基于元数据的数据仓库并行方法的应用研究

提出一种并行转换元数据管理的软件体系结构,结构基于公共仓库元模型（CWM）规范,以CWM元模型规定元数据集成、交换内容,XML元数据交换提供实时元数据交换和共享机制。采用并行数据转换结构PDTS,即可实现时应分布元数据的动态读取。体系结构有效实现了对元数据互操作和实时分布存取的可行性和有效性。     

基于元数据的数据交换系统任务模型

ETL包含数据的抽取、转换、加载三个部分,是构建数据仓库的重要环节。为解决异构数据源集成问题,本文提出了基于元数据的数据交换系统,并在该基础上阐述了数据交换系统中的任务设计模型和任务调度模型。最后介绍了数据交换系统中的主要算法以及设计模式。     

基于XML的分布式数据交换中间件研究

XML技术由于其良好的数据描述能力，在异构系统间的数据交换中得到广泛应用。文中提出一种基于XML的分布式数据交换中间件模型，给出了该模型的体系结构和功能定义，分析了元数据模型的定义方法和数据转换思想，讨论了实现了数据转换的关键技术。     

基于元数据的电子政务数据交换的研究

如何方便快捷的实现数据交换是目前电子政务建设中非常重要的一环,尽管目前已经存在一些技术可以实现数据交换目的,但是总是存在着一些问题。文章从数据交换元数据的讨论着手,提出了基于元数据的数据交换系统模型,探讨了数据交换系统中元数据的定义及作用。     

数据仓库中实时元数据管理的研究

提出一种实时分布元数据管理的软件体系结构。结构基于公共仓库元模型（CWM）规范，以CWM元模型规定元数据集成、交换内容，XML元数据交换（XMI）提供实时元数据交换和共享机制，仅需一个接口驱动程序，即可实现对应分布元数据的动态读取。原型实验已验证了体系结构对元数据互操作和实时分布存取的可行性和有效性。     

基于元数据的数据整合平台

针对数据资源整合的共性问题,提出了一种基于元数据、结合Web服务与本体技术的数据资源共享与整合平台的实现框架(MDDI).重点讨论了基于JavaCC设计与实现的元数据自动抽取与转换工具,该工具把与各平台相关的元数据自动提取并转换为与平台无关的元数据,实现了基于元模型的元数据集成,为最终实现数据的共享和整合奠定了基础.     

基于CWM的元数据管理系统中数据交换格式的研究

通用数据仓库元模型(CWM)是为数据仓库及商业智能环境间方便地交换元数据而制定的一个标准,可望成为未来数据仓库元数据管理的规范。它采用XMI作为元数据交换的基本格式。该文给出了一个基于CWM的元数据管理原型系统MMS的逻辑框架,并重点介绍了该系统的数据转换功能,其中给出了转换的形式化描述和几种元数据的XMI编码。     

基于XML和JMS的异构数据交换集成的研究

随着企业信息化不断深入,对于异构数据集成的要求越来越迫切。为此提出了一种异构数据交换集成的模型。首先构造异构数据库的元数据的模式XML Schema,并建立元数据与XML Schema间的映射,将异构数据表示成XML形式,使用JMS技术完成系统间XML的传输,再根据本地数据库的元数据与XML Schema的映射将XML中的数据转化为本地数据库可用数据,从而较好地解决了异构数据集成和交换的问题。     

目录服务技术在电子政务数据交换平台中的应用

本文在研究目录服务技术的基础上，设计了应用于电子政务数据交换平台中的元数据的组织模式和多目录数据库模型，为有效的管理和组织数据，处理数据的分布管理和集中使用提供了一个解决方案。     

元数据在构件软件测试用例生成中的应用研究

首先分析了构件测试的基本过程，在对元数据的基本概念进行概述的基础上，给出了用例元模型、测试用例元模型以及用例到测试用例的转换．构造了元数据的组成元素，以及嵌入该元数据后的测试模型，最后，给出了一个用上述方法实现的一个实例．     

金融领域基于本体模式的关联数据转换解决方案

提出了一个在金融领域范围内基于本体模式关联数据转换的解决方案。通过本体标注表现XML Schema与本体之间的关系，经过本体推理和匹配完成模式之间元素和路径的匹配映射关系，生成的XQuery脚本可以完成整个数据转换工作。     

基于元数据的分布异构数据集成研究

将“虚拟法”和“数据仓库法”结合,通过统一的数据交换中心解决数字气田分布异构数据集成问题。建立包含全局模式和全局-局部映射的元数据字典,屏蔽异构数据细节,由此解决异构数据的各种冲突。提出一种由分布数据源的局部模式归并建立全局模式和映射表的算法,以提高模式集成的自动能力。     

An Efficient Schema Transformation Technique for Data Migration from Relational to Column-Oriented Databases

Data transformation is the core process in migrating database from relational database to NoSQL database such as column-oriented database. However, there is no standard guideline for data transformation from relational database to NoSQL database. A number of schema transformation techniques have been proposed to improve data transformation process and resulted better query processing time when compared to the relational database query processing time. However, these approaches produced redundant tables in the resulted schema that in turn consume large unnecessary storage size and produce high query processing time due to the generated schema with redundant column families in the transformed column-oriented database. In this paper, an efficient data transformation technique from relational database to column-oriented database is proposed. The proposed schema transformation technique is based on the combination of denormalization approach, data access pattern and multiple-nested schema. In order to validate the proposed work, the proposed technique is implemented by transforming data from MySQL database to HBase database. A benchmark transformation technique is also performed in which the query processing time and the storage size are compared. Based on the experimental results, the proposed transformation technique showed significant improvement in terms query processing time and storage space usage due to the reduced number of column families in the column-oriented database.     

Data schema evolution support in XML-relational database systems

Many XML-relational systems, i.e., the systems that use an XML schema as an external schema and a relational schema as an internal schema of the data application representation level, require modifications of the data schemas in the course of time. Schema evolution is one of the ways to support schema modifications for the application at the DBMS level. A number of schema evolution support systems for different data models have been suggested. Schema evolution can be applied to mapping-related evolving schemas (such as schemas of XML-relational systems), the transformation problem for which is also known as schema adaptation. In this paper, a survey of various approaches to solving the outlined problems is given.     

考虑类型信息的异构数据源信息交换方法研究

异构信息源模式集成中,除解决模式结构冲突外,还需要考虑模式结构对应的数据类型差异,以保证模式集成和信息交换过程的准确性.本文在考虑不同模型语言类型约束和复合对象类型的基础上形式化描述了类型体系,在公共类型体系内容定义的基础上给出了考虑约束和复合对象类型的中间模型类型体系的构建方法,建立了异构数据模式类型体系与中间模型类型体系的类型映射关系.相比其他类型匹配方法,具有搜索空间小、处理范围广的特点.     

Data exchange and schema mappings in open and closed worlds

In the study of data exchange one usually assumes an open-world semantics, making it possible to extend instances of target schemas. An alternative closed-world semantics only moves ‘as much data as needed’ from the source to the target to satisfy constraints of a schema mapping. It avoids some of the problems exhibited by the open-world semantics, but limits the expressivity of schema mappings. Here we propose a mixed approach: one can designate different attributes of target schemas as open or closed, to combine the additional expressivity of the open-world semantics with the better behavior of query answering in closed worlds. We define such schema mappings, and show that they cover a large space of data exchange solutions with two extremes being the known open and closed-world semantics. We investigate the problems of query answering and schema mapping composition, and prove two trichotomy theorems, classifying their complexity based on the number of open attributes. We find conditions under which schema mappings compose, extending known results to a wide range of closed-world mappings. We also provide results for restricted classes of queries and mappings guaranteeing lower complexity.     

Data exchange: semantics and query answering

Data exchange is the problem of taking data structured under a source schema and creating an instance of a target schema that reflects the source data as accurately as possible. In this paper, we address foundational and algorithmic issues related to the semantics of data exchange and to the query answering problem in the context of data exchange. These issues arise because, given a source instance, there may be many target instances that satisfy the constraints of the data exchange problem.We give an algebraic specification that selects, among all solutions to the data exchange problem, a special class of solutions that we call universal. We show that a universal solution has no more and no less data than required for data exchange and that it represents the entire space of possible solutions. We then identify fairly general, yet practical, conditions that guarantee the existence of a universal solution and yield algorithms to compute a canonical universal solution efficiently. We adopt the notion of the “certain answers” in indefinite databases for the semantics for query answering in data exchange. We investigate the computational complexity of computing the certain answers in this context and also address other algorithmic issues that arise in data exchange. In particular, we study the problem of computing the certain answers of target queries by simply evaluating them on a canonical universal solution, and we explore the boundary of what queries can and cannot be answered this way, in a data exchange setting.     

异构数据交换中关键技术研究

异构数据库间的数据交互日益频繁,可扩展标记语言逐步展现了其在数据存储、数据交换等领域的显著优势,迅速成为数据格式标准.该文阐明了一种基于XML的异构数据交换方法,描述了关系型数据库关系模式到XML Schema模式的转换方法,并建立了数据转换的公共数据模型.     

基于XML的异构数据交换模型的研究

基于XML的异构数据交换系统通过XML提供通用数据格式,在异构数据源间信息交换的模型中使用XML文档作为中间文件.由于以往的交换系统只提取出了少部分用户自定义完整性约束,因此提出一种新的关系模式和XML模式相互转换的方法.在转换过程中,重新定义了关系模式的通用模型,从而保证了数据的完整性.通过实验证明了该转换方法的可行...     

一种异构数据源模型转换和模式集成框架

异构数据源集成系统的主要任务是屏蔽数据源数据模型的异构性，提供对数据的统一访问。公共数据模型、模型变换和中间数据模型被广泛用来解决该问题。由于数据集成工作的工作量和任务对象日益复杂、规模日趋庞大，仅采用公共数据模型不能满足现有集成要求。异构数据源数据模型内在的关联性虽然使得面向语义集成变得更加复杂，但更利于模型转换方法在数据集成中的应用。模型转换是模式集成的基础，本文给出了异构数据源模型的形式化描述方法和基础模型转换操作形式化框架。该框架能够保证模型、实例和约束三者的相互独立，适用于大多数基础数据模型及其之间的转换和集成应用。通过该框架可简化和规范异构数据源数据模型转换和模式集成过程。