数据集成技术：解决多库系统通用标识符问题

"基本数据集成-多库系统与数据集成技术" 在信息技术领域，数据集成是将来自不同来源的数据统一管理和整合的过程，以提供一致、准确的信息，促进跨部门、跨系统的协同工作。数据集成的必要性在于解决数据分散、异构以及信息孤岛的问题，提高数据的可用性和决策效率。 数据集成的概念强调对异构数据进行统一表示和管理，通过数据集成，用户可以无视底层数据源的差异，通过单一的接口访问和操作所有数据。关键在于创建一个统一的数据模式，以隐藏各个源数据的结构和平台差异，实现数据的无缝连接。 数据集成的主要特征包括分布性、自治性和异构性。分布性意味着数据源可能分布在不同的地理位置，需要考虑网络性能和安全；自治性确保每个局部系统可以在不干扰全局集成的情况下独立运作；异构性涉及不同的硬件、软件环境以及结构、半结构和非结构化数据。 数据集成有四个层次，分别是基本数据集成、多级视图集成、模式集成和多粒度数据集成。基本数据集成是处理通用标识符问题，确保同一业务实体在多个系统中的唯一性。这通常通过隔离（给每个实体分配唯一标识）和调和（识别并合并相同实体的实例）来实现。在处理数据冲突时，例如多个来源的数据，通常会设定优先级或采用近似值填充丢失的数据。 多级视图集成则通过建立不同级别的数据表示，如底层的局部模型、中间的公共模式以及高层的综合模型，实现对数据源间关系的集成。这一过程涉及到两级映射，将局部数据转换为公共模式，再转换为综合视图，以适应不同用户的查询需求。 模式集成关注于不同数据源的模式一致性，通过模式匹配和转换，使得多种数据模型能够协调工作。多粒度数据集成则是为了处理不同抽象级别或详细程度的数据，允许用户根据需要查看数据的粗略概览或详细信息。 数据集成技术是现代信息系统的核心组成部分，它通过解决数据分散、异构和一致性问题，提升了数据的价值和利用率，对于企业的决策支持和业务流程优化至关重要。在实施数据集成项目时，需要充分理解不同集成层次的特点，选择合适的方法和技术，以实现最佳的数据整合效果。