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大规模异构数据迁移的自适应清洗与智能转换框架
所属分类：技术论文
上传者：wwei
文档大小：1930 K
标签： 异构数据 数据迁移 智能转换框架
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文档介绍：在数字化转型背景下，传统集中式数据库向分布式架构迁移面临异构数据模型语义冲突、业务连续性要求、人工转换低效等核心挑战。提出智能转换框架AUTOMIG，其核心创新在于深度挖掘数据内在关联的智能决策机制与适应大规模异构环境的高效执行引擎。AUTOMIG创新性地利用图神经网络自动发现隐含于数据库模式中的复杂表间关联，并结合多目标优化模型智能决策最优存储方案，提升跨模型转换的自动化程度。同时，框架设计独特的双模式日志捕获与流批协同清洗管道，实现对海量历史数据与高频实时变更数据的低延迟、高可靠同步与清洗。该框架成功实现了在容器化平台上的部署并以大规模教育培训系统数据迁移为典型应用案例实践验证。结果表明其图神经网络驱动的关联发现显著提升了复杂查询性能，而双模式协同执行引擎则大幅缩短了迁移总耗时并优化了资源利用效率，为企业数字化转型提供了可靠的技术支撑和实践路径。
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