数据集成是把不同来源、格式、特点性质的数据在逻辑上或物理上有机地集中，从而为企业提供全面的数据共享。在企业数据集成领域，已经有了很多成熟的框架可以利用。今天就跟着小编一起来看一看：理解数据抽象以及数据集成两者概念。
一、背景概括
小编相信大家都应该知道，企业数据一般情况下都会以非常多不一样的数据仓库技术以及方案类型存储，这样子的话，创建用于任何不一样目的的通用的信息观点对于利用有意义的实时企业数据建立战略集成架构以及作出商业决策是非常关键的一个方面哦。
现实确实就是这样的，大家可以看到数据抽象中间件产品正在不断的慢慢增长，这一些中间件旨在将任意数量的企业数据库、有一些时候是API、甚至web服务放置在数据抽象层后面。事实上，这其实并不是什么新鲜事了，人们已经在数年中利用中间件创建了虚拟数据库。尽管这样子的话，某一些厂商的能力使这一类型的技术让人们产生了更加高的期望。
另外一个方面，这一类型的解决方案也会在非常多企业里面找到它的用武之地。当然拉，这正正就是EII(也就是，我们经常说的企业信息集成，企业信息集成是指企业在不同应用系统之间实现数据共享)，这是旧有的技术术语以及分类，但是依然还有一定程度上面的价值。
这就是所说的虚拟数据库，也有人将其称为数据联邦(英文全称：datafederation)。从这一篇教程里面的角度来说，我们将其称之为数据抽象。数据抽象层以及提供这一种机制的技术能够直接成为最重要的集成工具之一，从而能够直接利用容易处理的异构数据库，并且使得这一些数据库在性质上面变得更具有战略性。
二、数据抽象层原则
接下来小编就为大家介绍一下数据抽象层原则吧，数据抽象层的含义遵循以下几个基本的原则，具体的如下所示：
第一个基本原则：数据抽象层概念要求存储数据的地方应该是比较好的，风险小的以及成本低的，然而并不应该根据所要求的使用模式来进行相关处理。当使用数据抽象层技术的时候，就小编个人认为，最好的方法就是以原来的方式存储并以其它较少受到破坏的方式利用数据库。
第二个基本原则：数据抽象层概念为数据库提供灵活的机制，允许数据观点(也就是所代表的方案)根据所遇到的数据需求变化，这样子的话，能够直接拥有非常多根据需求变化的方式来表达的实际方案。除此之外，用户能够直接依据成百的目的来制定成百个数据观点，甚至从界面到界面，从目的到目的地重复又重复的利用观点。
第三个基本原则：数据抽象层概念为我们提供了多个数据库、数据类型以及数据方案的单一更新机制，这样子的话，也就是意味着单一更新能够直接在非常多不一样的实际数据库里面进行使用哦。是不是非常的方便呢？
小编结语：
数据抽象结构是对现实世界的一种抽象从实际的人、物、事和概念中抽取所关心的共同特性，忽略非本质的细节把这些特性用各种概念精确地加以描述这些概念组成了某种模型。如果你也有这样的需要，那就赶快来学习一下吧。
