一种异构数据库数据同步的方法及系统与流程

本发明涉及数据库，特别是一种异构数据库数据同步的方法及系统。

背景技术：

1、在当今的信息化时代，数据在各个行业和领域扮演着日益重要的角色。随着技术的发展，越来越多的组织和企业开始采用多种数据库系统来满足他们不同的业务需求，这就产生了异构数据库环境。异构数据库指的是在同一网络环境下，运行在不同平台上、使用不同数据模型和存储结构的数据库系统。在这样的环境中，数据同步成了一个挑战，特别是当需要在不同的数据库系统之间迁移、共享或整合数据时。现有的数据同步技术往往面临效率低下、数据一致性难以保证、安全风险等问题，尤其是在处理大规模数据和敏感信息时。

2、此外，随着云计算和大数据技术的普及，数据同步不仅仅是数据复制那么简单，还涉及数据的实时性、准确性、以及跨地域的高效传输等复杂需求。异构数据库环境中的数据同步需求迫切，但现有方法往往无法有效应对高变化性的网络环境、多样化的数据安全要求和日益增长的数据量。

技术实现思路

1、鉴于现有的异构数据库数据同步在数据一致性、同步效率、安全性保障、以及对网络环境的适应性方面的不足，提出了本发明。

2、因此，本发明所要解决的问题在于如何有效地实现高效、安全且可靠的异构数据库之间的数据同步，同时保证数据的一致性和完整性，并能够适应不同网络环境的变化。

3、为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：

4、第一方面，本发明实施例提供了一种异构数据库数据同步的方法，其包括通过同步控制中心scc向目标数据库的适配器单元au发送指令，以提取待同步数据集；运用高级预处理策略对待同步数据集进行优化，并利用联合学习模型挖掘数据集的决策导向特征；在源数据库的数据项上设置同步标记，并使用同步标记器st进行维护以反映数据的最新状态；对同步数据项执行安全性检测并分类，判定数据敏感性级别，并实施相应安全防护措施；根据决策导向特征、敏感性级别和当前网络状态确定数据传输策略，并执行同步结果的完整性验证；根据同步结果完整性验证的输出，设计并实施同步操作记录的自动更新机制。

5、作为本发明所述异构数据库数据同步的方法的一种优选方案，其中：利用联合学习模型挖掘数据集的决策导向特征包括以下步骤：通过数据适配器对数据集执行格式标准化和转换处理，并运用离群点检测识别及排除非典型样本；利用arima算法和变异评分技术对数据集进行实时监控，捕捉异常变化并加以标记；执行交互式特征选择过程，以动态识别并迭代优化决策导向性的特征集合；设计基于决策树算法或融合注意力机制的神经网络的条件推断机制，以引导特征选择和优先级分配；开发根据数据源波动和同步需求变化自适应校准的特征提取框架；将元数据信息纳入特征提取过程中，以增强特征的语义表现力和上下文关联性。

6、作为本发明所述异构数据库数据同步的方法的一种优选方案，其中：条件推断机制包括，若某一特征在新数据流中与积极业务结果密切相关，则提升其在特征选择中的权重，并根据相关性变化调整其在数据同步中的优先级；当用户行为数据中某特征异常，则条件推断机制将此特征指定为异常预测指标，并分析其与潜在风险或机会的关联；若特定群体对某特征有高预测成功率，则条件推断机制对此特征加权，以挖掘复杂关系和定位目标客户；针对季节性波动，根据历史数据模式和趋势调整特征集，并利用多变量时间序列分析预测市场动态；针对潜在高风险特征，启动安全模式自动调整加密和数据脱敏策略，同时指示检查其他可能影响数据合规性的隐含特征；在执行条件推断机制期间，建立模型性能和特征处理策略的评估监控机制；定期评估预测能力和特征处理效果，识别问题进行模型和特征优化；根据评估结果，调整决策树算法的参数、更新神经网络的注意力机制、优化特征选择和权重；建立持续的闭环迭代机制，不断优化模型和特征处理策略。

7、作为本发明所述异构数据库数据同步的方法的一种优选方案，其中：使用同步标记器st进行维护以反映数据的最新状态包括以下步骤：在源数据库为每个数据项建立智能同步节点；为数据项配置智能合约，在满足同步条件时自动生成新区块；利用机器学习模型监控数据项的同步效率和一致性，确保同步性能符合标准；通过行为分析识别数据同步需求，当模型检测到需求信号时，触发同步标记器st生成同步计划、协调同步操作、执行标记、监控进度并记录日志；使用神经网络在仿真环境中模拟数据元素行为，以提前识别同步需求；根据神经网络预测输出，预警系统并预置同步标记于需同步数据项；集成意向感知动态同步计划器，基于业务意图和上下文信息对同步数据项进行选择；建立基于奖励或惩罚的自学习反馈环，调整和完善同步标记逻辑。

8、作为本发明所述异构数据库数据同步的方法的一种优选方案，其中：对同步数据项执行安全性检测并分类包括以下步骤：利用自然语言处理和深度学习技术判断数据项的语义类别，并与敏感词库匹配，标识出包含机密或个人敏感信息的数据项；调用安全评级模块，基于关联规则学习和属性分析确定数据项敏感度，并依照安全级别分类；所述安全级别包括无敏感信息公开类别、低度敏感内部使用类别、中度敏感重要业务类别以及高度敏感机密或隐私信息类别；对中度敏感重要业务类别、高度敏感机密或隐私信息类别中的数据集，调用数据隔离技术将其自动隔离至安全区块内；针对不同安全类别的数据区块，设立访问控制策略，实施最小权限原则；对安全区块内数据执行一致性监测，并进行存储加密、异常检测和未授权访问检测，以确认安全性。

9、作为本发明所述异构数据库数据同步的方法的一种优选方案，其中：依照安全级别分类包括，若数据项不包含任何敏感词汇或标记为公开共享类，则判定属于无敏感信息公开类别，采用开放式访问策略，所有用户角色均可访问；若无敏感公开数据项被错误标记为秘密或标记为内部使用类，则判定属于低度敏感内部使用类别，仅授权核心业务部门内指定角色访问，非核心角色和外部系统无法访问，计算敏感数据占比，若占比超过预设阈值则自动触发内容审查，判断是否需要调整为更高安全类别；若数据项与关键业务指标高度相关或标记为机密类，则判定属于中度敏感重要业务类别，存入加密数据区块，仅项目管理层和核心开发团队部分角色访问，若发现数据项与多个核心系统高度耦合，则自动触发重要度评估程序，考虑调升为高度敏感机密类别；若数据项包含大量敏感词汇或个人隐私信息或标记为绝密类，则判定属于高度敏感机密，则判定属于高度敏感机密或隐私信息类别，存入最高安全级别区块，实施单点访问和四眼认证机制，若发现数据项与用户信用记录或已屏蔽词库匹配，则自动锁定访问，等待人工审核和处理，同时启动完整性检查流程，追查信息泄露源。

10、作为本发明所述异构数据库数据同步的方法的一种优选方案，其中：根据决策导向特征、敏感性级别和当前网络状态确定数据传输策略包括以下步骤：分析数据的决策特征和敏感性级别，分配传输优先级；评估当前网络状态，并在网络容量允许的条件下进行同步；根据数据敏感级别采取保密和安全措施，以保证传输安全；根据网络条件和同步任务状态进行策略调整，以提升同步质量；追踪数据传输过程以确认数据完整性，并在发生传输故障时执行重传机制或错误恢复操作；完成传输后，执行同步结果的完整性验证。

11、第二方面，本发明实施例提供了异构数据库数据同步的系统，其包括指令发送模块，用于通过同步控制中心scc向目标数据库的适配器单元au发送指令，以提取待同步数据集；特征挖掘模块，用于运用高级预处理策略对待同步数据集进行优化，并利用联合学习模型挖掘数据集的决策导向特征；设置维护模块，用于在源数据库的数据项上设置同步标记，并使用同步标记器st进行维护以反映数据的最新状态；检测分类模块，用于对同步数据项执行安全性检测并分类，判定数据敏感性级别，并实施相应安全防护措施；传输选择模块，根据决策导向特征、敏感性级别和当前网络状态确定数据传输策略，并执行同步结果的完整性验证；自动更新模块，用于根据同步结果完整性验证的输出，设计并实施同步操作记录的自动更新机制。

12、第三方面，本发明实施例提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其中：所述计算机程序指令被处理器执行时实现如本发明第一方面所述的异构数据库数据同步的方法的步骤。

13、第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中：所述计算机程序指令被处理器执行时实现如本发明第一方面所述的异构数据库数据同步的方法的步骤。

14、本发明有益效果为：本发明通过动态的多维判断规则和高级预处理策略，大幅提高了数据提取和同步的速度；通过设置同步标记器和执行同步结果的完整性验证，确保了同步数据的一致性和完整性；通过深度学习技术和自然语言处理进行数据项的敏感性分析，以及根据数据敏感级别实施的分层安全防护措施，为敏感数据提供了强大的安全保障；根据当前网络状态和同步任务状态动态调整数据传输策略，有效应对了网络条件变化带来的挑战，保证了数据同步的稳定性和效率；通过联合学习模型和条件推断机制，本发明不仅能够在初始阶段实现高效同步，还能够基于用户反馈和系统表现数据进行持续的学习和优化。