第5章:信息与系统集成 信息系统集成技术要点
52页1、第5章 信息系统集成技术,信息系统集成技术体系 数据流集成技术 信息流集成技术 信息管理集成技术 流程重组与业务流程集成 信息服务集成技术,本章内容,1.信息系统集成技术体系,2. 数据流集成技术,数据流集成内容与技术 集成目的:以网络为基础条件,实现不同应用程序对数据的跨平台、跨系统访问,使各业务系统、子系统之间的数据实现共享。 集成层面:数据通信层面、数据管理层面,2. 数据流集成技术,数据流集成内容与技术 集成内容 建立面向全局的统一数据模型。 建立局部数据模型与全局数据模型之间的转换机制(比如可以通过建立元数据库来实现数据模型的映射)。 整理分散、异构数据源中的数据,使得数据在全局模型下的一致,即解决数据结构、格式不一致问题(需要对数据进行梳理、清洗、整理)。 建立中心数据库,即建立全局统一的数据库,完成分散数据的集中。 建立全系统统一的数据表达及数据访问(交换)机制。,2. 数据流集成技术,数据流集成内容与技术 数据流集成的主要技术 数据库技术 数据仓库技术 数据库接口技术 XML技术等,2. 数据流集成技术,数据库技术 数据模型:数据模型主要是指数据的表示方法和组织方法,即
2、如何存放数据、数据之间的关系、获取数据的方法与途径。 需求阶段:概念模型,用E-R(Entity-Relationship)图描述。实体是对客观事物的抽象,联系是实体之间的关联性。,2. 数据流集成技术,数据库技术 设计阶段:逻辑模型(结构化数据模型),一般由3部分内容组成数据结构、数据操作、数据完整性约束。 关系模型:一个实体、一个多对多联系都可映射成一张二维表(关系),表与表之间通过关键字字段进行关联。,学生,课程,选课,2. 数据流集成技术,数据库技术 详细设计或实现阶段:物理模型,与具体DBMS相关的数据库描述。 采用DDL(Data Define Language)进行描述,一般包括:库结构、表结构、相关映射、相关约束等。,学生表,2. 数据流集成技术,数据库技术 DBMS:数据库管理系统,DataBase Management System DBMS功能:数据结构定义、数据操纵、安全性控制、完整性控制、并发控制、数据库维护 DBMS产品:Oracle,SQL Server,DB2,Sybase,MySQL等,2. 数据流集成技术,数据仓库技术 数据仓库(Data Wareh
3、ouse,DW):为决策提供支持服务的面向主题的、集成的、随时间变化而又相对稳定的数据集合。 主题(Subject) :是用户关心的领域问题,比如税收收入、欠税、年产量等。 DW按主题组织数据,数据库则往往按照功能来组织数据。 集成(Integrated):对异构、分散数据进行抽取、清洗(E)、转换(T)、归并、加载(L)、汇总等一系列加工,形成表示一致、内容准确的数据,而不是从各个业务系统中简单抽取出来的数据。 因此数据仓库中的数据是一种全局性数据。 随时间变化(Time-variant)而又相对稳定(nonvolatile):数据仓库的数据会随着业务系统数据的变化而变化,但变化周期长于业务系统,且数据一般只追加,而不能修改和删除。,2. 数据流集成技术,数据仓库技术 DW数据模型 DW中的“维”:观察数据的角度。例如:水平维可以是相同级别数据的归类、垂直维可以是数据的逐步细化和深入。,2. 数据流集成技术,数据仓库技术 DW数据模型 数据粒度:数据的综合程度。粒度越小越接近事实数据。 数据组织结构(多维数据模型,如星型模型、雪花模型)。 OLAP(联机分析处理)。,2. 数据流集成
4、技术,数据仓库技术 元数据:关于数据的数据,数据字典就是一种元数据。 数据字典:关系数据库中用来描述数据结构、数据约束、数据关联等的数据。 在数据仓库中,元数据是用来描述数据及环境的数据,比如数据仓库主题描述、外部数据描述、系统定义、数据抽取历史、粒度定义等等。,2. 数据流集成技术,数据仓库技术 数据仓库体系结构,查询分析:面向主题、多维度、多角度信息分析和展现,数据获取:抽取、转换、清洗、整理、归并、装载等加工和处理,管理:元数据及数 据仓库建模、数据 存取与检索、概括 聚集、模式映射等,2. 数据流集成技术,数据仓库技术 数据库、数据仓库用途 数据仓库适用于分析型应用 数据库适用于业务型应用,2. 数据流集成技术,数据库操作接口 开放数据库连接ODBC(Open database connectivity):应用系统与数据库系统之间进行交互的接口(桥梁)。 对应用而言,ODBC是与具体DBMS无关的API接口。 驱动程序由具体DBMS提供。 ODBC接口接收并传递SQL命令到数据源,返回操作结果。,2. 数据流集成技术,数据库操作接口 Java数据库连接JDBC(Java dat
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