8、使用复杂对应关系集成关系数据源

使用复杂对应关系集成关系数据源

数据集成（DI）旨在将一组异构、自主的数据源组合起来，为用户提供这些数据的统一视图。在数据集成过程中，设计人员常常会遇到数据模型不兼容的问题，这些问题主要体现在结构和语义上的差异。其中，定义模式元素（如属性）之间的对应关系，以确定它们之间的关联方式，是最具挑战性的任务之一。

1. 数据集成概述

数据集成系统的目标是整合来自不同数据源的数据，并提供统一视图。实现这一目标主要有两种方式：
- 物化数据集成 ：将数据物理地整合到一个存储库中，数据仓库系统就是这种方式的典型代表。
- 虚拟数据集成 ：数据仍然保留在各个数据源中，只有在向数据集成系统提出查询时才进行整合，联邦信息系统和中介系统属于这种方式。

在数据集成中，模式映射问题是一个关键难题，它主要包括两个任务：
- 模式匹配 ：定义或生成模式元素之间的对应关系。
- 模式映射 ：找到数据转换方法，将源模式的数据实例转换为目标模式的数据实例。

模式匹配的结果是一组对应关系，这些对应关系可以使用局部视图（LAV）、全局视图（GAV）或全局和局部视图（GLAV）语言来描述。一旦完成模式匹配，就可以利用这些对应关系生成模式映射，例如通过 SQL 查询将源数据转换为可存储在目标中的数据。

2. 模式匹配研究现状

近年来，模式匹配领域开展了大量研究。大多数研究主要关注两个模式元素之间的 1 - 1 对应关系，这种匹配方式被称为基本匹配。然而，基本匹配忽略了许多