【摘 要】针对当前多源异构数据库信息交换和集成办法的不足，本文提出了基于Web服务分布式异构数据库中间件的智能集成方法。首先介绍一种基于B/S三层架构的异构数据库集成系统及其优势，然后阐述该模型各组件的功能和数据模式映射，最后利用Spring 框架的Quartz定时任务调度实现集成系统的智能更新，通过实验验证了该系统的可行性和有效性。

　　【关键词】XMLWeb服务；异构数据库；中间件

　　0 引言

　　随着计算机的和信息系统的发展，计算机网络与数据库的关系日益紧密，很多企业的部门根据自身业务和功能需要，建立了许多相互隔离的异构数据源，但由于缺乏统一的信息规划，各信息管理系统开发时间和来源不一致，采用的开发平台、数据结构和数据库管理系统也各不相同，造成了各系统间相互独立，信息无法互联互通，逐渐形成了“信息孤岛”[3]。

　　传统的分布对象技术分别有OMG的CORBA、 Microsoft的DCOM 以及SUN的RMI。然而CORBA缺少方便的开发工具和强有力的厂商支持，门槛稍高，入门较困难；DCOM 跨平台性较差；RMI对多语言融合的支持却很弱。同时，这几种技术都有相似的缺陷：①CORBA、DCOM和RMI虽然能调用实现的系统，但均要求服务器和客户端必须紧密耦合，并且体系结构相同；②CORBA、DCOM和RMI依赖于特定的对象模型协议，目前只在企业内部使用广泛，都不太适合在Internet环境下进行多源异构数据库融合的设计开发。

　　Web服务的出现满足了信息化服务所要求的基本功能，它是微软.NET 框架下多源异构应用的典型方案，并在中间件基础上，采用XML和Web服务技术实现了各异构数据库的融合，提供了一种全新的以松耦合的方式在Internet环境下部署分布式应用的解决方案。任何操作系统、任何语言编写的客户端都能够访问服务器提供的Web服务，其客户端与服务器端之间以XML消息作为联系，解决异构数据库集成的难题，弥补了CORBA、DCOM和RMI方法的不足。本文提出的基于Web服务分布式异构数据库B/S三层架构的智能集成方法优化了传统的集成方法和数据模式映射，同时还利用Spring 框架的Quartz定时任务调度实现集成系统的智能更新，整个系统具有实时性、可扩展性、高响应性等特点。

　　本文的第二部分介绍Web服务和异构数据库系统，第三部分提出基于Web服务的分布式异构数据库集成系统总体架构和各功能模块，第四部分对描述系统设计与实现，第五部分进行测试验证，第六部分对本文进行总结。

　　1 相关理论与技术概述

　　1.1 Web服务体系结构

　　Web服务是一种面向服务的分布式计算体系结构，相比传统的分布对象技术和集成技术，能够提供面向Internet的标准程序接口，具有跨防火墙、软件和数据重用、良好的封装性、松散耦合性和高度可集成性等优点[4]。

　　Web服务作为一个新型的分布式计算模型，具有自包容和自描述的优点。由三个角色和三个操作组成。三个角色分别为服务提供者、服务请求者和服务代理，三个操作为发布、查找和绑定。Web服务的关键技术包括SOAP（Simple Object Access Protoco1）、WSDL（Web Service Description Language）、UDDI（Web Service Description Language）、XML。XML是Web服务的技术基础，Web服务中各种信息的描述都是基于XML。SOAP提供了一种通信机制，它是分布式环境中交换信息的通用协议，保证了Web服务和其它应用程序之间可靠通信；WSDL是以XML的格式来描述Web服务。UDDL用来创建Web服务注册中心，它是Web服务注册和发现的技术规范[6]。Web服务体系结构如图1。

　　1.2 异构数据库

　　图1 Web服务结构

　　异构数据库实现数据共享的同时，每个数据库系统保持着自己的完整性、自治性和安全性。异构数据库系统中的异构性主要表现为数据异构、系统异构和语义异构[5]。

　　（1）数据异构。异构数据库系统中数据异构表现在不同数据源对同一数据有不同的定义，例如格式、数据类型或精度等等。比如在SQL Server中用int、float、double等类型，而在Oracle中用Number统一表示数值型的属性。因此在异构数据库之间共享数据时，需要对数据异构加以考虑。

　　（2）系统异构： 异构数据库系统中系统异构主要指数据所依赖的应用系统存在的差异，比如硬件平台（大型机、PC机）、数据库管理系统（MySQL、SQL Server） 和操作系统（Unix、Windows）等的不同。

　　（3）语义异构： 语义异构是指属性含义相同，但是属性名的接口模式不同。从简单的命名冲突（如同名异义，同义异名）到复杂的结构语义冲突，语义异构在数据库中主要表现在属性异构。比如属性“姓名”，有的用“Name”，也有的用“XingMing”，属性名“type”，有的表示车型，也有的表示食物类型等。数据库的语义异构是数据集成过程中需要解决的关键问题。

　　1.3 异构数据库集成的常用技术

　　异构数据集成的常用技术为：联邦数据库、数据仓库和中间件方式。

　　（1）联邦数据库采用模式集成的方法，其基本思想是在数据库系统集成时，从各异构数据库中获取数据源的数据视图，并将其集成为全局模式。用户就可以直接通过全局模式透明地访问各数据源中的数据。各数据源间互相独立，通过数据转换接口实现相互访问。联邦数据库优点是容易操作实现，缺点是当异构数据源变化时，种类复杂，工作量大，扩展性差，仅适合数据源较少的情况下使用[8]。

　　（2）数据仓库概念始于上世纪 80 年代中期，其基本思想是将各个数据源的数据复制到同一数据仓库中，用户可以直接访问数据仓库进行集中查询获取数据。数据仓库优点是便于控制，容易处理，缺点是当数据信息重复存储时，无法将数据源的更新信息及时准确地反映到数据仓库中。数据仓库仅适合数据源比较稳定，并且数据访问较频繁的情况，不适合于用户实时查询。

　　（3）基于中间件的数据集成模式是目前最典型的数据集成方法。中间件由中介器（Mediator）和包装器（Wrapper）组成。中间件方式并不改变数据原来的存储方式和位置，它为异构数据源提供一个统一的虚拟视图[7]。中间件模型适用于变化频繁、结构多样且数据源较多的情况。本文的系统结构就是采用中间件的方式。

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