导读:本文包含了分布式数据库集成论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:数据库,分布式,数据,异构,实时,关系,空间。
分布式数据库集成论文文献综述
梁勇,WANG,Chao[1]（2019）在《关系数据库中分布式大数据集成冲突消解仿真》一文中研究指出针对当前方法在进行冲突消解时存在消解耗时较长、消解成功率较低的问题,提出一种基于BP神经网络的关系数据库分布式大数据集成冲突消解方法,利用相似度度量方法提取关系数据库中分布式大数据集成过程数据属性特征在语义上的冲突特征,包括字符类型属性值的数据、数值类型属性值的数据、布尔类型属性值的数据,还有区间值类型属性值的数据四种;在相似度计算基础上,实现不同属性值类型数据的冲突特征提取,将这些冲突特征输入到训练好的BP神经网络模型中,判断关系数据库中分布式大数据集成过程是否存在冲突,并对存在的冲突进行消解。仿真对比测试结果证明,所提方法能够实现关系数据库中分布式大数据集成过程的冲突消解,而且具有耗时低、成功率高的优点。(本文来源于《计算机仿真》期刊2019年05期）
王玥[2]（2018）在《关系数据库中分布式大数据的集成冲突消解算法》一文中研究指出针对现有关系数据库中分布式大数据集成冲突消解研究的不足,提出一种新的集成冲突消解算法。依据关系数据库中分布式大数据的集成过程对冲突进行分类,将其划分成语义冲突、模式冲突以及实例冲突。针对语义冲突,通过句法融合、逻辑树融合和频率融合法实现冲突消解。通过属性有向图对关系数据库中模式数据和实例数据的属性进行描述。从属性关系参与分布式大数据集成冲突的状态分析,通过关系的权重值对属性关系的重要程度进行量化处理。通过有向图全部关系的权重和对所有属性有向图的重要程度进行描述。综合分析冲突数与权重定义代价函数,在此基础上给出关系数据库分布式大数据集成冲突消解详细过程。实验结果表明,所提算法冲突识别和消解性能高。(本文来源于《科学技术与工程》期刊2018年03期）
李薇[3]（2016）在《分布式多空间数据库系统的集成技术》一文中研究指出分布式多空间数据库系统是实现异构空间数据源的互操性和实现空间信息共享的有效途径,而且也是理论上的热点课题。本文通过对其基本概念的界定以及对空间数据分布特征的探讨,试图提出多空间数据库系统集成的基本思路,为航空维修工作提供支持。(本文来源于《电子测试》期刊2016年10期）
徐爱萍,宋先明,徐武平[4]（2015）在《分布式异构数据库集成系统研究与实现》一文中研究指出由于历史原因和数据库技术的不断发展,很多部门已经积累并且还会大量积累各种异构数据,其异构性主要表现在数据库类型和数据结构的不同。针对这一问题进行研究,以叁峡库区水环境及水文分布式异构数据库为例,在分析水环境和水文数据需求的基础上,构建了水文及水环境数据交换架构和数据共享平台;采用异构多源数据库引擎中间件解决了不同种类数据库之间的数据交换问题;针对大量历史数据的交换问题提供了分批导入数据交换方式;使用数据目录注册的方式使得集成平台的管理和使用便捷通用。本研究的异构多源数据库引擎不仅可以方便地连接目前主流的各种数据库,还基于Web Services技术解决了连接Web数据接口的问题。研究成果可满足不同应用环境的异构数据集成需求。(本文来源于《计算机工程与科学》期刊2015年10期）
曹智[5]（2013）在《分布式异构数据库智能集成的研究》一文中研究指出由于数据库技术的发展，人们的工作也越来越离不开计算机技术。当前小到几十人的公司，大到几千几万人的跨国公司都运行着各种各样的应用系统。当不同的应用系统在有通信需求时，就不可避免的牵涉到异构数据库的通信、集成、数据同步等问题。对异构数据库系统的集成、数据同步等问题，前人已经有了大量的研究，并取得了丰富的研究成果。然而目前的异构数据库集成还需要或多或少的人工干预，因此异构数据库的智能集成是一个不可回避的课题。在对当前的分布式异构数据库集成系统的研究现状及成果进行分析之后，综合考虑了当前已经成熟的异构数据库集成方案的优缺点，采用目前流行的B/S模式，在应用调用层和数据库层构建一中间层系统，屏蔽掉底层数据库的差异性，实现了异构数据库的集成。该中间层系统使用SOA架构的设计思想，将后台的业务处理逻辑均封装为webservice服务，为以后系统的升级、和其他系统的集成等未知需求提供充分的灵活性。同时，系统采用spring的quarzt任务调度框架，解决了异构数据库系统的智能更新问题。经过系统架构设计、详细设计、系统实现等步骤之后，实现了一个基于SOA的分布式异构数据库智能集成系统，采用SOA的系统架构，实现了分布式异构数据库系统的集成。采用Spring的quarz任务调度框架，实现了集成系统的智能更新。通过中间件技术实现了一个分布式异构数据库的智能集成系统，实现了应用访问层对底层异构数据库的透明访问。(本文来源于《河北联合大学》期刊2013-12-04）
曹智,张振友[6]（2013）在《分布式异构数据库智能集成研究》一文中研究指出随着社会信息化和网络化的飞速发展,数据库系统呈现出多元化的趋势,因此异构数据库之间的集成成为无法回避的问题。本研究基于xml、webservice等技术,在web应用层和数据库层之间构建了一个中间件,实现了异构数据库之间的集成,同时利用spring框架的quartz定时任务调度实现集成系统的智能更新。(本文来源于《信息与电脑(理论版)》期刊2013年09期）
王亚兰[7]（2013）在《分布式异构数据库集成与透明访问的研究与实现》一文中研究指出随着计算机技术和通信网络的迅速发展以及相关应用技术的广泛普及,在信息化发展进程中,各行各业、各个单位均建立了大量的业务管理系统用来管理相关的数据,但是这些数据管理平台运行于不同的操作系统之上,采用不同的数据库系统,数据格式也没有统一规划,不利于数据的交流与共享。同样地,在高速列车数字化仿真平台中,也存在着大量的异构数据,采用了不同的数据库系统,数据库表众多且分布在不同的位置,数据由不同的专业产生、管理与使用。如何将各个系统中的数据集成在一起,为用户提供透明的数据访问,实现高速列车数字化协同仿真平台的全面数据共享,已成为一个亟待解决的问题。基于上述原因并结合高速列车数字化仿真平台的实际需要,本文研究分布式异构数据库集成与透明访问问题。首先分析了现有各种数据集成手段的优缺点,从实际需求出发,设计并实现了一种新型的异构数据集成访问系统。该系统依据中间件技术的核心思想,并引入虚拟数据库的构建策略,采用叁层架构,在上层用户和底层数据库之间,使用半结构化的XML技术和跨平台的Java技术,构建了一个虚拟数据库,由虚拟数据库为用户提供查询服务,并统一管理各数据库的访问接口,实现了各专业异构数据库的数据集成和透明访问。其次,本文对分布式异构数据库集成透明访问系统中的每个模块进行了功能规划与设计,详细阐述了其核心模块的设计和实现方法,主要包括数据源注册、用户注册、查询请求处理以及查询结果处理模块。本系统采用java数据库连接技术JDBC进行数据库的连接和访问,采用dom4j技术进行XML文件的解析,使用Java Swing技术实现用户应用程序,提供友好的访问查询界面。最后,本文进行了异构数据库的集成和数据透明访问的功能及性能测试,验证了论文的研究思路及技术路线的正确性和有效性。本文所设计并实现的系统实现了高速列车数字化仿真平台的各专业的数据集成工作,并且成本较低,系统配置灵活性高,兼容性好,易于移植,具有很强的可扩展性,为今后的相关工程提供了参考价值。(本文来源于《西南交通大学》期刊2013-05-01）
周京晖[8]（2013）在《集成消息服务和定时通知的分布式内存数据库》一文中研究指出作者主持研发的UniBase是同时提供数据缓存、消息服务和定时通知叁种常见服务的分布式内存数据库。本文简要介绍了该产品的整体系统架构和关键实现方法。同时集成多个功能的UniBase在降低系统资源占用和项目整体成本上有着显着的优势。(本文来源于《软件》期刊2013年01期）
董永峰,侯向丹,袁超,顾军华[9]（2012）在《分布式异构数据库同步集成的研究与应用》一文中研究指出企事业单位拥有众多不同系统,形成信息孤岛,为了更好地利用数据资源,实现数据共享,提出一种基于XML/JAVA的分布式异构数据库同步集成方案,该方案屏蔽了各个异构数据源的操作系统、数据库平台、数据结构等方面的异构性,为系统提供了灵活多变的集成方案。(本文来源于《计算机应用与软件》期刊2012年06期）
王利军[10]（2011）在《基于分布式数据库的天然气信息集成管理系统研究与应用》一文中研究指出天然气作为一种清洁、高效的能源,与人们的生产生活日益密切,随着天然气管网的不断建设及其结构的日益复杂,实时掌握管网动态运行数据,并进行科学的分析处理,为企业安全管理提供重要手段。DCS的出现使它在工业中多参数与复杂控制回路的自动监测和控制中得到了广泛应用,也是天然气配气站管线计量信息采集与显示的基本手段,但DCS并未留有数据接口,难以与企业现有业务管理系统、GIS等进行有效集成,且由于配气站空间分布广和相互独立,并未实现计量数据的远程安全传输与共享,无法与企业设施的空间拓扑结构相结合实现统一可视化管理,难以满足现代企业管理需求。为此,利用数据库、网络通信及GIS图形数据管理与分析等技术,将地理上相互独立、分散的DCS整合起来,通过建立分布式DCS主动实时数据库,将各配气站数据在控制中心建立的集成系统中进行统一管理,以实现海量数据远程实时更新与安全共享。本文在分析用户需求与企业空间结构的基础上,将集成系统分为DCS数据接收与存储子系统和控制中心集成管理子系统两部分,并构建了系统的总体框架、网络拓扑结构与数据一体化集成模型。在了解配气站DCS物理结构与数据存储格式后,通过研究Modbus协议RTU通信模式及其消息帧模式,基于计算机RS-232端口,采用WINDOWS串行通信与数据库技术,建立了DCS主动实时数据库,基本实现了PC机与DCS间的通信,为系统集成提供了开放的数据接口。控制中心子系统利用FTP/SSL、TCP/IP等网络通信协议、采用数据库技术无缝连接地理信息与计量信息,并结合现有业务管理流程、GIS中多种空间分析与统计功能,运用AE (ArcGIS Engine)组件包、ArcGIS地理数据库、SQL Server2005数据库和VC#.NET语言二次开发实现了天然气信息集成管理系统的基本功能,充分发挥GIS与DCS的性能。论文的主要研究内容和成果包括：1.根据DCS计量数据、管网空间数据特点和企业业务需求,研究了基于COM技术的计量数据与地理数据一体化集成模型和业务功能集成模式,并在此基础上设计了系统的总体结构和网络拓扑结构；2.在研究Modbus-RTU通信模式及其消息帧的基础上,采用WINDOWS串行通信技术与数据库技术设计了分布式DCS主动实时数据库,同时,为降低数据库压力,通过构建网络共享文件夹保存数据库中自动导出的每天海量的采集数据,并基于TCP/IP、FTP/SSL网络协议初步实现数据远程安全传输与共享；3.基于COM技术将数据服务层、业务逻辑层与系统应用层进行统一管理,构建了集成系统总体数据库模型,实现GIS与DCS数据库的无缝连接,并设计了数据库安全体系结构,为上层应用系统提供稳定的数据服务；4.根据已设计的DCS数据库、系统总体结构与网络拓扑结构,基于ArcGIS Engine、Geodatabase、SQL Server 2005、Socket及VC#.NET,编程基本实现了天然气信息集成管理系统。经实践表明,该集成系统实现了天然气计量数据与地理数据的统一可视化管理等基本功能,具有一定的实用价值。(本文来源于《西南交通大学》期刊2011-05-01）
分布式数据库集成论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对现有关系数据库中分布式大数据集成冲突消解研究的不足,提出一种新的集成冲突消解算法。依据关系数据库中分布式大数据的集成过程对冲突进行分类,将其划分成语义冲突、模式冲突以及实例冲突。针对语义冲突,通过句法融合、逻辑树融合和频率融合法实现冲突消解。通过属性有向图对关系数据库中模式数据和实例数据的属性进行描述。从属性关系参与分布式大数据集成冲突的状态分析,通过关系的权重值对属性关系的重要程度进行量化处理。通过有向图全部关系的权重和对所有属性有向图的重要程度进行描述。综合分析冲突数与权重定义代价函数,在此基础上给出关系数据库分布式大数据集成冲突消解详细过程。实验结果表明,所提算法冲突识别和消解性能高。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
分布式数据库集成论文参考文献
[1].梁勇,WANG,Chao.关系数据库中分布式大数据集成冲突消解仿真[J].计算机仿真.2019
[2].王玥.关系数据库中分布式大数据的集成冲突消解算法[J].科学技术与工程.2018
[3].李薇.分布式多空间数据库系统的集成技术[J].电子测试.2016
[4].徐爱萍,宋先明,徐武平.分布式异构数据库集成系统研究与实现[J].计算机工程与科学.2015
[5].曹智.分布式异构数据库智能集成的研究[D].河北联合大学.2013
[6].曹智,张振友.分布式异构数据库智能集成研究[J].信息与电脑(理论版).2013
[7].王亚兰.分布式异构数据库集成与透明访问的研究与实现[D].西南交通大学.2013
[8].周京晖.集成消息服务和定时通知的分布式内存数据库[J].软件.2013
[9].董永峰,侯向丹,袁超,顾军华.分布式异构数据库同步集成的研究与应用[J].计算机应用与软件.2012
[10].王利军.基于分布式数据库的天然气信息集成管理系统研究与应用[D].西南交通大学.2011
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