【摘 要】
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随着大数据时代的来临,传统的关系型数据库已经不能满足人们的需求。图数据库具有处理大量复杂、互连接、低结构化的数据的优点。因此如何把数据从关系型数据库迁移到图数据
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随着大数据时代的来临,传统的关系型数据库已经不能满足人们的需求。图数据库具有处理大量复杂、互连接、低结构化的数据的优点。因此如何把数据从关系型数据库迁移到图数据库中是研究热点,目前比较流行的ETL(Extract-Transform-Load)技术又不能很好的适用于从关系数据到图数据的迁移且转换效率低下。因此本文提出了一种基于结点合并思想的高效的数据迁移算法。本文基于传统的ETL(数据抽取)技术,在研究从关系数据库到数据仓库的抽取问题,以及从关系数据库到图数据库的一般抽取技术基础之上,提出了一种基于结点合并思想的数据抽取方法,以使数据迁移更加的高效,本文的主要研究内容主要包括以下几个方面：一、首先对NoSQL进行了分析,着重探讨了关系数据转化为非关系数据库的原理,并在此基础上对现有的数据抽取方法进行分析,最终总结出现有的数据抽取方法都存在转化效率低下的问题。二、针对以上问题,本文设计了一种基于结点合并思想的从关系数据到图数据迁移的算法：首先对关系数据表进行分类,把关系数据库的表按关系类别分为三类：1：1的关系、1：n的关系和m：n的关系。然后对1：n的关系表中,外键值相同的元组合并为一个结点,在对其他关系的表进行整合,得到两个容器：结点信息容器和关系信息容器。最终通过图数据库的API函数得到图数据结构。通过该算法得到的图数据结构完整,且效率较之传统的算法要高效。本文最后在一个开源的Neo4j系统上设计并实现了原型系统,并在其上进行了对比实验,通过实验得出如下结论,该方法较之传统的不合并结点信息的方法,在数据迁移的效率上有很大的提高,且随着关系数据中外键值相同的元组的增加,由关系数据到图数据的转化效率也随之提高。
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