合与集成是一项复杂而关键的任务。
该任务需要考虑以下几个方面问题：1.数据的整合和转换不同数据源的数据一般具有不同的格式、结构、标准和元数据，因此需要进行数据整合和转换。
在数据整合过程中，需要根据不同数据源的要求，为数据进行格式和结构转换。
同时，还需要关注数据的完整性和一致性，确保数据的精确性和准确性。
2.数据的存储在进行数据融合和集成的过程中，需要涉及到数据的存储问题。
需要将不同数据源的数据存储在同一位置，并按照一定的规则进行存储和管理，以方便后续的数据分析和查询。
3.数据质量的保证在进行数据融合和集成的过程中，需要保证数据的质量。
这需要通过数据清晰、去重和数据校验等方式来实现。
同时，还需要考虑到数据的安全性和隐私问题。
如何整合不同系统实现管理系统的协同作用
如何整合不同系统实现管理系统的协同作用在当今信息化时代，各个企业或组织往往会使用多个不同的系统来支持其日常运营和管理工作。
然而，这些系统往往是独立运行的，导致信息孤岛现象严重，影响了系统之间的协同作用和数据共享。
为了提高管理效率和信息流畅度，需要对不同系统进行整合，实现系统之间的协同作用。
本文将探讨如何整合不同系统，实现管理系统的协同作用。
一、系统整合的重要性系统整合是指将不同的系统、应用程序或软件整合在一起，使它们可以相互通信、共享数据和协同工作。
系统整合的重要性主要体现在以下几个方面：1. 提高工作效率：系统整合可以消除重复的数据输入和操作，减少人工干预，提高工作效率。
2. 降低成本：系统整合可以减少系统维护和管理的成本，提高资源利用率，降低企业运营成本。
3. 提升决策效果：系统整合可以实现数据的共享和交换，为管理者提供全面、准确的数据支持，提升决策效果。
4. 增强竞争力：系统整合可以提高企业的信息化水平和管理效率，增强企业的竞争力，适应市场的快速变化。
二、系统整合的方式系统整合的方式多种多样，可以根据实际需求和情况选择合适的整合方式，常见的系统整合方式包括：1. 数据集成：通过数据接口或数据仓库实现不同系统之间数据的共享和交换。
2. 业务流程整合：通过业务流程管理系统（BPM）或工作流系统实现不同系统之间业务流程的整合和优化。
3. 应用集成：通过中间件或集成平台实现不同应用系统之间的集成和通信。
4. 服务集成：通过服务导向架构（SOA）实现不同系统之间的服务共享和调用。
5. 系统接口整合：通过系统接口或API实现不同系统之间的数据传输和通信。
三、系统整合的关键技术要实现系统的整合，需要借助一些关键技术来支持，主要包括以下几个方面：1. 数据同步技术：用于实现不同系统之间数据的同步和更新，确保数据的一致性和准确性。
2. 接口标准化技术：用于定义系统之间的接口标准和通信协议，确保系统之间可以顺利通信和交换数据。
异构网络下的数据融合与分析技术研究
异构网络下的数据融合与分析技术研究随着互联网的不断发展和普及，大量的数据在网络上被产生、收集和存储，形成了海量的异构数据。
这些数据来源不同，格式不同，内容不同，其间存在各种不兼容性和异构性，数据集成、融合和分析成为了巨大的难题。
如何有效地利用异构网络下的数据资源，成为了当前信息技术发展的关键问题之一。
一、异构网络下的数据融合技术异构网络下的数据融合技术是指将来自不同数据源和不同网络环境的异构数据进行整合和融合，以实现对数据资源的有效利用。
数据融合技术的核心是数据的匹配和转换。
数据匹配是指将来自不同数据源的数据进行比较和对应，找出相同或近似的数据，并将其整合成一个数据集合。
数据转换是指将不同数据格式的数据进行转换，使其能够被整合到一个统一的数据源中。
在异构网络下，数据融合技术的实现面临着多种挑战。
首先，不同网络环境下的数据格式不同，这使得数据的匹配和转换变得困难。
其次，数据融合需要进行数据的去重和冗余性分析，使得数据的精度和准确性得到保证。
此外，异构网络下的数据融合还需要进行实时性和可扩展性的考虑，以适应异构网络数据的高速增长和变化。
为了应对这些挑战，当前数据融合技术主要采用以下几种方法：1. 数据挖掘技术数据挖掘技术是从大量数据中自动发现并提取模式、关系和规律的过程。
在异构网络下，数据挖掘技术可以用于数据匹配和转换，以及对数据的去重、分类、聚类和预测等方面。
数据挖掘主要涉及到机器学习、统计学、模式识别等领域的知识，需要高效的算法和计算资源的支持。
2. Ontology技术Ontology技术是指将领域知识转化为计算机可处理的形式，并建立相应的概念、属性、关系和规则等语义描述。
在异构网络下的数据融合中，Ontology技术可以用于构建数据集成的概念模型，进行概念映射和数据转换，并使得数据的语义一致。
Ontology技术需要领域专家和计算机科学家的协同合作，开发相应的ontologies和ontology推理引擎。
基于CORBA／数据字典／JDBC的异构数据库检索系统实现
３ 搜索 引擎 统一 检索 ： 用元 搜索 引擎 的基本 原理 ， ） 运 利 用数据库 的 Ｗｅ ｂ客户端 接 口进 行统 一检 索。所谓 元搜索 引 擎， 是指在统一的用户查询界面与信息反馈形式下 ， 共享多 个 搜 索引擎 的资源 库 ， 用户提供 信息 服务的系统 。其在服 务 为
１ 异构 数据库 系统的集成方案
目前解决异构数据库统一 检索有以下几种方法 ： １ 数据库接 口直接连接 ： 据库接 口软件 与不 同的数据 ） 数 库直接连接 ， Ｏ Ｂ 如 Ｄ Ｃ和 Ｊ Ｂ Ｄ Ｃ等 。Ｏ Ｂ Ｄ Ｃ是 一种异种 数据库 的互联 。 实现异构环境下数据共享所提供 的标 准接 口。Ｏ Ｂ ＤＣ 提供了一个 开放 的存 取数 据的方法 ， 使用 Ｏ Ｂ 开发 人员可 Ｄ Ｃ， 以实现对多个异种数据库进行 并行访问的应用 。在需 同时检 索的数 据库数量 较少 时 ， 用此 技术 可在一定 程度上 解决异 使 构检索问题 ， 但是 当需要 同时检索 的数据 库达到一定 数量时 ， 执行检索任务的机器要与所有被检索 的数据 库相 连并进行相 应的数据处理工 作 ， 理速 度很难保 证。此外 统一检 索系统 处
维普资讯
第２ ６卷
２０ ０ ６年 ６ 月
文章编号 ：０ １ ０ １ ２０ ） ６ １０ —９ ８ （ ０ ６ ０ Ｚ一０９ ０ ０ １— ４
计 算机 应 用
Ｃｏ ｍｐｕ ｅ ｐ ｉ ａｉ ｎ ｔｒＡｐ ｌｃ ｔ ｓ ｏ
Ｖｏ ＿ ６ ｌ２
中主要充 当一个代理 的角色 ， 首先接受用户的查询请求 ， 把请 示 翻译 成相 对应 搜索引擎 的查询式并 分别 发送 出去 ， 接 然后
受各种搜索引擎的查询结 果 ， 取其 中的部分 内容 以统一 的 抽 格式显示给用户。其主要 运用在 网页信息 的搜索方面 ， 现 但 有各种电子资源数据库都 提供相应 的客户 端接 口。 因此可利 用元搜索引擎的原理 对各个 异构 数据 库的 Ｗｅ ｂ处理 接 口进 行详尽分析 ， 的接 口设计 可能 非常复杂 ， 有 而且各个数据库 的
异构数据库的资源整合
向全球 用户 提供 基 于 内容 的服务 。作 为 图书馆发 展
数字化 资源建设 应有 ４种类 型 。
１１ 资源 型数据库 。资 源型数 据库 建设 目标 就是 引 ． 的方 向 ， 数字 图书馆应 以统一 的标 准 和规范 为基础 、 进各种 数字 资源 。提 供用 户访 问。 它是一 种 基础 型 以数字 化 的信息 为底 层 、 以分 布式 海量 资 源库群 为 的 、 是最有 成 效 的数 字 图书 馆类 型 。 也 数字 资 源 的引
读者 的检 索效 率 ”三个 需求 点 来构 建我 们 图书馆 基 建设 特 色数字 资 源 。 括 特色 资源 的选 题规 划 、 包 元数 础 资源建设 的全新模 式 。 图书 馆发 展趋 势来 看 。 从 一 据 方案 的规划 、 储方 案 的规划 、 存 系统 的开 发 或选 型 是数 字 化 。 图书 馆所 提 供 服务 的文献 载 体 、 段 、 即 手 以及 数据 资源 的 收集 、 加工 等 。 特色 数 字资 源 的加工 方式 是 数 字化 、 网络化 的 ； 是 结点 化 。 图书馆 将 是 数字 图书馆 建设 的第 二 阶段 。许 多 图书 馆藏 有 大 二 即 以 网站 、五 彩缤 纷 的 网页及 丰 富的 内容来 吸 引更 多 量 的独具 特色 的 资源 ， 这些 资源 往 往跟 当地 的历 史 、 用 户 的注意 力 和“ 击率 ” 三 是 特色化 。 点 ； 即特色 的馆 藏、 专题 数 据 库 、 性 化 的服 务 ， 满 足用 户 特定 的 个 来
第２ ９卷 第 ６ 期
河 南图书馆 学刊
２０ ０ ９年 １ ２月
异构数据库 的资源整合
油气管网多源异构数据资产融合系统的研究及应用
油气管网多源异构数据资产融合系统的研究及应用摘要：随着双碳战略的提出，各油气管网企业加速了信息化的建设，如何避免信息化建设的烟囱式发展，整合底层多源异构数据形成数据资产、打通系统壁垒、最大化数据价值、保障管道安全、全面构建“一张网”的管理模式，成为了急迫解决的问题。
本文从数据层面、业务层面和系统层面对如何构建多源异构数据资产融合系统进行了研究及应用。
关键词：管网；数据资产；融合0 引言2022年1月，国务院印发《“十四五”数字经济发展规划》，提出产业数字化转型迈上新台阶的目标，要求推动能源领域产、运、储、销、用各环节设施的数字化升级，推动基于供需衔接、生产服务、监督管理等业务关系的数字化平台建设，提升能源体系智能化水平。
国家管网集团提出集团数据资产集中管理，构建“一个数字管网”平台，打通底层数据，构建多层面融合的数字平台，实现数字基础、数字赋能、数字使能、全数字化的成长发展规划，解决业务烟囱问题、数据孤岛问题，助力企业数字化能力成长。
油气管网多源异构数据资产融合系统的构建正是从底层基础到上层建筑的全面整合，以数据为基础、以业务为导向，为企业数字化转型提供动力和基础保障。
1关键技术研究1)油气管网数据的多源性与异构性多源异构数据是指来源不同并且数据存储结构存在差异的各种数据，包括空间信息数据以及非空间信息数据。
空间信息数据主要包括空间矢量数据和空间栅格数据；非空间信息数据主要包括业务关键数据及其它属性数据。
油气管网数据的多源性主要是由于多种形式的数据采集方式导致的，通常包括传统测绘采集的外业数据及基于该种数据构建的产品，通过卫星遥感、无人机采集的摄影测量数据，通过移动设备采集的属性、照片、视频等数据，通过各种传感器采集的工况数据等；数据的多源性也间接导致了数据的异构性，关系型数据和空间数据在数据结构上存在比较大的差异、不同厂商构建的信息化系统数据库结构也各不相同。
多种类型的数据因为数据采集方式、数据生产方式、数据存储方式和数据处理方式差别的综合影响，共同导致了油气管网数据的多源性和异构性。
药学专业毕业论文范文三篇
药学专业毕业论文范文三篇中西药配伍是临床医治的一种重要手段。
合理的配伍能够提高疗效、降低毒副作用，但不当的配伍则会降低疗效或产生毒副反映。
本文从药理化学和药理学两方面探讨中西药配伍禁忌。
首先，药物的理化性质改变会导致疗效降低或毒性增加。
一些中药和中成药与某些西药制剂联用会产生沉淀，阻碍吸收。
含有槲皮素的中药柴胡、桑叶、槐角及含有这些中药的制剂与含各类金属离子的西药合用会形成络合物，阻碍吸收。
酸碱中和也会影响药效，使药物的疗效降低乃至失去药效。
其次，药理转变也会导致疗效降低或毒性增加。
药动学转变包括吸收、分布、代谢和排泄等过程。
一些碱性中药与西药联用会使其吸收降低或从尿排出，促使血药浓度降低，或致使排出减少，血药浓度增加而引发中毒。
中西药配伍后，不同药物的血浆蛋白结合率不同，使药物的血药浓度有所转变，从而阻碍其组织结合。
另外，尿酸碱度也会影响药物的重吸收，从而阻碍药物的排泄。
因此，为了避免中西药配伍带来的不良反映，临床医师和药师应该对中西药配伍禁忌有更深入的了解，合理用药，确保患者的安全。
1.麻黄及含有麻黄碱的中药制剂会增强心肌收缩力，使强心类药物的作用和毒性增加，可能导致心率失常、心衰等不良反应。
2.含乙醇的中药制剂与酒类同服会增加药物在体内的代谢，降低疗效，增加毒副作用。
同时，不宜与水合氯醛联用，因为乙醇与水合氯醛会生成具有毒性的醇合氯醛，导致毒性加重，严重者可能会导致死亡。
3.甙类中药如人参、苦参、大黄等与可待因、吗啡、杜冷丁联用会加重麻醉效果，抑制呼吸。
与强心甙联用会增加毒性。
祖师麻和含有瑞香素的中药制剂与维生素K联用会产生拮抗作用。
4.牛黄及牛黄制剂与水合氯醛、乌拉坦、吗啡、苯巴比妥合用会对中枢产生抑制作用。
5.中西药注射剂的混合配伍应用可能会引起不溶性微粒沉积在毛细血管中，导致局部循环障碍，产生静脉炎、肉芽肿并可引发过敏和热原样反应。
因此，应注意中西药注射剂的稳定性，避免不合理的配伍。
基于云计算的多源异构数据集成研究
基于云计算的多源异构数据集成研究随着互联网的发展和智能设备的普及，数据数量呈现爆炸式增长，不同终端之间数据格式、存储结构、访问方式等各不相同，这在数据的共享、管理和应用上带来了极大的挑战。
为了问题的解决，研究人员基于云计算技术进行了多源异构数据集成的研究。
一、多源异构数据集成的概念和挑战多源异构数据集成是指从不同的数据源中，将多个异构的数据整合成一张全局的，面向应用的数据集。
其中，多源意味着需要从多个数据源中获得数据；异构指的是不同数据源之间存在着差异性和复杂性，如数据格式、语义含义、数据质量等方面的差异。
同时，多源异构数据集成也是在数据管理、数据共享等方面的一种解决方案。
多源异构数据集成面临着重重挑战，主要包括以下几个方面：1. 数据源的异构性。
不同的数据源中的数据格式、访问接口、数据质量等方面的差异，带来了极大的难度。
需要进行跨源融合和架构映射等方式的协调，才能使数据集成成功。
2. 数据的有效性和一致性。
多源数据集成涉及到众多不同源数据的融合和整合，这需要保证每个数据项的有效性和一致性，增加了该研究的难度。
3. 数据的隐私和安全性。
在多源数据集成中，不同数据源之间涉及到一定的隐私信息和安全问题。
因此，在数据集成的过程中，也需要考虑隐私和安全性的保障措施。
二、基于云计算的多源异构数据集成研究1. 云计算技术的优势云计算技术具有高性能和高可扩展性的特点，能够为多源异构数据的集成、共享和处理提供高效的技术支持。
同时，云计算还可以为数据安全、数据备份和资源共享等方面提供保障。
2. 云计算与多源异构数据集成的结合各类云计算平台已经融合多源异构数据集成功能，例如Amazon AWS、Microsoft Azure等。
这些云计算平台能够为多源异构数据集成提供强大的支持和解决方案。
同时，它们可以支持数据共享、数据交互等功能，为数据集成提供必要的环境和支持。
3. 基于云计算的多源异构数据集成研究云计算已经成为解决多源异构数据集成的重要途径之一，基于云计算的多源异构数据集成研究得到了广泛关注。
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基于异构数据资源整合的方法和系统实现
作者：陈倬
来源：《科技创新导报》2017年第12期
摘要：随着信息化领域的不断深入及发展，电力企业已经积累了大量的异构数据源处理，而Web技术的成熟在一定程度上推动了异构数据整合可能性。
因此，该文在对数据库系统开发技术进行分析的基础上，提出数据资源整合方法，从而有效地解决了资源整合问题。
关键词：异构数据资源整合系统方法
中图分类号：TP311.13 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2017）04（c）-0142-02
异构系统数据的整合也就是说利用现有的网络以及计算机技术，对多个业务系统进行优化及调整，从而使业务与业务之间存在关联，最终便能够在无人干预的条件下，实时共享及自动同步不同业务系统之间的数据资源。
而随着我国信息化的进一步推进，相关单位及部门均要求将异构数据作为撰写报告以及分析数据的基础。
但由于远程没有相同的数据库系统及大量错误的存储方式，并且还没有统一的数据描述标准，从而导致对数字化进程以及主题信息化造成了一定阻碍。
目前所采用的数据整合方式主要是基于C/S结构，在实际应用的过程中用户需要在机器上安装客户端，因而对用户机器具有较高的要求。
加上在维护客户端软件的过程中具有较大的难度，没有相关的工作流程作为支持，从而便导致数据使用以及整合在不同的系统中，在一定程度上阻碍了资料的检索及共享。
1 系统架构
在整个电力系统中，系统框架作为其最为核心的部分，在系统架构层中主要的工作内容是负责与数据库之间的交互，同时还需要对多个运行协调以及指挥处理平台业务支撑层进行处理。
在实际应用的过程中，为了能够对电力企业现有网络硬件环境进行充分地利用，就需要采用基于B/S模式以及J2EE标准规范。
网络数据库管理系统是整个数据库的核心，且客户端之间的沟通交流平台主要为IE浏览器与微软平台。
根据此可以建立一个基于异构数据的整合技术，从而便能够实现综合系统，其中包括对异构资源的统一管理，结构化与非结构化数据的统一搜索等工作内容。
2 异构数据源整合
2.1 异构数据源
数据源异构主要指的是数据源具有多种不同的类型，并且在存储方式上数据源包括不同模式及数据语义差异。
在不同的存储模式中，使用对象模式以及关系模式均具备较好的兼容性，
但并不适用于每个系统。
在某些特殊的系统中，尽管采用同一种类型的存储模式，差异性的模式结构也会在一定程度上导致系统资源的异构性。
而语义差异则主要指的是具有相同结构的数据形式，不同形式数据所具有的表示方式为解释不同语义或同一语义。
异构数据根据数据的不同来源进行区分可以分为互联网数据、自产及外购资源。
获得异构数据的途径是各种数据源，而数据源能够为数据的加工及处理提供相关的源数据，同时也能够为电力系统中的跨库检索及异构数据之间的整合提供一定基础。
而电力企业自产资源的内容主要包括企业内部的各类简报、报告、简讯、文档、交换资源以及视频文件数据等。
外购资源获得数据资源的方式主要为从各个不同的资源商通过有偿的方式购置的数据资源，购置的数据资源类型主要为专利库、图书、机构库、标准库、外文及中文论文库等多种数据。
异构数据中的互联网数据资源则主要是从互联网上通过网络爬虫对信息资源进行定点采集。
根据源数据不同的存储方式可以包括数据库数据存储以及原文文件存储。
一般来说，数据库的数据存储获得源数据的途径很多，但最终都是通过排重及分类等多种形式对所收集到的数据进行加工处理，然后再将加工处理后的数据存储到Web数据库中。
文件存储的主要方式是通过一定分类规则，将系统中所获得的所有资源文件统一地存放于Web数据库中，并将数据进行存储。
2.2 整合方法
对于异构数据资源的整合方式主要是通过数据仓库、多个数据库以及数据集构成，以此来实现不同数据库与不同系统之间的透明访问以及资源的共享。
而对于异构数据库中组合的不同数据库及不同的数据集来说，因其在异构整合前均拥有各自的DSMS，所以在整合成异构数据库后两者在一定程度上均具有其自治性与应用特性。
2.3 数据库整合方案
为了能够实现数据库全文检索的功能，在异构数据整合的过程中应该将重点放在不同数据库之间的整合中。
自定义全文检索数据库作为资源数据的统一存储数据库，使用全文检索能够实现多种关系型数据库的数据到全文检索数据库的转换以及数据的同步共享。
3 异构数据源整合系统实现
在对电力企业异构数据资源共享以及透明访问设计的过程中，所坚持的总体思路便是基于在服务器层的改进设计。
换句话说，就是在各个不同数据源工作的区域设计一个服务器层，利用服务层来屏蔽数据库底层的各不同资源的异构性。
并且服务器层在对不同资源异构性进行屏蔽的同时还能为高层的访问提供一个标准的接口，从而便于数据资源的统一查询，在设计数据层接口的过程中可以将其封装为标准的Web服务。
当用户在访问数据库的过程中，可以调用Web服务，Web服务能够为用户提供一个方便查询的界面，而查询界面能够满足用户的各种
需求。
基于该思路设计的资源透明访问机制所具有的优势包括以下几点：（1）该系统在实际应用的过程中并不需建立一个庞大的数据库，并且还具有较高的界面集成度；（2）此种访问机制的设计能够便于日后对相关的数据进行维护及索引；（3）检索方式及过程能够符合用户要求，使用过程及方法简单快速，且较为精确。
4 结语
综上所述，通过整合异构数据源的方式能够屏蔽各种数据结构的异构性，并且在此过程中还能够为访问异构数据源提供相关的服务。
但却并不需要改变底层数据存储与数据的管理方式，也就是说异构数据的整合能够实现分布异构数据的互相操作，从而便能够有效地解决资源整合问题。
参考文献
[1] 孙伟.基于ETL的考试信息资源整合系统的设计与研究[J].中国轻工教育，2015（1）：70-73.
[2] 何玉梅，肖岚.基于元数据的区域数字图书馆数据资源整合[J].军民两用技术与产品，2014（11）：25，32.
[3] 周文琼.大数据环境下的电力客户服务数据分析系统[J].计算机系统应用，2015（4）：51-57.
[4] 罗艳，覃琳.基于异构数据源的云数据库系统研究[J].企业科技与发展，2015（8）：16-17.
[5] 李燕，范红艳，许志辉，等.黄河信息资源共享服务系统设计与实现[J].人民黄河，2012，34（8）：64-66.
[6] 祁峰.异构数据系统之间数据交换中间件的研究与实现[D].郑州大学，2015.
[7] 袁烁峰，林小露.基于共性元数据规范的科技计划项目数据资源整合[J].科技成果管理与研究，2012（4）：19-21.。