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为了有效地对异构专利数据源进行统一的查询,提出一个基于本体的异构专利数据源集成系统.该系统引入本体解决数据源集成中存在的语义异构,通过全局数据模式为用户提供统一的查询接口,将用户针对全局数据模式的查询重写为针对各个局部数据源的子查询.使用该系统,用户可以从异构的专利源中得到正确的查询结果. 相似文献
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由于异构数据源集成系统需要集成包括WWW在内的各种数据源,有些数据源既无规则的模式结构,又无强有力的查询功能,给查询规划造成一定的困难.在分析异构集成系统中查询规划生成需求的基础上,引入数据源能力描述的概念,进而提出数据源能力描述框架.该框架以数据源局部模式与中介模式的语义映射以及数据源查询能力的描述为支撑,较好的满足了查询规划的需求,并为查询优化提供保证.在此基础上,设计了一个基于数据源能力描述的查询规划系统框架,并通过一个完整的例子说明数据源能力描述框架在查询规划中的应用. 相似文献
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在很多的实际应用中需要集成地访问异构的数据源,而异构数据源的数据结构模式未知且不固定。为此,为了解决上述问题我们在DM异构数据源集成系统中设计了一种针对半结构化数据的自描述的数据模型SSDM(SemiStructured Data Model),并在此基础上构造了查询语言SDQL(SemiStructured Data Query language)和针对不同数据源的捆绑器,从而很好地解决了这个问题。 相似文献
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一个基于CORBA的异构数据源集成系统的设计 总被引:28,自引:0,他引:28
提出一个基于CORBA(common object request broker architecture)的即插即用的异构多数据源集成系统的设计方案.由于采用具有较强描述能力的OIM(object model for integration)对象模型作为集成系统的公共数据模型,该系统不仅能集成各种异构数据源,包括数据库系统、文件系统、WWW上HTML文件中的数据,而且能集成随时插入的新数据源中的数据.着重讨论系统的总体结构、OIM对象模型、查询处理及界面设计. 相似文献
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异构数据源集成应用模型及其查询处理方法 总被引:6,自引:1,他引:6
异构数据源联合使用的目的是屏蔽数据源的异构性,提供给用户一个使用多种数据源的统一接口,在实现联合使用的系统中的难点是用户查询的重写和分解。该文介绍了基于半结构化数据模型的异构数据源联合使用的实现,描述了其中的查询重写和查询分解的方法。 相似文献
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给出了一种分布式异构数据源集成查询系统的设计与开发。能够实现对关系型数据库、本件和XML档等不同数据源的透明存取,查询系统读取不同数据源的数据字典,通过模式管理器建立起集成模式。用户通过查询处理器建立基于集成模式的查询,系统根据连接信息和配置信息把对集成模式的查询分解成对每个数据源的子查询,各个数据源的查询结果返回后要被合并处理,再呈现给用户,实现了对异构数据源的有效查询。 相似文献
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Web信息集成系统中查询的处理 总被引:1,自引:0,他引:1
为了有效地实现对Web上异构数据源的统一查询处理,提出了一个基于本体的异构数据源集成系统模型OBIISM,引入本体解决各数据源语义层上的异构,通过两级查询重写将用户提交的查询转化为对数据源的查询,为查询异构数据源提供了一个语义统一的接口. 相似文献
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查询优化是异构数据集成中需要解决的关键问题之一,但环境的分布性、异构性以及局部数据源的自治性使得异构数据集成中的查询优化变得非常困难。通过对异构数据集成中查询后处理调度的分析,给出了查询后处理的全局查询图表示,并给出了基于全局查询图的查询后处理并发调度方法,最后给出了一种基于统计推理的查询后处理动态优化策略,它可用于基于全局查询图的查询调度中,实现查询后处理的动态优化。 相似文献
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AMOS is a mediator system that supports passive (non-intrusive) integration of data from heterogeneous and autonomous data sources. It is based on a functional data model and a declarative functional query language AMOSQL. Foreign data sources, e.g., relational databases, text files, or other types of data sources can be wrapped with AMOS mediators, making them accessible through AMOSQL. AMOS mediators can communicate among each other through the multi-database constructs of AMOSQL that allow definition of functional queries and OO views accessing other AMOS servers. The integrated views can contain both functions and types derived from the data sources. Furthermore, local data associated with these view definitions may be stored in the mediator database. This paper describes AMOS' multi-database query facilities and their optimization techniques. Calculus-based function transformations are used to generate minimal query expressions before the query decomposition and cost-based algebraic optimization steps take place. Object identifier (OID) generation is used for correctly representing derived objects in the mediators. A selective OID generation mechanism avoids overhead by generating in the mediator OIDs only for those derived objects that are either needed during the processing of a query or have associated local data in the mediator database. The validity of the derived objects that are assigned OIDs and the completeness of queries to the views are guaranteed by system generated predicates added to the queries. 相似文献
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基于XML的异构数据集成系统的查询处理 总被引:4,自引:0,他引:4
讨论了基于XML的Web异构数据源集成系统中的查询处理,并提出了针对全局视图的语义缓存的实现方法,包括查询与缓存入口的匹配算法,网络环境下缓存建立和淘汰算法;最后描述了Gav模式集成方式下的查询分解和优化方法。 相似文献
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The mediator-wrapper approach to integrate data from heterogeneous data sources has usually been centralized in the sense that a single mediator system is placed between a number of data sources and applications. As the number of data sources increases, the centralized mediator architecture becomes an administrative and performance bottleneck. This paper presents a query decomposition algorithm for a distributed mediation architecture where the communication among the mediators is on a higher level than the communication between a mediator and a data source. Some of the salient features of the proposed approach are: (i) exploring query execution schedules that contain data flow to the sources, necessary when integrating object-oriented sources that provide services (programs) and not only data; (ii) handling of functions with multiple implementations at more than one mediator or source; (iii) multi-phase query decomposition using a combination of heuristics and cost-based strategies; (iv) query plan tree rebalancing by distributed query recompilation. 相似文献