异构数据库的连接

异构系统文件对接方法异构系统简介异构系统是指由不同类型的硬件、软件或操作系统组成的系统。

这些不同组件的结合使得异构系统具有更强的功能和灵活性。

然而，在异构系统中，由于硬件、软件和操作系统之间的差异，文件对接是一个复杂的任务。

本文将详细探讨在异构系统中文件对接的方法。

文件对接的挑战在异构系统中进行文件对接面临许多挑战，主要有以下几个方面：1. 不同文件系统异构系统中的不同设备可能使用不同的文件系统。

例如，Windows系统通常使用NTFS文件系统，而Linux系统则使用Ext4文件系统。

这使得在不同系统之间进行文件传输变得困难。

2. 不同的数据格式异构系统中的不同设备可能使用不同的数据格式。

例如，一个设备可能使用XML格式，而另一个设备可能使用JSON格式。

这增加了文件对接的复杂性。

3. 不同的网络协议异构系统中的不同设备可能使用不同的网络协议。

例如，一个设备可能使用HTTP协议，而另一个设备可能使用FTP协议。

这要求在文件对接中需要处理不同的网络协议。

4. 安全性和权限在异构系统中进行文件对接时，安全性和权限是一个重要问题。

不同设备可能有不同的安全性要求和权限设置。

因此，在文件对接中需要考虑如何确保数据的安全性，并管理权限的访问。

文件对接方法1. 文件格式转换由于异构系统中不同设备可能使用不同的数据格式，文件格式转换是解决文件对接的一种常用方法。

可以利用第三方工具或自定义脚本将文件从一种格式转换为另一种格式。

例如，可以使用XML转JSON工具将XML格式的文件转换为JSON格式。

2. 文件传输协议文件传输协议是在异构系统中进行文件对接的重要方法。

常用的文件传输协议包括HTTP、FTP和SCP等。

根据实际需求，选择适合的协议进行文件传输。

3. 数据编码和解码在异构系统中进行文件对接时，由于不同系统间的数据格式差异，需要进行数据编码和解码。

例如，可以使用Base64编码将数据转换为ASCII字符，以便在不同系统之间传输。

异构数据融合的概念介绍异构数据融合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。

在现实世界中，各种组织和机构都在产生大量的数据，这些数据往往分布在不同的系统、数据库或文件中，且格式和结构不一致。

为了能够更好地利用这些数据，提升数据分析的效果和价值，异构数据融合成为一个重要的研究领域。

异构数据融合不仅仅是简单地将数据集成在一起，更重要的是要通过数据清洗、转换和集成技术，使得不同数据源的数据可以互相补充、互相验证，从而最终得到更加准确、完整和一致的数据。

异构数据的特点异构数据主要有以下几个特点：1.来源广泛：异构数据可能来自不同的组织、机构或系统，包括企业内部的数据库、外部的开放数据源以及第三方数据提供商等。

2.格式多样：异构数据可能以不同的数据格式存储，如结构化数据（如关系型数据库、电子表格）、半结构化数据（如XML、JSON）和非结构化数据（如文本、图像、视频等）。

3.结构差异大：异构数据的结构也可能存在较大的差异，包括数据项和属性的命名不一致、数据项的顺序不同、数据粒度的差异等。

4.质量参差不齐：由于数据来源多样性，异构数据的质量可能参差不齐，包括数据缺失、数据错误、数据冗余等问题。

5.语义难以理解：异构数据的语义也可能因为不同的领域和应用而有所不同，数据之间的关联关系和含义需要进一步理解和推理。

异构数据融合的挑战异构数据融合面临以下几个主要挑战：1.数据清洗与集成：对于数据格式和结构不一致的情况，需要进行数据清洗和转换，将数据规范化成一致的格式和结构，消除数据冗余和错误。

2.数据匹配与关联：异构数据融合需要解决数据匹配和关联的问题，将不同数据源中相似或相关的数据进行关联，以实现数据的补充和验证。

3.数据标准化与一致性：异构数据融合需要定义统一的数据标准和规范，使得不同数据源中的数据具有一致的语义和解释，方便进一步的数据分析和应用。

4.数据质量与可信度：由于异构数据的质量参差不齐，需要进行数据质量评估和可信度分析，识别出可靠的数据源和数据，提高数据分析的准确性和可靠性。

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。

异构数据融合的概念异构数据融合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融合，以实现更全面、更准确、更有价值的数据分析和应用。

在现代社会中，数据已经成为了一种重要的资源，而异构数据融合则是将这些数据资源进行整合和利用的重要手段。

异构数据融合的概念源于数据集成和数据挖掘领域。

在数据集成中，异构数据融合是指将来自不同数据源的数据进行整合，以便进行更全面的数据分析和应用。

在数据挖掘中，异构数据融合则是指将来自不同数据源的数据进行整合，以便进行更准确的数据分析和应用。

异构数据融合的实现需要解决以下几个问题：1. 数据源的异构性：不同数据源之间存在着不同的数据格式、数据结构和数据语义，需要进行数据转换和映射。

2. 数据质量的异构性：不同数据源之间存在着数据质量的差异，需要进行数据清洗和数据预处理。

3. 数据安全性的异构性：不同数据源之间存在着数据安全性的差异，需要进行数据安全性的保护和控制。

4. 数据集成的异构性：不同数据源之间存在着数据集成的差异，需要进行数据集成的设计和实现。

异构数据融合的实现需要采用多种技术手段，包括数据转换、数据清洗、数据预处理、数据挖掘、数据集成等。

其中，数据转换是将不同数据源之间的数据进行转换和映射，以便进行数据集成和数据分析；数据清洗是将不同数据源之间的数据进行清洗和预处理，以便进行数据挖掘和数据分析；数据预处理是将不同数据源之间的数据进行预处理和优化，以便进行数据挖掘和数据分析；数据挖掘是从不同数据源之间的数据中挖掘出有价值的信息和知识，以便进行数据分析和应用；数据集成是将不同数据源之间的数据进行整合和融合，以便进行更全面、更准确、更有价值的数据分析和应用。

异构数据融合的应用范围非常广泛，包括金融、医疗、电商、物流、智能制造等领域。

在金融领域中，异构数据融合可以用于风险评估、投资决策、信用评估等方面；在医疗领域中，异构数据融合可以用于疾病诊断、药物研发、医疗保险等方面；在电商领域中，异构数据融合可以用于用户画像、商品推荐、营销策略等方面；在物流领域中，异构数据融合可以用于路线规划、配送优化、物流跟踪等方面；在智能制造领域中，异构数据融合可以用于生产调度、质量控制、设备维护等方面。

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。

异构系统文件对接方法异构系统是指由不同操作系统、编程语言、硬件平台组成的系统。

在现实应用中，不同的系统间经常需要进行数据交互和信息共享，因此异构系统文件对接方法成为了必须掌握的技能。

下面就介绍几种常见的异构系统文件对接方法。

一、FTP 文件传输协议：FTP 文件传输协议是一种基于 TCP/IP 协议的文件传输协议，它可以在不同操作系统之间进行文件传输，FTP 协议使用两个端口：21 端口用于传输命令，20 端口用于传输数据。

FTP 传输文件不受限于文件类型和文件大小，可在多种操作系统之间进行文件传输。

二、Samba：Samba 是一种开源软件，它实现了 SMB/CIFS 协议，能够让不同操作系统间实现文件共享，如 Linux 和 Windows 系统。

Samba 接口与 Windows 系统的接口相似，能够方便地实现不同系统之间的文件共享。

三、HTTP 超文本传输协议：HTTP 超文本传输协议是一种广泛应用的文件传输协议，通过 HTTP 协议，能够在不同的操作系统之间进行网页数据的传输和共享，包括文本、图片、视频、音频等多种类型的文件。

四、LDAP 轻量级目录访问协议：LDAP 轻量级目录访问协议是一种基于 TCP/IP 协议的应用层协议，主要用于访问和管理分布式环境下的目录服务。

其中，目录是一种服务，用于存储和管理信息，包括用户信息、组织结构等多种类型的数据。

LDAP 协议可在不同的操作系统之间进行目录数据的传输和共享，实现异构系统之间的信息共享。

需要注意的是，异构系统文件对接方法的选择应根据实际需求来确定。

例如，FTP 协议适用于文件传输，而 Samba 更适用于文件共享。

同时，不同的系统环境和网络状态也会影响文件对接方法的选择和使用。

总之，针对不同操作系统、编程语言、硬件平台所构成的异构系统，我们可以选择不同的文件对接方法来实现信息共享和数据传输。

每一种方法都具有自己的优点和适用范围，正确合理地选择和使用这些方法，能够实现不同系统之间的协同工作，提高系统效率和运行质量。

异构数据融合中的数据聚合与分析技术研究随着信息技术的快速发展和互联网的普及，大数据已经成为当今社会中的热门话题。

大数据的产生和应用给我们带来了许多机遇和挑战。

然而，由于大数据的异构性，如何对不同来源、不同格式、不同结构的数据进行聚合与分析成为了一个亟待解决的问题。

本文将对异构数据融合中的数据聚合与分析技术进行研究。

一、异构数据融合1. 异构数据概念异构数据是指来源于不同系统、不同领域、不同结构和格式的多种类型和多源头信息。

这些信息可能来自于传感器网络、社交媒体、云计算等各种渠道，它们具有高度复杂性和多样性。

2. 异构数据融合挑战由于异构数据具有高度复杂性和多样性，使得它们难以直接进行整合。

主要存在以下挑战：（1）结构差异：来自不同系统或领域的异构数据可能存在着完全不同或部分相似但没有一致性结构。

（2）语义差异：异构数据可能使用不同的术语和语义，导致数据的语义不一致。

（3）数据质量：异构数据的质量可能不同，包括准确性、完整性和一致性等。

（4）规模和速度：异构数据可能具有海量的规模和高速的产生速度，对处理能力提出了更高要求。

3. 异构数据融合方法为了解决异构数据融合的挑战，研究者们提出了一系列方法：（1）模式匹配：通过识别和匹配异构数据中相似或相同的模式来进行融合。

（2）语义映射：通过建立不同源头之间的映射关系来解决语义差异问题。

（3）规范化：将异构数据转化为统一格式或结构，以便进行整合分析。

（4）知识图谱：通过建立知识图谱来描述和组织异构数据之间的关系。

二、数据聚合与分析技术1. 数据聚合概念在进行大规模分析之前，需要将来自多个源头、多个格式、多个结构的异构数据进行聚合。

聚合是将多个来源或者格式不同但具有相似结构或含义的信息整合在一起形成一个统一的数据集的过程。

2. 数据聚合方法数据聚合方法可以分为以下几类：（1）物理聚合：将异构数据物理存储在一起，形成一个统一的存储空间，如数据仓库或数据湖。

（2）逻辑聚合：通过逻辑操作，将异构数据进行关联和整合，形成一个统一的视图。

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。

异构数据库系统之间进行数据通信的技术侯爱民1（东莞理工学院计算机科学与技术系 广东东莞 523808）摘要 数据库在企业信息管理中占有重要的地位。

面对各种各样的数据库（Orcale ，Sybase SQL Anywhere ，MS SQL Server ，Informix ，等等）和同一个数据库的不同版本，如何保留历史数据和利用共享数据，是企业管理者所关心的一件事情。

本文讨论了采用数据管道来解决数据库系统之间进行数据通信（即从一个数据库系统中传递历史数据或共享数据到另一个数据库系统中）的一种技术，论述了利用可视化的高级语言开发工具（PowerBuilder ）及其数据管道对象来实现这项技术的原理、方法及程序实现。

关键词 信息管理，数据库，数据管道，通信A Technique of Data Communication between HDBAimin Hou(Department of Computer Science and Technology , Dongguan University of Technology,Guangdong Dongguan 523808，China)Abstract : Database plays a key role in the business informatiom management . Facing the fact that there exist many different kinds of databases (for example , Qracle , Sybase SQL Anywhere , MS SQL Server , Informix , etc) and a various versions of the same database , how does the business manager remain the old data and enjoy the share data ? It is indeed a tough problem which the business manager should concern with . This paper discusses a technique for using data pipeline to solve the data communication between databases , so as to transfer the old or share data from one database to another , and presents the principle 、method and program of this technique which is accomplished based on a visual programming language (i .e . PowerBuilder) and a PB’s data pipeline object .Keywords : information management ; database ; data pipeline ; communication学科分类：520人们在进行信息化管理时要使用数据库系统。

多源异构数据融合技术路线在当今信息化时代，数据已成为企业和组织运营的重要资源，而多源异构数据的融合问题也成为了数据管理和分析的重要挑战。

多源异构数据融合技术的发展和应用，可以帮助企业和组织更好地理解和利用数据，提高运营效率和决策水平。

本文将从多源异构数据的定义、融合的挑战和技术路线等方面进行探讨。

一、多源异构数据的定义多源异构数据是指来自不同系统、不同网络、不同地域、不同部门等多个来源的数据，这些数据可能存在不同的格式、不同的结构、不同的语义和不同的精度。

多源异构数据的融合，是指将这些数据集成在一起，形成一个统一的数据集合，以便更好地进行分析和利用。

二、多源异构数据融合的挑战多源异构数据的融合面临着很多挑战，主要包括以下几个方面： 1.数据格式和结构不同：不同来源的数据可能采用不同的数据格式和结构，如XML、JSON、CSV等，这样导致数据的融合变得困难。

2.数据语义不同：不同来源的数据可能存在不同的语义，即同一种数据在不同的数据源中可能有不同的含义，这样会导致数据的不一致性。

3.数据精度不同：不同来源的数据可能存在不同的精度，即同一种数据在不同的数据源中可能有不同的精度级别，这样会导致数据的不准确性。

4.数据安全性和隐私性：多源异构数据的融合需要跨越不同的网络和系统，这样就会存在数据安全性和隐私性的问题，如数据的泄露和篡改等。

以上这些挑战，都会对多源异构数据的融合造成一定的影响，因此需要采用相应的技术来解决。

三、多源异构数据融合的技术路线为了解决多源异构数据融合的挑战，需要采用相应的技术路线，主要包括以下几个方面：1.数据清洗和集成：数据清洗是指将不同来源的数据进行预处理，去除冗余和错误数据，并将数据转换为统一的格式和结构；数据集成是指将清洗后的数据进行集成，形成一个统一的数据集合。

2.数据匹配和映射：数据匹配是指将不同来源的数据进行匹配，找出相同和不同的数据，以便进行后续的融合；数据映射是指将不同语义的数据进行映射，将不同的数据转换为统一的语义。

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。

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。

Oracle异构服务(Heterogeneous Service,HS)代学俊南京高泰科技有限公司南京 210009【摘要】：异构数据库之间的数据访问，是有一定难度的。

该文探讨异构数据库之间的数据访问方案，并分别祥细论述通过使用ORACLE 公司提供的普通连接(Generic Connectivity)和透明网关技术来实现ORACLE数据库与SQLSERVER数据库间的数据访问。

【关键词】：异构数据库；普通连接(Generic Connectivity)；透明网关一、引言数据库技术讯速发展的今天，面对很多企业使用不至一种数据库软件。

例如保险公司，总公司因业务量庞大，因而使用大型数据库来存储数据，如Oracle、Db2等，而各地的分支公司也都有自已的数据库系统，如：Informix、Sqlserver 等。

总公司需要实现和各个分支公司的数据实现互联互通，能够调用各个分支公司的数据库。

这就涉及异构数据库系统之间的数据共享问题，如何在这些异构数据库系统之间实现数据的共享呢？二、Oracle HS (Heterogeneous Services)深入解析及协同Gateway工作流程在企业里，通常可能有多种数据源，并且他们是异构的。

所谓的异构就是说他们是不同的产品，例如: Oracle Database, MS SQL Server, IBM DB2, Sybase ASE, MySQL, Postgre SQL, Excel, XML, Txt或者CSV等用于存放数据的产品或者文件。

那么假设我们需要这些异构的数据源同Oracle Database做交互，那么我们应该如何做呢？首先来看看Oracle 数据库如何同异构数据源作数据交互。

图1上图是一张Oracle 异构连接处理的架构图，其中我们可以看到主要的非数据源模块包括有HS(Heterogeneous Service), Agent. 还有一个远程数据库，我们假设它是异构的数据源。

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。