数据抽取时数据源的三种形式？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2023-06-22 05:07 标签： 数据抽取与集成的方法

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1 数据集成是什么数据集成(Data
Intergration)，也称为数据整合，是通过将分布式环境中的异构数据集成起来，为用户提供统一透明的数据访问方式。该定义中的集成是指从整体层面上维护数据的一致性，并提高对数据的利用和共享，而透明指的是用户不需要关心数据的存储方式以及如何与数据交互。数据集成的目的是对各种分布式异构数据源提供统一的表示和访问，将各种数据源在物理和逻辑上存在的差异进行屏蔽。2 数据集成的三种方法目前数据集成的一般方法可以概括为联邦式、中间件式、数据仓库模式等。(1)联邦模式该模式构建的数据集成系统是由自治的多个数据库系统的协作组成，各个数据源之间提供相互访问的接口。该架构的集成系统以全局模式整合各异构数据源的数据视图。全局模式描述异构数据源的数据结构、语义和操作，是虚拟的数据源的数据视图，能够让用户透明地进行数据访问。用户根据全局模式向系统发出访问请求，系统将这些请求变换为各个异构数据源在自治系统内能够执行的操作。构建全局模式与异构数据源数据视图间的映射关系和处理用户在全局模式查询请求是该模式需要解决的两个关键问题。(2)中间件模式在中间件模式的数据整合系统中，中间件一般位于数据层和应用层的中间，向下可以对不同的数据库系统进行协调，向上可以向不同的应用提供统一的访问接口和数据模式，中间件系统主要是为分布式环境中的异构多数据源提供统一的检索服务，各个数据源仍然具有各自的独立性。中间件模式的架构通常由中介器和包装器组合构成。其中，中介器能够将针对全局模式的查询进行分解后，生成为针对不同异构数据源的子查询交由包装器执行，查询结束后将所有子查询的结果汇总后以统一的格式返回给用户;针对不同数据源的包装器，可以将不同数据源中的异构数据转换成整合系统可以处理的统一格式的数据(3)数据仓库模式数据仓库是面向主题的、集成的、和时间相关的数据集合，数据被归类为广义的、功能独立的、没有重叠的主题，用于数据分析和决策支持的系统，也是针对企业应用提出一种数据整合方法。该模式采用在单一的数据仓库中存储多个异构数据源的副本的方式，定期的由ETL(Extract,Transform,Load)工具从不同数据源中对数据进行抽取、转换，然后将其装载到数据仓库中，在数据仓库的基础上构建数据管理系统，处理用户的数据访问请求3 大型集团企业数据集成现状目前国内的集团企业纷纷踏上数字化转型之路，通过搭建大数据平台等方式进行数据集成，但数据范围更多聚焦在单国境数据或单一法人内数据。大型集团企业在进行集团数据集成过程中面临三大挑战。首先，最大的挑战来自于各国的数据政策约束，体现在多方关注促使跨境数据管理日益严格、多方监管政策限制关键业务数掘流动，各国网络信息安全以及个人隐私保护要求限制跨境数据流动等。其次数据安全保护政策出台较晚，缺乏指导落地的下位制度，可借鉴的同业经验少;第三大型集团企业业态复杂，跨境混业的经营模式，加剧了数掘集成的合规难度以上是关于数据集成的相关知识，更多信息请关注三个皮匠报告的行业知识栏目来源：IBM：绳趋尺步 蓄数待发：大型集团企业数据集成攻略（2022）（12页）.pdf推荐阅读：什么是数据中台?有哪些能力?2021数据中台top50一览数据中台未来发展趋势，会怎样发展?十大趋势一览什么是电子数据交换?有什么特点?应用领域介绍大数据服务产业链及其发展趋势分析
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数据集成是把不同来源、格式和特点的数据在逻辑上或物理上有机地集中，从而提供全面的数据共享，是企业商务智能、数据仓库系统的重要组成部分。ETL 是企业数据集成的主要解决方案。随着信息化建设的发展，巨大的投资为公安行业建立了众多的信息系统，以帮助公安进行内外部业务的处理和管理工作，但是随着信息系统的增加，各自孤立工作的信息系统将会造成大量的冗余数据和业务人员的重复劳动。数据集成是公安应用集成的重要环节，实现数据集成，可以使更多的人更充分地使用已有数据资源，减少资料收集、数据采集等重复劳动和相应费用。但是，在实施数据集成的过程中，由于不同用户提供的数据可能来自不同的途径，其数据内容、数据格式和数据质量千差万别，有时甚至会遇到数据格式不能转换或数据转换格式后丢失信息等棘手问题，严重阻碍了数据在各部门和各应用系统中的流动与共享。因此，如何对数据进行有效的集成管理已成为增强公安战斗力的必然选择。ETL 是实现数据集成的主要技术。ETL 中三个字母分别代表的是Extract、Transform、Load，即抽取、转换、加载。（1）数据抽取：从源数据源系统抽取目的数据源系统需要的数据；（2）数据转换：将从源数据源获取的数据按照业务需求，转换成目的数据源要求的形式，并对错误、不一致的数据进行清洗和加工；（3）数据加载：将转换后的数据装载到目的数据源。ETL 作为构建数据仓库的一个环节，负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。现在越来越多地将ETL 应用于一般信息系统数据的迁移、交换和同步。一个简单的ETL 体系结构如图1.1 所示。神盾技术文档，【ETL 数据增量抽取方案】ETL 过程中的主要环节就是数据抽取、数据转换和加工、数据装载。为了实现这些功能，ETL 工具会进行一些功能上的扩充，例如工作流、调度引擎、规则引擎、脚本支持、统计信息等。2.1 数据抽取数据抽取是从数据源中抽取数据的过程。实际应用中，数据源较多采用的是关系数据库。从数据库中抽取数据一般有以下几种方式：2.1.1 全量抽取全量抽取类似于数据迁移或数据复制，它将数据源中的表或视图的数据原封不动的从数据库中抽取出来，并转换成自己的ETL 工具可以识别的格式。全量抽取比较简单。2.1.2 增量抽取增量抽取只抽取自上次抽取以来数据库中要抽取的表中新增或修改的数据。在ETL 使用过程中，增量抽取较全量抽取应用更广。如何捕获变化的数据是增量抽取的关键。对捕获方法一般有两点要求：准确性，能够将业务系统中的变化数据按一定的频率准确地捕获到；性能，不能对业务系统造成太大的压力，影响现有业务。目前增量数据抽取中常用的捕获变化数据的方法有：2.1.2.1 触发器方式（又称快照式）：在要抽取的表上建立需要的触发器，一般要建立插入、修改、删除三个触发器，每当源表中的数据发生变化，就被相应的触发器将变化的数据写入一个临时表，抽取线程从临时表中抽取数据，临时表中抽取过的数据被标记或删除。优点：数据抽取的性能高，ETL 加载规则简单，速度快，不需要修改业务系统表结构，可以实现数据的递增加载。缺点：要求业务表建立触发器，对业务系统有一定的影响。2.1.2.2 时间戳方式：它是一种基于快照比较的变化数据捕获方式，在源表上增加一个时间戳字段，系统中更新修改表数据的时候，同时修改时间戳字段的值。当进行数据抽取时，通过比较系统时间与时间戳字段的值来决定抽取哪些数据。有的数据库的时间戳支持自动更新，即表的其它字段的数据发生改变时，自动更新时间戳字段的值。有的数据库不支持时间戳的自动更新，这就要求业务系统在更新业务数据时，手工更新时间戳字段。优点：同触发器方式一样，时间戳方式的性能也比较好，ETL 系统设计清晰，源数据抽取相对清楚简单，可以实现数据的递增加载。缺点：时间戳维护需要由业务系统完成，对业务系统也有很大的倾入性（加入额外的时间戳字段），特别是对不支持时间戳的自动更新的数据库，还要求业务系统进行额外的更新时间戳操作，工作量大，改动面大，风险大；另外，无法捕获对时间戳以前数据的delete和update 操作，在数据准确性上受到了一定的限制。2.1.2.3 全表删除插入方式每次ETL 操作均删除目标表数据，由ETL 全新加载数据。优点：ETL 加载规则简单，速度快。缺点：对于维表加代理键不适应，当业务系统产生删除数据操作时，综合数据库将不会记录到所删除的历史数据，不可以实现数据的递增加载；同时对于目标表所建立的关联关系，需要重新进行创建。2.1.2.4 全表比对方式：全表比对的方式是采用MD5 校验码，ETL 工具事先为要抽取的表建立一个结构类似的MD5 临时表，该临时表记录源表主键以及根据所有字段的数据计算出来的MD5 校验码，每次进行数据抽取时，对源表和MD5 临时表进行MD5 校验码的比对，如有不同，进行Update 操作，如目标表没有存在该主键值，表示该记录还没有，即进行Insert 操作。优点：对已有系统表结构不产生影响，不需要修改业务操作程序，所有抽取规则由ETL完成，管理维护统一，可以实现数据的递增加载，没有风险。。缺点：ETL 比对较复杂，设计较为复杂，速度较慢。与触发器和时间戳方式中的主动通知不同，全表比对方式是被动的进行全表数据的比对，性能较差。当表中没有主键或唯一列且含有重复记录时，全表比对方式的准确性较差。2.1.2.5 日志表方式在业务系统中添加系统日志表，当业务数据发生变化时，更新维护日志表内容，当作ETL 加载时，通过读日志表数据决定加载那些数据及如何加载。优点：不需要修改业务系统表结构，源数据抽取清楚，速度较快。可以实现数据的递增加载。缺点：日志表维护需要由业务系统完成，需要对业务系统业务操作程序作修改，记录日志信息。日志表维护较为麻烦，对原有系统有较大影响。工作量较大，改动较大，有一定风险。2.1.2.6 Oracle 变化数据捕捉（CDC 方式）：通过分析数据库自身的日志来判断变化的数据。Oracle 的改变数据捕获（CDC，Changed Data Capture）技术是这方面的代表。CDC 特性是在Oracle9i 数据库中引入的。CDC 能够帮助你识别从上次抽取之后发生变化的数据。利用CDC，在对源表进行insert、update 或 delete 等操作的同时就可以提取数据，并且变化的数据被保存在数据库的变化表中。这样就可以捕获发生变化的数据，然后利用数据库视图以一种可控的方式提供给目标系统。CDC 体系结构基于发布者/订阅者模型。发布者捕捉变化数据并提供给订阅者。订阅者使用从发布者那里获得的变化数据。通常，CDC 系统拥有一个发布者和多个订阅者。发布者首先需要识别捕获变化数据所需的源表。然后，它捕捉变化的数据并将其保存在特别创建的变化表中。它还使订阅者能够控制对变化数据的访问。订阅者需要清楚自己感兴趣的是哪些变化数据。一个订阅者可能不会对发布者发布的所有数据都感兴趣。订阅者需要创建一个订阅者视图来访问经发布者授权可以访问的变化数据。CDC 分为同步模式和异步模式，同步模式实时的捕获变化数据并存储到变化表中，发布者与订阅都位于同一数据库中；异步模式则是基于Oracle 的流复制技术。优点：提供了易于使用的API 来设置CDC 环境，缩短ETL 的时间。不需要修改业务系统表结构，可以实现数据的递增加载。缺点：业务系统数据库版本与产品不统一，难以统一实现，实现过程相对复杂，并且需深入研究方能实现，CDC 产品推出时间短，难免存在BUG。2.2 数据转换和加工从数据源中抽取的数据不一定完全满足目的库的要求，例如数据格式的不一致、数据输入错误、数据不完整等等，因此有必要对抽取出的数据进行数据转换和加工。数据的转换和加工可以在 ETL 引擎中进行，也可以在数据抽取过程中利用关系数据库的特性同时进行。2.2.1 ETL 引擎中的数据转换和加工ETL 引擎中一般以组件化的方式实现数据转换。常用的数据转换组件有字段映射、数据过滤、数据清洗、数据替换、数据计算、数据验证、数据加解密、数据合并、数据拆分等。这些组件如同一条流水线上的一道道工序，它们是可插拔的，且可以任意组装，各组件之间通过数据总线共享数据。同时ETL 工具还提供了脚本支持，使得用户可以以一种编程的方式定制数据的转换和加工行为。2.2.2 在数据库中进行数据加工关系数据库本身已经提供了强大的SQL、函数来支持数据的加工，如在SQL 查询语句中添加where 条件进行过滤，查询中重命名字段名与目的表进行映射，substr 函数，case条件判断等等。相比在 ETL 引擎中进行数据转换和加工，直接在SQL 语句中进行转换和加工更加简单清晰，性能更高；对于SQL 语句无法处理的可以交由ETL 引擎处理。2.3 数据装载将转换和加工后的数据装载到目的库中通常是ETL 过程的最后步骤。装载数据的最佳方法取决于所执行操作的类型以及需要装入多少数据。当目的库是关系数据库时，一般来说有两种装载方式：1) 直接 SQL 语句进行insert、update、delete 操作。2) 采用批量装载方法，如 bcp、bulk、关系数据库特有的批量装载工具或api。大多数情况下使用第一种方法，因为它们进行了日志记录并且是可恢复的。但是，批量装载操作易于使用，并且在装入大量数据时效率较高。使用哪种数据装载方法取决于业务系统的需要。通过以上对ETL 数据抽取方案的描述和研究，针对公安各个业务系统的实际情况，数据需要包含即时抽取和定时抽取，并且通过调研各个系统所采用的数据库版本有的为Oracle8i，有的为Oracle9i，有的为SQL Server2000 等，为保证数据高质量、高性能的进行抽取，经项目成员共同讨论决定采用快照方式，即触发器方式，实现过程如下：3.1 对业务系统改造1. 在业务系统数据库中建立快照表 SUNDUN_TRUNS，用来记录业务系统数据的改变。附录：在业务系统中运行快照表创建脚本：传输快照表创建脚本.sql2. 在业务系统数据库的相关表上创建触发器，把改变的记录放入快照表。附录：在业务系统中运行触发器创建脚本：增量快照表触发器创建脚本.sql触发器在业务数据插入后执行，同时增加错误处理，保证了原有业务不受影响。3. 由于需要对业务系统的数据库进行改造，提供的接口抽取用户需要具有一定的权限，如果客户不予提供创建表和触发器的权限，需要数据库管理方给创建快照表和触发器，我公司配合完成。
ETL数据增量抽取方案.pdf
本文是基于王昊奋老师的知识图谱入门教程第三讲内容的学习笔记。总体来说，这节课介绍了知识图谱三种数据源，以及针对每种数据源实现的知识抽取方法，最后介绍了一个关于佛学知识图谱的实现案例，并留了两道基于正则表达式实现知识抽取的作业。因为视频内容过于丰富，我个人有针对性的学习了第一部分，即针对非结构化的知识抽取，也就是关于文本的处理。而对于结构化的数据，和半结构化的数据，仅作为了解，笔记总结的内容不够详细。最后的案例我觉得是很好的，而且有在线的网址效果和对应的论文，有很好的学习和借鉴价值。知识图谱的数据源分为三种类型：结构化、半结构化和非结构化。结构化数据：链接数据、数据库。
针对数据库的知识抽取方法主要是D2R，难点是嵌套表等复杂表数据的处理针对链接数据的知识抽取方法主要是图映射，难点是数据对齐。从开放知识图谱中希望做一个领域知识图谱，一种方便的做法是图映射，基于自己领域知识图谱中定义的schema, 就需要有开放知识图谱与自己领域知识图谱的数据对齐。半结构化数据：网页中的表格、列表、百科中的信息。
针对半结构化数据的知识抽取是使用包装器，难点是包装器的定义方法、包装器的自动生成、更新和维护非结构化数据：纯文本数据、多媒体数据
针对非结构化数据的知识抽取方法是信息抽取，难点是结果的准确率与覆盖率1.1 实体抽取实体抽取实体抽取，又称为命名实体识别。它要做的是首先从文本中识别和定位文本，然后将识别到的实体分类到预定义的类别中去。在这个例子中，“背景” 和 “10月25日” 分别为地点和时间类型的实体。而“骑士”和“公牛” 为组织类型的实体。实体抽取的方法基于规则的方法：首先构建大量的实体抽取规则，然后将规则与文本字符串进行匹配。适用于小规模数据集。基于统计模型的方法：基于统计模型的方法主要涉及到训练语料标注、特征定义和模型训练三个步骤。主要使用的模型有隐马尔可夫模型HMM和条件随机场模型CRF；其中斯坦福大学的NER 是一个基于CRF实现的命名实体识别工具，具有较高的准确率。基于深度学习的方法：主要是将深度学习和统计模型结合使用，通过深度学习得到每个词的新向量表示，然后使用CRF模型输出对每个词的标注结果。主要有LSTM+CRF 、LSTM-CNNs-CRF（该模型在CoNLL-2013命令实体识别数据集上获得了91.2%的F1值。）相关开源系统这一部分涉及的内容太多，理解的不好。1.2 关系抽取关系抽取从文本抽取两个或多个实体之间的关系。关系抽取和实体抽取关系密切，一般是在识别出文本中的实体后，再抽取实体之间的关系。也即是说实体抽取完成后，在知识图谱中的呈现只有点，没有边。当关系抽取完成后（关系抽取出来的叫抽取元组，还需要再做清理、融合、以及人工审核），我们就有了边。这样一个知识图谱就基本完成了。关系抽取分类基于触发词的Pattern基于依存句法分析的Pattern这是哈工大LTP工具实现的效果，后续可以深入学习LTP的使用。这种依存句法分析，可以理解为更泛化的正则表达式。基于监督学习的关系抽取方法基于深度学习的方法主要包括两大类：流水线方法。将实体抽取和关系抽取作为两个独立的部分，因此关系抽取的结果依赖于实体抽取的结果，会存在错误累积的问题。联合抽取方法。将实体抽取和关系抽取相结合，在统一的模型中共同优化。半监督学习-远程监督1.3 事件抽取垂直领域的知识往往来源于企业业务系统的关系数据库。因此，从数据库这种结构化数据中抽取知识也是一类重要的知识抽取方法。在该领域，已经有一些标准和工具支持将数据库转化为RDF数据、OWL本体等。W3C的RDB2RDF工作组于2012年发布了两个推荐的RDB2RD映射语言。目前，百科类数据、网页数据是可被用于知识获取的重要半结构化数据。这里作者初略介绍了一个在线百科知识抽取技术的具体应用，即构建佛学知识图谱的一个例子。下面是实现的网址和对应的论文，感兴趣的朋友可以深入学习，很有借鉴价值。这是实现的网址：http://www.kg-buddhism.com这是论文名称： KG-Buddhism: The Chinese Knowledge Graph on Buddhism下面介绍以下这个实践的基本思路：4.1 抽取框架4.2 知识连接这一步骤的工作是抽取类别和实例：先找到与佛学相关的分类，抽取佛教人物分类下所有文章对应的实体。维基百科“佛教头衔”分类下的所有实体已抽取的实体名中高频的公共字符串4.3 知识融合这一个过程是做主语的融合：实体的别名属性和重定向作为实体的别名集合不同来源的实体，存在一个完全匹配的别名，则认为是相同实体人工检查相同实体数多于三个的映射主语融合中存在的问题：以上是介绍的主语的融合。除此之外，也会做谓语和宾语的融合。4.4 知识补全这里介绍基于正则化的知识补全。**作者推荐正则化是最早应该学习的，**这种方法因为编写规则需要领域经验，很难对文本中的关系通过规则做到全面的覆盖，但它的好处是一旦基于文本提取了规则，准确率挺高。按照评价指标来评价这种方法，属于精确率高、召回率低的方法。实现效果实现的网址：http://www.kg-buddhism.com

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