本章节选自《数据集成蓝图和建模》一书，读者将了解到通用组件转换数据集成模型和关于开发数据集成模型的数据集成工具。读者还能得到关于组织是否需要逻辑数据集成模型和物理数据集成模型的答案。此外，在本章结尾处，你还可以测验你的数据集成建模知识。

　　通用组件转换数据集成模型

　　最常见的转换是那些使数据符合企业数据模型的转换。需要具体聚合和计算的转换被转移到主题领域加载，或者是转移到它们该去的地方，数据在主题领域被转换。

　　在企业级聚合和计算方面，通常非常少;大部分转换是针对具体主题领域的。图3.14描绘了一个通用组件转换数据集成主题领域模型示例。

图3.14 通用组件——转换数据集成模型示例。（点击放大）

　　请注意，需求沉淀层的聚合已经从通用组件模型中移除了，已经本着“把功能转移到需要的地方”这一思想转移到主题领域加载了。

　　物理主题领域加载数据集成模型

　　主题领域加载数据集成模型基于主题领域(目标分组)依赖在逻辑上把“目标表”分到一组，并为原系统处理(间接层)简化服务。

　　加载数据集成模型主题领域执行以下功能：

• 　　加载数据
• 　　刷新快照加载
• 　　执行变更数据捕获

　　正是在主题领域加载数据集成模型中，主键和外键将被创建，参考完整性被确认，变更数据捕获被处理。

　　除了为可理解性和可维护性按主题领域分组数据简化，按主题领域分组数据在逻辑上限制了每次处理承载的数据量，因为尽可能少量地承载数据是很重要的，尽管这些流程已经对性能影响做了最小化处理。图3.15展示了物理数据集成主题领域模型的一个示例。

图3.15 物理主题数据领域加载数据集成模型示例。（点击放大）

　　逻辑数据集成模型VS.物理数据集成模型

　　在这些工作中总会遇到这样一个问题：“已经需要有一组逻辑数据集成模型了，还需要再有一组物理数据集成模型吗?”

　　对数据集成模型的答案与数据模型的答案是一样的：“要看情况”。它取决于在他们的元数据管理方面将创建、管理并掌握模型的数据管理组织成熟度，也取决于其他数据管理工件(比如：逻辑数据模型和物理数据模型)。

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