基于XSLT的数据转换技术研究

异构数据源间的数据共享问题一直是数据库界研究的热点和难点,本文介绍了使用XSLT技术来解决数据转换问题,并使用JAVA将其封装为中间件.该中间件可以方便的移植到各个需要数据转换的软件系统中,解决了软件产品中关系型数据间的数据共享问题.     

e-Learning Grid数据访问中间件研究

e-Learning教育应用涉及大量资源和数据,通常需要跨组织边界的安全资源共享.而现有的资源种类庞杂,结构各异,在应用上存在一定的技术壁垒.网格中间件技术作为一种较新的数据访问技术,目前正在受到关注,其应用潜力也在不断地挖掘当中.为减少应用开发的复杂性,屏蔽底层基础设施的异构性.增强应用系统的可扩展性和可移植性,本文在已有基础设施和网格中间件的基础上,从结构化、非结构化和半结构化数据三个角度详细介绍了其数据访问中间件的组成和访问原理,并在应用实践中加以应用和检验.实践证明,数据访问中间件的存在使得e-Learning应用中对数据资源的访问更加透明、高效、可靠,数据处理能力更强,更好地满足了更广泛虚拟组织的数据处理需求.     

基于XML和中间件的数据迁移模型研究与设计

针对系统升级过程中的数据迁移问题,提出了一种基于XML和中间件技术的异构数据库数据迁移的模型。模型包括数据的提取、转换、校验、写入等功能,具有跨平台性、易扩展性、复用性等特点,可有效解决异构数据库间数据迁移问题。     

一种基于XML的数据交换方案的设计

使用XML分别描述数据的结构信息和值信息,生成数据结构文件和数据值文件.通过对数据结构文件和用户定义的转换规则文件的分析,生成映射文件,并借助于映射文件完成数据值文件的转换从而最终完成数据交换.     

两种EDA设计数据共性剖析与转换

针对异构EDA设计数据阻碍PCB元件组装模拟仿真技术实现的问题,以Protel与PowerPCB为例,分析了其物理参数的存储格式,证明了异构EDA设计文件数据存储存在共性,且可转换成统一格式,设计了异构EDA转换接口,解除了这一障碍,实现了以异构文件作为仿真驱动的关键技术.     

基于XML的WEB数据抽取模型研究

介绍了基于XML技术的WEB信息抽取方法.搭建了WEB信息抽取的三层数据模型,重点在于数据抽取层,在该层先借助于Tidy工具将HTML转换成XHTML,通过Path路径定位与抽取内容相关的锚,再利用XSL将抽取结果映射成XML文件.该XML文件可以直接作为辅助决策的信息源,也可以直接存入数据库为其他所用.这是由非结构化数据向结构化数据转换的一种方法,为应用程序利用WEB中的数据提供了可能.并实现了有关天气预报信息抽取的系统实例,抽取规则简单、健壮,代码移植性好.     

基于XML的关系型数据源包装器的设计

用XML表示的半结构化数据越来越普遍,同时,大量的结构化数据组织存放在关系数据库中。如何集成这些不同结构的数据成为了研究的一个热点。本文设计了一种关系型数据源包装器,它主要具有两个功能模块,一个负责将XQuery查询转换为SQL查询,称为查询转换器;另一个负责将SQL查询返回的元组转换为XML数据格式,称为结果产生器。包装器是一种软件,它相当于数据源的外衣,不影响数据源的本身,它是异构数据集成系统的一个重要组成部分。     

基于XML的中间件技术在供热信息管理系统中的应用

文章以供热信息子系统的数据提取技术为例,详细阐述了基于XML的中间件技术在异构数据源中自动提取归档数据方法。     

上海交通大学云存储简化数据管理

应用系统对非结构化 数据存储的需求 非结构化数据,通俗的讲就是诸如文本、图像、音频、视频、各种格式的办公文档等等数据,这类数据广泛存在于各类应用系统中,而对于它们的存放,传统上有数据库和文件系统两种方式.我们知道,作为结构化数据存放、检索的手段,数据库扮演着重要的角色,是大多数应用系统的基石,但我们并不推荐在数据库中存放非结构化的数据,一方面数据库存取此类数据的效率低下;另一方面,大量的非结构化数据存在于数据库给数据库的性能和维护都带来负面影响.相对于数据库,我们更推荐在文件系统中存放非结构化数据,但是这也对开发人员提出了很高的要求:在性能方面,为了应对可能的大文件数量,文件存放的目录结构需要设计,为了支持负载均衡,文件数据的同步需要考虑;在安全方面,对于Web系统,允许上传文件到文件系统有着巨大的风险,由于运维人员无法实施严格的安全策略保证文件系统不被改写,一旦系统存在漏洞,上传非法代码执行的例子屡见不鲜.     

大数据时代网络学习环境的数据融合

当前各网络学习系统和资源库之间存在着信息孤岛现象.文章以大数据时代为背景,首先认为造成这种现象的原因主要包括数据的多源异构性和新兴网络技术的应用,如系统的异构,模式的异构和物联网技术等.为了解决这个问题,必须构建异构数据共享系统,该系统包括应用层、数据服务层和数据层.与此相关的关键技术应该具备完成海量数据的存储和海量数据运算的功能.其主要解决策略是从非结构化数据库入手解决异构数据融合问题,其中具有代表性的就是noSQL技术,它具有易扩展、高性能、数据模型灵活等特点.在此基础上,通过数据的表示及格式转换、数据互操作和直接数据访问模式等方式,完成异构数据的集成,最终实现网络学习环境之间“直通车”目的.总之,该论文对网络学习环境中的异构数据和集成进行初步的探讨,希望对今后的相关研究起到抛砖引玉的作用.