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申德荣,于戈,聂铁铮,寇月.支持多领域动态数据集成的数据库网格系统.软件学报,2006,17(11):2302-2313
支持多领域动态数据集成的数据库网格系统
A Database Grid System for Multi-Domain Dynamic Data Integration
投稿时间:2006-06-10  修订日期:2006-08-25
DOI:
中文关键词:  数据库网格  P2P(peer-to-peer)  数据集成  资源发现  查询处理  副本管理
英文关键词:database grid  P2P (peer-to-peer)  data integration  resource discovery  query processing, replica management
基金项目:Supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant Nos.60473073, 60673139 (国家自然科学基金); the National High-Tech Research and Development Plan of China under Grant No.2003AA414210 (国家高技术研究发展计划(863))
作者单位
申德荣 东北大学,信息科学与工程学院,辽宁,沈阳,110004 
于戈 东北大学,信息科学与工程学院,辽宁,沈阳,110004 
聂铁铮 东北大学,信息科学与工程学院,辽宁,沈阳,110004 
寇月 东北大学,信息科学与工程学院,辽宁,沈阳,110004 
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中文摘要:
      随着公有数据库资源的丰富,广泛分布的用户希望能够按需地、透明地访问和使用这些丰富的数据资源.DS_Grid(database grid)是一个采用SOA(service-oriented architecture)思想、支持多应用领域数据共享的数据库网格系统.系统采用一种P2P(peer-to-peer)多Chord(MultiChord)网格体系结构,实现数据资源的分布存储、查询处理和动态数据集成;基于文本相似性,可分领域地注册数据资源,实现资源的快速发现;根据领域本体知识和推理规则,实现基于语义的智能查询;采用多根节点多点维护的数据资源副本管理机制,提高系统可靠性;基于关键字过滤的数据集成策略,减少通信代价;采用分布式聚类技术,实现大数据量信息的概要显示.通过实验验证了DS_Grid中所采用的关键技术的可行性和有效性.
英文摘要:
      With the richness of common database resources, distributed users in wide areas hope to transparently access and use these data resources on demand. DS_Grid (database grid) is an SOA (service-oriented architecture) based database grid system for data sharing in multiple application domains. DS_Grid adopts a P2P (peer-to-peer) Multi-Chord (MultiChord) architecture to realize the distributed storage, query processing and dynamic data integration of data resources. According to the text similarity, the data resources are registered to the corresponding domains to realize rapidly discovering data resources. The domain ontology knowledge and reasoning rules are used to support the semantics based intelligent query. A multi-root and multi-peer maintenance based data resources replica management mechanism is applied to improve the reliability of the system. A keyword filter based distributed data integration strategy is adopted to reduce the communication cost. A distributed clustering technique is used to summarize the huge data information. The experiments demonstrate the feasibility and effectiveness of the key techniques of DS_Grid.
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