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文檔簡介
1、隨著信息管理系統(tǒng)的應用,從異構的多源數(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,提出了異構環(huán)境下基于數(shù)據(jù)庫事務日
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)庫事務日志的記錄過程,分析了事務日志可靠性,并詳細研究全表比對與MD5校驗碼結合的思想之后,構建了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雜度比較,在實踐中進行了設計、實現(xiàn)與比較分析。
分析結果與實踐結果都表明,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
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