数据集成

多个不同数据系统（可能有着不同数据模型，并针对不同的访问模式进行优化）集成为一个协调一致的应用架构时，集成不同的系统是实际应用中最重要的事情之一。例如，为了处理任意关键词的搜索查询，将 OLTP 数据库与全文搜索索引集成在一起是很常见的的需求。尽管一些数据库（例如 PostgreSQL）包含了全文索引功能，对于简单的应用完全够了，但更复杂的搜索能力就需要专业的信息检索工具了。相反的是，搜索索引通常不适合作为持久的记录系统，因此许多应用需要组合这两种不同的工具以满足所有需求。随着数据不同表示形式的增加，集成问题变得越来越困难。除了数据库和搜索索引之外，也许你需要在分析系统（数据仓库，或批处理和流处理系统）中维护数据副本；维护从原始数据中衍生的缓存，或反规范化的数据版本；将数据灌入机器学习，分类，排名，或推荐系统中；或者基于数据变更发送通知。