异构多源数据整合：体系结构与Java解决方案

本文主要探讨了多源异构数据整合在现代信息技术背景下的重要性和应用研究。多源数据库之间的异构差异，包括数据模型、查询语言和系统结构的不一致性，使得用户在进行跨数据库操作时面临诸多挑战。为了克服这些问题，研究者提出了基于中间件体系结构的异构多源数据库整合解决方案。 该研究首先分析了异构数据集成的关键要素，如体系结构，它涵盖了联邦数据库、Wrapper/Mediator中间件结构和数据仓库等不同类型。作者选择Wrapper/Mediator中间件结构，因为其能够有效地隐藏局部数据源的异构性，提供实时查询服务，并且相对于数据仓库，其成本更低，扩展性更好。 模式映射是解决异构数据整合的核心环节，研究者采用了GAV（Global/Aggregated View）方法，这是一种将全局视图与局部视图关联起来的策略。系统设计中，利用Java语言作为开发工具，结合JDBC 4.2技术进行数据库连接，算法则通过类Java语法进行描述，模式及其集成信息均采用XML进行标准化存储，确保了系统的可扩展性和互操作性。 在实际应用中，论文展示了通过这种方式如何成功地解决模式冲突，即在不同数据源中的相同概念可能存在不同的表示形式；同时，也实现了全局查询的分解，使用户能够在统一的查询语境下获取到所需信息。数据集成处理部分，通过中间件架构确保了数据的一致性和准确性。 通过实际用例测试，证明了这种方法的有效性和实用性，系统运行表现出良好的性能，显示出在多源异构数据环境中具有很高的应用价值。最后，论文强调了数据整合、中间件体系结构、多源异构和多数据库管理的重要性，以及它们在信息技术领域中的关键地位。 这篇文章深入研究了多源异构数据整合的关键技术和策略，为提高数据共享和互操作性提供了有价值的理论和实践支持，对于企业级应用系统和分布式数据环境的优化具有重要意义。