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摘要
传统关系型档案数据库系统的信息资源整合ETL过程中需要逐表存储。若资源目录系统有海量库表时,系统性能和效率将是无法承受的;若有新增资源目录事项加入时,需不断地在数据库中新建表单,相应底层适配读写查找软件都需要重新开发。由此造成数据管理和开发成本高居高不下,软件代码的可扩展性和兼容性不能满足实时应用的需求。为此,提出一种基于MapReduce思想的构建数据解析抽取函数表的搜索方法,以解决OLAP应用场景中关系数据的查询和系统维护问题。经实验证明具有一定应用价值。
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传统关系型档案数据库系统的信息资源整合ETL过程中需要逐表存储。若资源目录系统有海量库表时,系统性能和效率将是无法承受的;若有新增资源目录事项加入时,需不断地在数据库中新建表单,相应底层适配读写查找软件都需要重新开发。由此造成数据管理和开发成本高居高不下,软件代码的可扩展性和兼容性不能满足实时应用的需求。为此,提出一种基于MapReduce思想的构建数据解析抽取函数表的搜索方法,以解决OLAP应用场景中关系数据的查询和系统维护问题。经实验证明具有一定应用价值。
