论文摘要
随着信息化的推进,信息集成成为信息化行业面临的重要挑战。这种信息集成的要求是由具有全局化的应用需求引起的,这样的应用需求客观上需要利用统一的应用框架,对众多分布、异构并且自治的信息系统及其产生的数据进行集成,另外还要考虑到用户对信息资源深层次挖掘和加工的需要。XML数据仓库是以XML技术为基础的新型数据仓库,是解决异构数据源集成的重要手段。本文对XML数据仓库进行了研究,尤其是对其视图模型和存储方式进行了深入讨论。对XML数据仓库视图模型进行了改进,提出了包含模式、分区和视图三层数据结构的新视图模型,并对视图模型中各种数据结构给出了XML Schema定义。改进后的视图模型完整的记录了数据提取、整合的全过程。针对新视图模型,本文提出了相应的存储机制,主要是XML数据的存储和数据仓库组件的存储。XML数据的存储采用了数据和结构分离的方式,使得当对数据的结构进行重组时,不涉及具体数据,减少了数据冗余,提高了查询和更新的效率。数据仓库组件的存储方式满足视图模型的存储需求,并且在模式、分区、视图中有效保存了数据的来源。以改进的视图模型和存储机制为基础,本文提出了XML数据仓库的增量维护的解决方案和相关算法。利用存储在各级数据模型中的每个元组的来源信息将数据源中的更新准确的传递到相关模式、分区和视图,从而实现增量维护。并且通过实验分析了改进后的XML数据仓库的维护性能。最后本文将XML数据仓库应用于集成演习系统。设计了模块化组件式的集成演习系统的整体框架结构。设计并实现了基于演习的XML数据仓库,生成了多组模式、分区和视图,最终实现了基于XML数据仓库的异构数据源集成。
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