异构数据库跨库检索技术综述

第五章跨库统一检索系统第一节异构数据库跨库检索系统的概述第二节异构数据库跨库检索系统的原理与功能第三节数字资源整合利用的相关技术和发展第四节异构数据库跨库检索系统的使用简介第五节数字资源整合的需求和问题第六节其它商业数据库的跨库检索系统第一节异构数据库跨库检索系统的概述1.1 开发异构数据库跨库检索系统的背景数字图书馆服务面广，不受时间、空间的限制，只要与网络连接，读者就可以在任何地点，任何时间进入数字图书馆存取、检索、浏览网上信息。

当前,数字信息资源已成为图书馆信息资源体系中的重要组成部分,有着印刷型资源无可替代的作用。

数字信息资源作为一种新型的信息资源,具有数据量大、内容丰富、形式多样、出版更快、检索界面友好、使用方便等特点,近年来发展迅猛,日益受到人们的青睐。

为此,许多高校图书馆大力发展数字化资源馆藏,其电子、网络馆藏比重越来越大,电子网络资源已成为高校图书馆必不可少的信息来源和重要组成部分,为广大读者提供了丰富的知识来源。

但数字资源种类多样,格式各异。

因此，将数字信息资源集成是数字图书馆建设和研究的重要内容之一。

1.2 为什么要开发异构数据库跨库检索系统？图书馆购买了大量的国内外数据库资源和多媒体资源，而这些资源往往采用不同的检索方式和专用浏览器。

许多数据库检索项都不统一，比如“作者”，有的数据库又叫“责任者”，文章“题目”，有的叫“题名”，有的叫“篇名”等等，读者必须学习不同的数据库检索方式，还必须下载安装不同的浏览器，必须学会不同数据库的使用方法。

数据库越来越多，就是图书馆参考咨询人员往往也只能熟练运用某几个数据库资源，很难弄清所有数据库的使用细节，读者就更没有办法了。

图书馆的数字资源由不同的商家提供，没有统一的格式和标准，人为地设置了一些障碍，造成对读者信息素养培养的困难。

大量数字文献资源的出现,不仅仅给图书馆在资源建设和组织管理上带来冲击,同时还要求图书馆采用先进技术构建一种全新的文献信息服务环境来满足不断扩张的用户需求。

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。

技术推广智能检索及跨库检索技术在数据库建设中的运用王琳(柳州铁道职业技术学院，广西柳州545616)摘要：本文分别对智能检索技术和跨库检索技术在数据库建设当中的应用进行了分析，并将其与传统的数据检索库建设以及相关技术结合阐述，希望能够为有关行业未来的优化和数据库建设提供参考&关键词：智能检索；跨库检索；数据库建设1智能检索技术在数据库建设当中的运用1.1传统关系数据检索技术随着我国计算机水平提升以及211工程落实，高校图书馆掀起了一股自动化检索的热潮口+。

随着这种环境的推动，几乎各大高校都进购了自动化检索系统。

但此类系统普遍涉及底层数据库结构，即传统关系型数据库。

常见的自动化软件主要有国外的IN-NOPAC升级版Lilllenium以及国内的MELINETS 等。

分析一个图书馆自动化软件的价值，主要可以从以下几个方面入手，即底层数据库、系统结构、语言处理、检索和机制等。

12智检索全文检索数据库是专业处理各类海量信息的数据库管理系统。

它的工作原理是以代码形式对资料内容进行储存，并与计算机结合进行后续的检索查询和信息处理工作。

自改革开放以来，投入市场中运行的数据库产品逐年增加,但占据市场份额超过90%的凤毛麟角，大部分产品是关系型和对象关系型。

与传统的数据库相比较而言,此种数据库不需要工作人员进行大量的标引工作，而是可以根据用户输入的关键词展开多角度的检索，因此被称为智能检索。

1.3智能检索机制与关系数据库相比,非结构化数据库检索机制的优势在于灵活性高。

简单讲就是关系数据库能够实现的简单、字段以及组合等检索形式，非结构化的数据库也能够实现。

不仅如此，非结构化的数据库还能实现中英文混合检索、全文检索等高级检索方式，更倾向专业检索软件发展。

当下经常使用的有词索引和字索引2大类,从字面意思理解就是一类以词为单位做原始数据进行索引，另一类是以字为原始数据展开索引。

2类索引方式优势不同，词索引的优势在于作者简介：王琳(1983-),男，本科，高级工程师，研究方向：计算机技术应用。

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。

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。

大规模多源异构数据的管理与查询随着互联网的发展，数据的产生量和数据类型的多样性不断增长，如何高效地管理和查询大规模多源异构数据成为了亟待解决的重要问题。

本文将探讨大规模多源异构数据的管理与查询，并介绍一些主要的解决方案和技术。

一、多源异构数据的特点多源异构数据是指来自不同数据源，且数据结构、格式和内容不同的数据集合。

其主要特点体现在以下几个方面：1. 来源多样性：数据可能来自不同的组织机构和业务系统，也可能是用户自行采集的数据。

2. 数据结构异构：数据的结构（表、文件、键值对等）和格式（XML、JSON、CSV等）不同，可能不符合关系数据库模式。

3. 数据内容多样性：数据可能包含文本、图像、视频等多种类型的信息。

4. 数据规模巨大：多源异构数据量大，其数据量和种类远远超过传统的关系型数据库。

二、多源异构数据的管理管理多源异构数据需要解决以下问题：1. 数据集成：将多个异构数据源集成到同一个系统中，提供一个统一的数据访问接口。

2. 数据清洗：对从不同源头得到的数据进行清洗和规整，以减少数据重复和冗余。

3. 数据可视化：提供一种可视化的方式来呈现数据，帮助用户更好地理解和分析数据。

下面介绍常用的多源异构数据管理工具和方法：1. ETL工具ETL（Extract，Transform，Load）工具可以帮助用户从多个数据源中提取数据，进行数据清洗、处理和转换，并将处理好的数据导入到目标数据仓库或数据库中进行存储和分析。

常见的ETL工具有Microsoft SSIS、IBM InfoSphere、Oracle Data Integrator等。

2. 数据中间件数据中间件是一种软件，可以将多个异构数据源集成到同一个中间层中，提供一个统一的数据访问接口。

数据中间件常用的类型包括消息队列、ESB（Enterprise Service Bus）等，其中消息队列可以支持大规模数据的异步传输，提供一种高可靠性和高并发的数据传输方式。

高校异构数据集成的分析与设计异构数据库-论文网论文摘要：随着计算机、通信和网络技术的发展，高校在不同时期建立的封闭系统，形成了“信息孤岛”。

数据集成是突破“信息孤岛”最为有效的方法。

因此，本文在对异构数据集成进行研究分析后，再结合高校实际情况，提出了一个基于数据集成工具Oracle Data Integrator（ODI）的数据集成设计方案。

论文关键词：数据集成,异构数据库0引言目前很多高校在信息化建设过程中的现状是：一方面由于学校早期的信息化管理缺乏统一的规划和信息标准，各部门管理信息系统在很大程度上是在独立运行，也就是大家通常说的“信息孤岛”，而且在缺乏总体规划的情况下，应用系统建设的越多，“信息孤岛”现象就越严重。

另一方面，随着学校信息化建设步伐的加快，部门间信息流通的需要会越来越强烈，信息标准化和信息资源的共享及流通问题越来越突出。

具体表现在:第一，学校信息化建设的应用领域不断延伸，已覆盖了全校办公、教学、科研、财务、图书等学校的各项事务。

第二，部门信息系统之间的差别，如各部门根据自己的业务需要，建立了各种信息系统。

它们之间存在的开发工具不同，操作系统不同等情况;第三，学校的信息资源由于缺乏统一标准和规范而无法实现共享，影响着学校教育信息基本数据的收集、交换和应用。

第四，全部重新改造学校各部门管理信息系统和相关工作人员培训的成本太高，周期太长。

综上所述，在学校各部门信息系统已经存在的情况下，在全校范围内需要建立一个统一的信息集成平台对分散在各应用系统中的异构数据进行整合，使校园内的各个信息管理系统达到无缝连接。

本文提出了一种基于ODI的异构数据集成方案,与其他异构数据集成方案相比,它的特点是可以方便灵活得将新的业务系统集成进来，具有很好的扩展性。

而且具有不同于传统工具的独特核心特性—异构E-LT、声明设计和知识模块等，符合高性能、灵活性、高生产率、模块化的集成平台的需求。

1异构数据集成1.1异构数据集成的模式1、集成模式（联邦数据库）集成模式对应的就是联邦数据库的模式，即从集成的应用角度，在异构数据的情况下，提供统一的访问视图来满足应用对数据的集成需求。

异构数据分析原理及应用异构数据分析是指对具有不同特征、不同形态、不同结构的数据进行分析和挖掘的一种方法。

它可以帮助我们从多个角度、多个维度去理解数据，揭示数据之间的内在关系，提供更加全面的分析结果和决策支持。

一、异构数据分析的原理异构数据分析的原理主要包括以下几个方面：1. 多源异构数据的融合：由于数据来源的多样性，不同来源的数据往往具有不同的格式和语义。

因此，数据融合是异构数据分析的首要问题之一。

数据融合的目标是将多个异构数据源中的数据进行统一、整合，以便进行后续的分析和挖掘。

2. 异构数据的集成与转换：异构数据的集成与转换涉及到数据的格式、语义和结构的统一。

具体而言，需要对不同数据源的数据进行格式的转换和语义的映射，使得数据能够进行有效的整合和统一管理。

3. 异构数据的预处理与清洗：数据预处理是指对原始数据进行清洗和加工，以便得到高质量的数据集。

对于异构数据而言，数据预处理的难度较大，因为不同类型的数据往往需要采取不同的预处理方法。

例如，对于文本数据，可能需要进行分词、去停用词和词干提取等处理。

4. 异构数据的特征提取与选择：特征提取与选择是异构数据分析的关键步骤。

由于异构数据的多样性，不同类型的数据往往具有不同的特征。

因此，需要针对不同类型的数据选择合适的特征提取方法，并对提取到的特征进行选择，以保留对分析任务有意义的信息。

5. 异构数据的建模与分析：建模与分析是异构数据分析的核心环节，它使用合适的方法和模型对数据进行建模和分析，得到对分析任务有用的结果和决策支持。

由于异构数据的复杂性，需要选择适合的数据分析方法和模型，亦或是结合多种方法和模型进行分析。

二、异构数据分析的应用异构数据分析在各个领域都有广泛的应用，以下介绍几个典型的应用场景：1. 社交网络分析：社交网络中包含了丰富的异构数据，例如用户的个人信息、社交关系、时间序列数据等。

通过对这些异构数据的分析，可以从社交网络中发现社区结构、推荐好友、预测用户行为等。