现代企业面临着前所未有的数据管理挑战。企业通常在众多系统中存储数据--云存储平台、内部部署的各类数据库、数据仓库、NoSQL 存储库、SaaS 应用程序和专业分析系统。这种数据分散的情况给需要全面了解信息以做出决策的业务用户和分析人员造成了巨大障碍。从多个系统检索数据需要掌握各种查询语言、了解不同的数据模型并手动集成结果，这些任务对于大多数业务用户来说过于复杂和耗时。将所有数据复制到集中式存储库的传统解决方案会产生自己的问题：数据重复、过时、存储成本增加和复杂的同步过程。本文探讨了数据虚拟化和联合技术如何创建分散在不同系统中的企业数据的统一视图。
什么是数据虚拟化和数据联合？
数据虚拟化是一种新的数据集成方法，可以解决这些基本挑战。它不是物理移动和整合数据，而是创建一个抽象层，为用户和应用程序提供统一、实时的跨不同来源数据访问。这项技术作为一个语义层，隐藏了底层数据系统的技术复杂性，提供了一个简化的视图，用户可以使用熟悉的查询工具和商业智能界面进行交互。虚拟化引擎将用户请求转换为特定于源的查询，在相关系统中执行这些查询，并将结果组合成一个连贯的响应——同时让用户产生一种错觉，仿佛自己是在与一个单一的集成数据源打交道。
数据联合是数据虚拟化解决方案中的一个基本架构组件。联合专门处理查询多个异构数据源并将其结果组合起来的机制问题。 联合引擎分解复杂的查询，确定哪些部分应在哪些源系统上执行，优化这些分布式查询计划，然后重新组合部分结果。现代联合技术采用了复杂的优化技术，包括在可能的情况下将过滤和聚合等操作下放到源系统，尽量减少跨网络的数据传输，以及缓存经常访问的数据。联合创建了一个虚拟的统一模式，将不同系统的字段映射到一个连贯的数据模型中，处理复杂的转换，如字段名称标准化、数据类型转换和计算推导
虚拟化和联合的业务优势
实施数据虚拟化和联合可带来多项变革性业务优势。首先，它消除了通常需要数月才能完成的物理数据整合项目的需要，从而大大加快了洞察时间。业务用户可以立即访问跨系统的集成视图，从而更快地做出决策。其次，这些技术通过最大限度地减少不必要的数据复制和存储，降低了整体数据管理成本。第三，数据虚拟化通过维护单一访问点，使安全策略、数据质量规则和监管控制得以一致应用，从而加强了数据管理。也许最重要的是，虚拟化创造了灵活性——随着业务需求的发展，虚拟视图可以在不中断底层系统或不需要大量 ETL 修改的情况下进行修改。这种灵活性在集成新数据源或适应组织变革时尤为重要。
实施方面的考虑和挑战
要成功实施数据虚拟化，就必须进行周密的规划，并意识到潜在的挑战。性能管理是首要问题--与针对单一优化数据库的查询相比，跨越多个系统的联合查询不可避免地会带来一些延迟。企业必须制定管理这种权衡的策略，如实施智能缓存机制、预先聚合常用访问数据，或与用户建立明确的性能预期。数据安全是另一个重要的考虑因素，因为虚拟化为敏感信息创建了新的访问路径。 实施者必须确保安全控制在虚拟层和所有底层源之间保持一致。最后，企业必须认识到，虚拟化是对其他数据集成方法的补充，而不是替代--有些使用案例仍然受益于物理整合，特别是那些需要对大型数据集进行历史分析或复杂分析处理的使用案例。
数据虚拟化和联合的工具
Navicat 等数据库管理工具可在数据虚拟化和联盟计划中发挥宝贵的支持作用。虽然 Navicat 本身不是一个专用的虚拟化平台，但它提供的功能可增强这些项目的规划、实施和管理阶段。其可视化查询创建工具允许数据库专业人员设计和测试跨异构数据库环境的复杂联合查询。Navicat 的模式比较和同步功能有助于保持参与联合模式的数据源之间的一致性。该工具支持多种数据库类型（包括 MySQL、PostgreSQL、SQL Server、Oracle 和 MariaDB），有助于实现联盟所必需的跨平台数据访问。此外，Navicat 的数据建模功能可协助设计统一的语义层，使虚拟化数据对业务用户更有意义，并以连贯的业务友好表示来连接不同来源的技术细节。
结语
数据虚拟化和联合技术是应对企业数据整合挑战的战略方法。通过创建一个统一的访问层，保留数据的底层分布，这些技术使企业能够平衡数据整合和专业化之间的竞争需求。虽然实施虚拟化需要仔细考虑性能、安全性和管理因素，但由此带来的好处--更快的洞察时间、更低的数据管理成本和更强的组织灵活性--使其成为现代数据架构的重要组成部分。
