数据集成系统中的数据质量问题：实例级冲突解决技术解析

### 数据集成系统中的数据质量问题：实例级冲突解决技术解析 在数据集成过程中，冲突解决是确保数据质量的关键环节。本文将详细介绍几种实例级冲突解决技术，包括基于 SQL 的方法、Aurora、Fusionplex 和 DaQuinCIS、FraSQL 以及 OORA 等，并对它们进行比较分析。 #### 1. 基于 SQL 的冲突解决 该方法利用当前数据库系统的 SQL 功能，提出了三种基于 SQL 操作的策略： - **分组（Group）**：使用 `GROUP BY` 语句根据一个或多个分组属性对元组进行分组，然后指定聚合函数来选择冲突值。例如： ```sql SELECT EmployeeId, min(Salary) FROM Employee GROUP BY EmployeeId ``` 此方法的主要缺点是只能使用 SQL 支持的聚合函数。 - **连接（Join）**：考虑两个数据源的并集，并将其划分为三个集合：两个数据源的交集、仅在第一个数据源中的元组和仅在第二个数据源中的元组。然后对每个部分表达合并查询，最后通过 `UNION` 操作符合并结果。例如： ```sql SELECT EmployeeID, min(Employee1.Salary, Employee2.Salary) FROM Employee1, Employee2 WHERE Employee1.EmployeeId = Employee2.EmployeeId ``` 该方法的优点是解决冲突不再是聚合函数，而是标量函数，扩展了使用用户定义函数的可能性。但缺点是查询复杂度高，随着数据源数量的增加，分区数量呈指数级增长。 - **嵌套连接（Nested Join）**：是对连接方法的改进，当解决函数具有关联性时可以执行。给定 N 个要合并的数据源，先合并两个，然后将结果与第三个合并，依此类推。此方法查询长度线性增长，但仍然复杂。 #### 2. Aurora Aurora 是一个基于中介的 DIS，提出了一种冲突容忍查询模型，具有以下特点： - **两个操作符**：用于属性冲突解决的 `resolve attribute-level conflict (RAC)` 和用于元组冲突解决的 `resolve tuple-level conflict (RTC)`，操作符以解决函数作为参数。 - **三种冲突解决策略**： - **HighConfidence**：指定特定属性不允许有冲突，即所有数据源返回的该属性值必须一致。 - **RandomEvidence**：在发生冲突时，运行时函数选择要返回的值。 - **PossibleAtAll**：返回所有正确回答查询的值，不考虑冲突。 冲突容忍查询模型仅基于元组级冲突构建，但允许用户指定属性级冲突解决。例如： ```sql -- Q1 SELECT EmployeeID, Name (ANY), Salary[MIN] FROM Employee WHERE Salary>1800 WITH HighConfidence -- Q2 SELECT [ANY]EmployeeID, Name, Salary FROM Employee WHERE Salary>1800 WITH RandomEvidence ``` #### 3. Fusionplex 和 DaQuinCIS 这两种方法都基于本地数据源数据的元数据解决属性冲突： - **Fusionplex**：提出了称为特征的元数据，包括时间戳、成本、准确性、可用性和许可等。例如： ```sql SELECT EmployeeID, Salary FROM EmployeeS1, EmployeeS2 WHERE EmployeeS1.EmployeeID=EmployeeS2.EmployeeID USING cost>0.6 WITH timestamp as 0.5 ``` - **DaQuinCIS**：提出了称为维度的元数据，包括准确性、时效性、一致性和完整性等。例如，使用 XQuery 表达的查询： ```xquery FOR $i in input()//EmployeeS1 FOR $ ```