[發明專利]一種跨平臺異構數據庫的數據采集與分發系統

無效

• 申請號: 201110005397.X
• 申請日: 2011-01-12
• 公開（公告）號: CN102081656A
• 公開（公告）日: 2011-06-01
• 發明（設計）人: 徐偉
• 申請（專利權）人: 江蘇夢蘭神彩科技發展有限公司
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30;G06F21/00
• 代理公司: 南京眾聯專利代理有限公司 32206
• 代理人: 趙楓

技術領域

本發明涉及一種電子信息領域，尤其是涉及跨平臺異構數據庫的數據采集與分發系統。

背景技術

計算機網絡是一個復雜的異構體系，Windows桌面系統、UNIX工作站、Linux系統、嵌入式終端，不同的應用環境要求不同的網絡傳輸質量，網絡規模的動態變化等等，這些構成了網絡的異構性和復雜性。而在多數網絡系統中，信息的實時獲取是非常關鍵的問題，不同的源地址將信息發布出來，相應地，網絡中對此感興趣的節點獲取該信息。尤其是在實時性要求和任務緊急的系統中，要能做到“在正確的時間、正確的地點獲取正確的數據”，對系統的要求是非常高的。因此，異構的計算機網絡是不可避免的，在復雜的網絡環境中實現高效的網絡通信，是分布式系統開發必須面對的問題。

由于歷史原因，大多數企事業單位可能存在著不止一種數據庫平臺，每個業務系統都在各自的系統及數據安全邊界內部孤立地運行著。如果需要進行業務數據的共享，就要用到異構數據庫的數據采集與分發。即使是同一種數據庫平臺，一旦分布在不同的服務器上或者具有不同的安全邊界，都需要對數據共享的實現手段做出合理的設計。

一般跨平臺的數據采集與分發是指在不同的平臺間，將源數據庫中指定表的數據采集并分發到目的數據庫指定的表中。通常實現跨平臺數據的采集與分發主要有三種辦法：采用數據庫廠商提供的專業工具，自主開發遷移程序和采用手工遷移。這些方法雖專業工具功能比較全面，但價格較高，且使用面有限；自主開發的遷移程序一般只支持特定的數據庫之間的采集與分發；手工遷移是前兩種方法的有益補充，但效率較低，且對DBA要求較高。

發明內容

本發明解決的技術問題是提供一種通用的方法，使用與不同的數據庫，支持各種跨平臺的數據采集與分發的跨平臺異構數據庫的數據采集與分發系統。

本發明解決其技術問題所采取的技術方案是：一種跨平臺異構數據庫的數據采集與分發系統，包括依次順序傳遞的一個讀取數據配置模塊、一個周期結構轉換模塊和一個數據生成模塊，其中所述周期結構轉換模塊由循環的原始數據源提取模塊、數據結構映射模塊和返回目標數據源模塊組成。

讀取數據配置模塊為系統第一部分，根據系統要求定義不同數據源，確定數據源的類型；指定數據表，以視圖的形式表現出來；映射數據源的結構，定義其屬性；通過篩選條件針對數據表、視圖等對象詳細列出某條記錄。

原始數據源提取模塊，通過選擇原始數據源；根據數據配置、篩選條件準備數據；把數據表中所儲存的結構數值轉化成系統能夠識別的JAVA對象。

數據結構映射模塊，根據原始數據提取模塊所準備的數據信息進行轉換，主要是對數據的屬性進行變更，數據轉換時可以是一對一的轉換，也可以是多對一的轉換。

返回目標數據源模塊，通過對原始數據源的選擇，根據數據配置、篩選條件進行保存數據，把原始數據源提取模塊中已經映射好的JAVA對象儲存到數據列表中。

周期結構轉換模塊作為整個系統的一個小循環，根據轉換的數據進行保存，當生成目標數據后，系統會再次返回原始數據源提取模塊，進行篩選。這三個模塊構成一個小周期進行循環。

數據生成模塊，通過周期結構轉換模塊內循環模塊的轉換，最終生成目標數據，進入目標數據庫，數據轉換完成。

采用上述結構后，可以實現跨平臺異構數據庫的數據采集與分發，同時數據的提供者可以根據自己的需求控制數據的范圍、方式和程序代碼的實現理念，符合企業在數據共享方面的現實安全考慮，具有良好的應用前景。

附圖說明

圖1是本發明的結構示意圖；

圖2是本發明的周期結構轉換模塊內部循環模塊示意圖。

圖中：1、讀取數據配置模塊??2、周期結構轉換模塊??3、數據生成模塊2-1、原始數據源提取模塊??2-2、數據結構映射模塊??2-3、返回目標數據源模塊

具體實施方式

圖1和圖2所示一種跨平臺異構數據庫的數據采集與分發系統，包括依次順序傳遞的一個讀取數據配置模塊1、一個周期結構轉換模塊2和一個數據生成模塊3，其中所述周期結構轉換模塊2由循環的原始數據源提取模塊2-1、數據結構映射模塊2-2和返回目標數據源模塊2-3組成。

讀取數據配置模塊為系統第一部分，根據系統要求定義不同數據源，大致分四部分來實現，首先定義不同數據源，確定數據源的信息；其次指定數據表，并用視圖的方式展示出來；再次定義結構屬性；最后篩選條件，針對對象詳細列出某條記錄。該模塊是系統運行的前提，在此基礎上，根據指定的數據源信息、屬性進行數據的提取工作