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基于数据虚拟化技术的多来源数据集成方法
引用本文:张子晔,刘玉龙,呼北.基于数据虚拟化技术的多来源数据集成方法[J].计算机与现代化,2019,0(11):18.
作者姓名:张子晔  刘玉龙  呼北
作者单位:中国电子科技集团公司第十五研究所系统八部,北京,100083;中国电子科技集团公司第十五研究所系统一部,北京,100083
基金项目:国家重点研发计划资助项目(2018YFC0831202)
摘    要:司法业务数据存储没有统一的格式标准,各机关在进行数据查询访问时存在数据孤岛现象。为解决数据访问之间的异构性,本文提出一种基于数据虚拟化的多来源司法数据集成方法,通过数据虚拟化技术建立元数据映射关系,利用中间件构成数据交换中心,实现多机关多类型司法数据集成。利用改进的K-means聚类算法对虚拟对象元数据进行聚簇,缩短数据访问时间,提高司法数据查询效率。本文方法可以忽略数据存储异构性的影响,实现各司法机关无障碍数据访问通道。

关 键 词:数据虚拟化  中间件  元数据  改进的K-means聚类算法
收稿时间:2019-11-15

Multi-source Data Integration Method Based on Data Virtualization Technology
ZHANG Zi-ye,LIU Yu-long,HU Bei.Multi-source Data Integration Method Based on Data Virtualization Technology[J].Computer and Modernization,2019,0(11):18.
Authors:ZHANG Zi-ye  LIU Yu-long  HU Bei
Abstract:There is no uniform format standard for judicial business data storage, and there exists data islands in each organization’s data query and access. In order to solve the heterogeneity between data access, this paper proposes a multi-source judicial data integration method based on data virtualization, which establishes metadata mapping relationship through data virtualization technology, and uses middleware to form a data exchange center to realize multi-organ and multi-type judicial data integration. The improved K-means clustering algorithm is used to cluster virtual object metadata, shorten data access time and improve judicial data query efficiency. The proposed method can ignore the influence of data storage heterogeneity and realize accessible data access channels of various judicial organs.
Keywords:data virtualization  middleware  metadata  improved K-means clustering algorithm  
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