多源異構(gòu)增量數(shù)據(jù)抽取方法研究與設(shè)計.pdf_第1頁
已閱讀1頁，還剩72頁未讀， 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明：本文檔由用戶提供并上傳，收益歸屬內(nèi)容提供方，若內(nèi)容存在侵權(quán)，請進行舉報或認領(lǐng)

文檔簡介

1、隨著信息管理系統(tǒng)的應(yīng)用,從異構(gòu)的多源數(shù)據(jù)中挖掘隱藏信息的難度越來越大。數(shù)據(jù)挖掘的前提是將數(shù)據(jù)抽取到指定的數(shù)據(jù)倉庫,ETL(Extract-Transformation-Loading,即數(shù)據(jù)的抽取-轉(zhuǎn)換-加載)過程完成了這一部分的工作。在ETL過程中,數(shù)據(jù)抽取是關(guān)鍵的一個階段,因此,提高數(shù)據(jù)抽取的效率是建立數(shù)據(jù)倉庫的重要工作。
　　本文研究了多種增量數(shù)據(jù)抽取捕獲機制,分析了每種捕獲機制的優(yōu)點與劣勢,提出了異構(gòu)環(huán)境下基于數(shù)據(jù)庫事務(wù)日

2、志文件的全表比對方式,簡稱L-C增量抽取方式。在研究了數(shù)據(jù)庫事務(wù)日志的記錄過程,分析了事務(wù)日志可靠性,并詳細研究全表比對與MD5校驗碼結(jié)合的思想之后,構(gòu)建了L-C增量抽取方式模型。在理論上與其他增量捕獲機制進行了時間復(fù)雜度比較,在實踐中進行了設(shè)計、實現(xiàn)與比較分析。
　　分析結(jié)果與實踐結(jié)果都表明,L-C增量抽取方式相對現(xiàn)有的增量抽取機制在效率上更加高效,在性能上也較為穩(wěn)定。解決了分布式異構(gòu)環(huán)境下數(shù)據(jù)庫間的數(shù)據(jù)抽取,提高了數(shù)據(jù)抽取的效

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明，都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等，如果需要附件，請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙，網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽，若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間，僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理，對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯，并不能對任何下載內(nèi)容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當內(nèi)容，請與我們聯(lián)系，我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

最新文檔

評論

0/150

提交評論