CN117931953B - 一种异构数据库数据同步的方法及*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种异构数据库数据同步的方法及***，涉及数据库技术领域，包括通过同步控制中心向目标数据库的适配器单元发送指令，以提取待同步数据集；采用高级预处理策略和联合学习模型，挖掘数据的决策导向特征；在源数据库数据项上设置同步标记，并利用同步标记器ST进行维护；对同步数据项进行安全性检测和分类，并根据数据敏感性级别执行相应的安全防护措施；基于决策导向特征、数据敏感性和当前网络状态，制定并执行数据传输策略；执行同步结果的完整性验证，并根据验证结果自动更新同步操作记录。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。
Description
技术领域
本发明涉及数据库技术领域，特别是一种异构数据库数据同步的方法及***。
背景技术
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***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***。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***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。
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。
发明内容
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。
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。
为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：
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。
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。
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。
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***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。
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。
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***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***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。
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：分析数据的决策导向特征和敏感性级别，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；根据数据敏感性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。
第二方面，本发明实施例提供了异构数据库数据同步的***，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。
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。
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。
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，以及根据数据敏感性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***表现数据进行持续的学习和优化。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见的，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1为异构数据库数据同步的方法的步骤流程图。
图2为异构数据库数据同步的方法的条件推断机制设计图。
图3为异构数据库数据同步的方法的数据安全性检测和分类流程图。
图4为异构数据库数据同步的方法的计算机设备图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合说明书附图对本发明的具体实施方式做详细的说明。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是本发明还可以采用其他不同于此描述的其他方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。
其次，此处所称的“一个实施例”或“实施例”是指可包含于本发明至少一个实现方式中的特定特征、结构或特性。在本说明书中不同地方出现的“在一个实施例中”并非均指同一个实施例，也不是单独的或选择性的与其他实施例互相排斥的实施例。
实施例1
参照图1~图4，为本发明第一个实施例，该实施例提供了一种异构数据库数据同步的方法，包括，
S1：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。
具体的，同步控制中心SCC向目标数据库的适配器单元AU发送指令；AU收到指令后，启动判断模块RM进行待同步数据集提取；RM根据内嵌的多维判断规则进行提取，具体包括时间维度、内容维度，关系维度、重要性维度、访问频次维度和数据敏感性维度，若数据集的最后更新时间在上次同步时间之后，则标记为待同步；若数据集内容发生新增、删除或变更，则标记为待同步；若数据集所关联的主数据发生变化，则标记为待同步；若数据集包含重要性标记或关键字，则标记为待同步；若数据集的访问或查询频次大于预设阈值，则标记为待同步；若数据集包含敏感个人信息或重要业务数据，则标记为待同步；提取所有标记为待同步的数据集，并进行汇总医生称将符合上述任一规则的数据集进行汇总，以生成待同步数据集；AU将待同步数据集反馈至SCC。
S2：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。
具体的，包括以下步骤：
S2.1：通过数据适配器对数据集进行格式标准化和转换处理，并运用离群点检测识别和排除非典型样本。
S2.2：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。
S2.3：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。
优选的，对数据集进行完整性检查和异常值处理，并建立联合学习环境；使用解释性模型对特征贡献度进行初步评估，并在每次迭代中逐步优化特征集；结合特征贡献度评估结果和业务实际需求，确定一组决策导向特征；采用验证集对优化后的模型和特征进行验证，并在实际场景中进行测试；设立监测机制，持续监测决策导向特征的影响，并及时调整以满足不断变化的决策需求；收集用户反馈和***表现数据定期审核和更新决策模型，实现持续的模型改进和决策优化。
S2.4：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。
具体的，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。
S2.5：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。
S2.6：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。
S3：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。
具体的，在源数据库为每个数据项建立智能同步节点，且每个节点均包括数据项的哈希值（确保数据完整性）、同步状态（表示数据的当前版本和同步需求）和时间戳信息（记录数据项的最后修改时间或检查时间点）；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（如异常行为、数据质量下降等），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***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循环，调整和完善同步标记逻辑。
S4：SCC对同步数据项进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。
具体的，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；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。
需要说明的是，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，所有用户角色均可以访问和同步该类数据项；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***无法访问，若敏感数据占比超过预设阈值，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***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。
S5：SSC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。
优选的，包括以下步骤：
S5.1：分析数据的决策导向特征和敏感性级别，分配传输优先级。
需要说明的是，决策导向特征将决定哪些数据更关键、需要更快传输；敏感性级别将决定数据传输时的安全保护要求。
S5.2：评估当前网络状态，并在网络容量允许的条件下进行同步。
需要说明的是，如果网络状态不理想，则调整传输策略，例如在网络空闲时段执行数据同步。
S5.3：根据数据敏感性级别采取保密和安全措施，以保证传输安全。
具体的，若数据属于无敏感信息公开类别，则采用标准的传输加密协议（例如SSL/TLS）保证数据在传输中的保密性，同时进行数据完整性校验，应用哈希函数生成校验和，以确认数据在传输过程中未被篡改；若数据属于低度敏感内部使用类别，则除了使用SSL/TLS进行传输加密外，额外在内部网络上搭建VPN或专用网络，确保数据在安全的内部环境中传输，对数据进行加密存储和传输，并设置访问控制，保证只有授权人员能够进行访问；若数据属于中度敏感重要业务类别，则实施严格的访问控制，结合多因素认证机制来增加安全性，采用端到端加密技术对数据进行加密处理，保护数据不在网络上被非授权访问或窃听，同时确保网络的适当分段，保护数据传输不被其他网络段截取；若数据属于高度敏感机密或隐私信息类别，则使用TLS 1.3协议实行端到端加密以保证传输过程有极高的安全性，并在传输前进行数据脱敏处理（使得即便数据被截获，也无法解读原始敏感信息），同时对传输的数据执行严格的访问控制和身份验证包括使用安全令牌和设备授权机制，并且全程监控数据传输行为，记录相关审计日志（以便在必要时可以追踪数据流动和访问情况）。
S5.4：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。
优选的，调整包括重新分配网络带宽优先级，选择数据传输的最佳时间窗口（例如，在网络使用较低的时间段执行大容量数据传输），或者在网络拥塞时降低数据传输速率以避免拥塞加剧。同时，根据数据的优先级和敏感性确定是否可以延迟传输以等待更优网络条件或采用替代的传输途径。
S5.5：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。
优选的，一旦检测到数据传输发生错误或中断，立即启动重传机制或错误恢复操作，这可能包括对未成功发送的数据包进行重传，或者在发生错误时采用前向纠错等技术来纠正错误，以最小化数据传输时的延误。
S5.6：完成传输后，执行同步结果的完整性验证。
进一步的，完成数据传输后，执行数据同步结果的完整性验证，确保所有数据均正确传输并完好无损地到达目的地。这可能包括与源数据进行校验或散列值的对比，确保数据在传输过程没有发生损坏或变化。如果验证失败，则需要进行故障排查和必要的纠错措施，以确保数据的准确性和一致性。
S6：SCC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。
具体的，SCC利用实时数据监测模块将同步操作结果与期望的同步标记和数据状态进行比较，并在成功同步后，自动更新源数据库和目标数据库中的同步元数据；通过设置触发器或***，在每次同步操作完成后，记录事务的关键信息（如操作时间、数据项、同步状态和操作人员等）到全局事务日志中；全局事务日志将作为数据同步的历史记录和审计追踪的基础，为未来的数据审核、***优化和可能的故障恢复提供详细信息；为维持数据异构***间的一致性，引入事务版本控制机制来解决潜在的冲突问题，并在同步过程中使用全局锁或分布式锁技术来保证数据一致性；在确认同步数据的完整性和一致性后，使用算法对数据库操作日志进行压缩，以减少存储占用并提高审计效率；建立预警和异常检测机制，当同步操作出现异常或失败时，实时通知管理员进行干预，并记录到异常日志中进行分析； 结合数据同步结果和用户反馈，持续优化数据同步策略、提高数据一致性检查的准确性，并适时更新同步操作的规则和触发条件，提升整体同步流程的性能和鲁棒性。
进一步的，本实施例还提供一种异构数据库数据同步的***，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。
本实施例还提供一种计算机设备，适用于异构数据库数据同步的方法的情况，包括存储器和处理器；存储器用于存储计算机可执行指令，处理器用于执行计算机可执行指令，实现如上述实施例提出的异构数据库数据同步的方法。
该计算机设备可以是终端，该计算机设备包括通过***总线连接的处理器、存储器、通信接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作***和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作***和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过WIFI、运营商网络、NFC（近场通信）或其他技术实现。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
本实施例还提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述实施例提出的实现异构数据库数据同步的方法。
综上，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，以及根据数据敏感性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***表现数据进行持续的学习和优化。
实施例2
参照图1~图4，为本发明第二个实施例，该实施例提供了一种异构数据库数据同步的方法，为了验证本发明的有益效果，通过经济效益计算和仿真实验进行科学论证。
具体的，在本次仿真实验中，模拟了两个异构数据库***A和B之间的数据同步过程，旨在测试技术方案在不同网络环境和安全要求下的表现。实验设置了1000条需要同步的数据记录，包含销售记录、客户信息和服务记录等多种数据类型。同步操作被设置为每天执行一次，以模拟实际业务场景中的数据同步需求。为了全面评估技术方案的性能，实验考虑了两种网络环境：一种是高速网络环境（1Gbps带宽，10ms延迟），另一种是低速网络环境（100Mbps带宽，100ms延迟）。此外，数据项按照安全级别进行分类，从无敏感信息的公开数据到包含高度敏感信息的数据，以便测试不同安全防护措施的有效性。
进一步的，实验过程中，首先通过同步控制中心（SCC）向数据库A的适配器单元（AU）发送提取待同步数据集的指令。随后，对数据集应用了高级预处理策略，如格式标准化、离群点检测和特征选择等，确保数据的质量和一致性。在同步标记设置阶段，为源数据库A中的每个数据项建立智能同步节点，包括哈希值、同步状态和时间戳信息，以自动生成新区块并监控数据项的同步效率和一致性。安全性检测环节对数据进行了敏感性级别判定和安全防护，包括数据隔离、加密和访问控制等措施。最后，根据决策导向特征、敏感性级别和当前网络状态确定最优的数据传输策略，并执行数据同步，完成后进行同步结果的完整性验证。
更进一步的，仿真实验结果显示，在高速网络环境下，数据同步操作的平均完成时间为2分钟，而在低速网络环境下，平均完成时间延长至10分钟。所有数据项在传输过程中均未发生损坏或丢失，数据一致性保持在100%。安全性评估证明了所有敏感数据在同步过程中采取了适当的加密和安全措施，未记录任何安全事件。用户反馈显示，业务部门对同步效率和数据准确性表示满意，对于敏感数据的保护措施尤为认可。此次仿真实验验证了该技术方案能够有效地满足异构数据库数据同步的需求，确保了同步过程的高效性、安全性和数据一致性，特别是在不同网络环境和安全要求下的良好表现，为实际应用提供了有力支持。
优选的，本发明与传统方法的对比指标如表1所示。
表1本发明与传统方法的对比指标
| 对比维度 | 本发明 | 传统同步方法 |
| 同步效率 | 高速网络下平均2分钟；低速网络下平均10分钟 | 高速网络下平均5分钟；低速网络下平均15分钟 |
| 数据一致性 | 99% | 95% |
| 安全性保证 | （高级安全措施）数据隔离、加密、访问控制 | （基本安全措施）数据加密、基本访问控制 |
| 网络环境适应性 | 高 | 中 |
| 用户满意度 | 高 | 一般 |
具体的，表1展示了本发明在多个关键维度上相对于传统方法的优势，特别是在提高同步效率、确保数据一致性和安全性方面，以及在不同网络环境下保持高性能的能力。通过这些改进，本发明能够满足日益增长的数据同步需求，特别是在需要处理大量敏感数据的场景中。
应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
Claims (4)
1.一种异构数据库数据同步的方法，其特征在于：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；
所述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进行格式标准化和转换处理，并运用离群点检测识别和排除非典型样本；
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；
所述条件推断机制包括，
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；
所述使用同步标记器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***并预置同步标记在需同步数据项；
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；
所述根据决策导向特征、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：
分析数据的决策导向特征和敏感性级别，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；
根据数据敏感性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。
2.如权利要求1所述的异构数据库数据同步的方法，其特征在于：所述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，并根据安全级别分类；
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。
3.如权利要求2所述的异构数据库数据同步的方法，其特征在于：所述根据安全级别分类包括，
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***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***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。
4.一种异构数据库数据同步的***，基于权利要求1~3任一所述的异构数据库数据同步的方法，其特征在于：还包括，
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。
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