分布式数据库中数据集成与共享的研究进展.pdf

分布式数据库是地理信息系统（GIS）发展的重要研究领域，它作为结合了数据库技术和计算机网络技术的产物，主要应对地理数据、软件及硬件等资源共享的挑战。分布式数据库的核心在于数据集成与共享，这不仅包括不同数据库间的数据集成和共享，也涵盖了网络环境下的数据集成和共享，目的是为了提高数据的利用效率和处理能力。 分布式数据库研究的热点主要集中在以下几个方面：数据的分布策略、数据分片、查询优化、系统并发控制、事务处理与恢复技术等。在实现数据的分布式存储时，通常的做法是尽量使得数据能够就地存放，减少对远程数据的依赖，以降低数据访问成本和延迟，提高系统的可用性和负载均衡。 地理空间数据，具有分布性、复杂性、变长记录、体多样性、海量数据、多尺度性和时空、多语义等特点，这些特性导致空间数据管理和使用效率低下，数据重复采集和无组织分布成为对地理空间数据的极大浪费。因此，提高空间数据集成与共享的效率成为了GIS当前和未来研究的热点和重点。 文章指出，实现空间数据的集成与共享，关键在于保证数据的一致性和完整性。分布式数据库必须对网络系统和各个节点上的独立数据库系统进行针对性分析和解剖，解决不同站点间的数据交互问题，以确保数据的一致性和完整性。分布式数据库面临的挑战包括信息查询、计算和事务处理等方面的问题。 文中提到的技术和方法包括使用异构多源数据库引擎中间件来解决不同种类数据库间的数据交换问题，以及采用数据目录注册方式提高集成平台的管理和使用便捷性。同时，通过多属性决策和分布式多空间数据信息快速融合方法，利用模糊理论、欧氏距离、测熵值等技术确定信息属性的局部融合权重，以实现空间数据的快速融合。 在研究现状方面，文章综述了分布式数据库和传统集中式数据库的优缺点，并讨论了当前数据集成与共享的方法及其优势和不足。文章总结了现有数据集成与共享技术存在的问题，并提出了相应的改进意见。展望了地理空间数据集成与共享的应用前景，并通过相关研究项目，如国家自然基金项目等，验证了分布式数据库技术的可行性和有效性。 整体而言，分布式数据库的研究涉及计算机网络技术、数据库管理、数据集成与共享、系统性能优化等多个方面，其目标是通过优化技术来提升大规模空间数据处理的效率和有效性，支撑GIS及其它大数据应用的发展。随着大数据、云计算、人工智能和智慧城市等技术的发展，分布式数据库将继续成为支撑现代信息系统的关键技术之一。