Data integration: differenze tra le versioni
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Questo problema sorge frequentemente quando si integrano diversi servizi di interrogazione commerciale quali viaggi o applicazioni web con pubblicità classificata.
A partire dal 2009 l'andamento nella ''data integration'' ha l'accoppiamento tra dati fornendo un'interfaccia unificata per l'accesso ai dati in tempo reale attraverso uno schema intermedio, che consente alle informazioni di essere recuperate direttamente dalle basi di dati originali. Ciò è coerente con l'approccio [[
Questo approccio si basa sulla mappatura tra lo schema intermedio e gli schemi delle fonti originali, trasformando una ''query'' in ''query'' specializzate sugli schemi specifici delle sorgenti originali. Tali mappature possono essere definite in due modi: con una mappatura dalle entità dello schema intermedio alle entità delle fonti originali (approccio "Global As View" (GAV)), o una mappatura dalle entità dei sorgenti originali alle entità dello schema intermedio (approccio "Local As View" (LAV)). Il secondo approccio richiede inferenze più sofisticate per risolvere interrogazioni sullo schema intermedio, ma rende più facile aggiungere nuove fonti di dati a uno (stabile) schema intermedio.
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