2023年7月19日发(作者：)

大　庆　石　油　学　院　学　报　第３４卷　第６期　２０１０年１２月　ＪＯｕＲＮＡＩ　０Ｆ　ＤＡＱＩＮＧ　ＰＥＴＲ０Ｉ　ＥＵＭ　ＩＮＳＴＩＴＵＴＥ　Ｖｏ１．３４　Ｎｏ．６　Ｄｅｃ．　２０１０　基于元数据驱动的勘探开发　综合数据库通用查询系统　任庆东　，李永盛　，袁文翠　，姜　伟。　（１．东北石油大学计算机与信息技术学院，黑龙江大庆　１６３３１８；　２．大庆职业学院技术培训中心，黑龙江大庆　１６３２５５）　摘要：鉴于勘探开发综合数据库模型本身先进性及面向对象技术，使模型在查询时变得比较复杂，通过分析勘探　开发综合数据库模式层，采用元数据驱动技术构建支撑通用查询的元模型，优化查询过程，设计并实现可以满足用户个　性化定制与查询的系统．该系统实现了不同油田数据不同组合，满足自动化构建查询条件，使数据查询趋于通用化、便捷　化，实际应用效果较好．　关键词：元数据驱动；勘探开发综合数据库；面向对象；模式层；查询定制　中图分类号：ＴＰ３１１　文献标识码：Ａ　文章编号：１０００一ｌ８９１（２０１Ｏ）０６—０００１一Ｏ３　０　引言　中国石油勘探与生产技术数据管理系统（Ａ１）中，勘探开发综合数据库（Ｐｅｔｒｏｌ　Ｃｈｉｎａ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒ　Ｄａｔａ　Ｍｏｄｅｌ，ＰＣＥＤＭ）是较重要的组成部分，以石油行业标准数据库模型（Ｐｅｔｒｏｔｅｃｈｎｉｃａｌ　０ｐｅｎ　Ｓｔａｎｄａｒｄｓ　Ｃｏｎ—　ｓｏｒｔｉｕｍ，ＰＯＳＣ）为指导，地质数据模型ｌｌ　（Ｅｐｉｃｅｎｔｒｅ）为依托，中国石油标准数据库模型（Ｐｅｔｒｏｌ　Ｃｈｉｎａ　Ｄａｔａ　Ｍｏｄｅｌ，ＰＣＤＭ）和油田数据库标准为基础，分析各个专业数据需求后建立的．通过对Ｉ　ａｎｄＭａｒｋ公司标准　石油数据库模型（Ｅｎｇｉｎｅｅｒ＇ｓ　Ｄａｔａ　Ｍｏｄｅｌ，ＥＤＭ）进行扩展，正式版本１．０已经公布并应用于实践＿２］．虽然　ＰＣＥＤＭ数据模型用关系数据模型构建，但运用面向对象思想，是复杂的网状数据模型．　传统的油田数据查询方法只使用数据库提供的工具如ＰＬ／ＳＱＬ，而ＬａｎｄＭａｒｋ开发的Ｏｐｅｎｗｅｌｌｓ只　能对单一数据库、单一数据表进行查询，无法完成对多专业组合数据查询，因此局限性大，不能满足用户多　变的需求¨３］．用户需求和某些业务流程会随市场或企业战略的改变而改变，需要不断修改应用程序以适应　变化．元模型驱动　思想对企业建模有重要意义，它解决数据一致性与企业信息共享的问题　］，研究组织　如ＯＭＧ提出ＭＤＡ模型¨６］．用元数据描述用户需求和系统运行企业环境，用户可以通过定制系统，在专　业数据库元数据和业务实体元数据支持下，形成用户需求的元数据描述；查询引擎通过元数据读取用户需　求，查询专业数据库并形成用户个性化界面．　笔者采用元数据驱动技术，提出基于元模型的通用数据查询方法，将复杂的ＰＣＥＤＭ模型用数据字典　进行描述，形成适合通用数据查询的框架体系模型，设计查询优化改进方法，提高数据查询效率及灵活性．　１　框架体系模型　定制查询框架体系模型包括查询定制系统设计、元模型设计和查询优化设计（见图１）．　１．１查询定制系统设计　查询定制系统设计通过对单表或多表数据的定制形成统一视图，并针对定制视图进行一次或二次查　询，提供一种与业务无关、通用的查询功能实现框架．通过数据字典查询相关表和字段，降低查询定制功能　收稿日期：２０１０一Ｏ６—０ｌ；审稿人：张方舟；编辑：任志平，张兆虹　基金项目：黑龙江省石油领域数据规范化核心技术研究项目（１１５４１００８）；黑龙江省教育厅科学技术研究项目（１１５３１０ｌ３）　作者简介：任庆东（１９６０一），男，副研究员，主要从事计算机控制、数据集成等方面的研究．　大庆石油学院学报　第３４卷２０１０年　图１　定制查询框架体系模型　实现难度．与传统的直接编写查询页面方法不同，系统开发中使用通用查询模块，使开发人员仅需在查询　定义中引入完善的数据字典，即可完成系统定制查询功能．查询的交互界面、查询语句和查询结果等由模　块自动生成．　用户查询时，服务器通过元数据驱动技术将查询请求映射到通用查询模块（见图２）．Ｗｅｂ服务器在收　到查询请求后，根据请求查找相应的查询定义（元数据），从元数据库中提取查询条件（元数据驱动）并形成　交互界面发送给用户；再根据用户在交互界面中提交的元数据信息动态生成查询命令（ＳＱＬ语句），执行　查询命令并将查询结果返给用户．　１．２查询优化设计　１．２．１　优化原则　查询优化任务之一是产生代价最小的查询执行计划，过程分２步：（１）产生与给定表达式逻辑上等价　的表达式ｌ＿７　；（２）对产生的表达式做不同方式注释，生成候选计划．　从整体上看，这２步交叉进行，首先产生一部分表达式并注释，接着产生另一部分表达式并注释．表达　式中每个运算可以用不同算法实现，这些算法可能用到不同索引．表达式中各运算的协调执行（实体化计　算方法、流水线计算方法）是查询优化设计第２步需要完成的主要任务（见图３）．　用户—　定制表、字段信息—－　定制条件—　通用查询模块　特定查询请求　找到查询定义　从元数据库中　提取壹洵条件（元数据驱动）　，　形成查淘ｓＱＬ　ｏＷｅＩｌ　．　杏询结果返　给用Ｊ　用户　执行查询命令　图２　查询定制系统流程框图　图３　查询优化执行例子　１．２．２优化方法　查询优化方法包括：（１）选择实现关系运算具体算法（包括与算法密切相关的各种索引）；（２）协调各关　系运算的具体执行（采用实体化计算方法或流水线计算方法）；（３）对整个关系代数表达式Ⅲ进行优化，产　生代价最小的查询执行计划．　第６期　任庆东等：基于元数据驱动的勘探开发综合数据库通用查询系统　１．２．３查询条件　查询优化任务是找出表达式中代价最小运算并确定查询处理过程．数据查询过程中多表关联的数据　查询条件优化显得尤为复杂，包括２部分　：（１）内部隐藏的关联关系．由用户选择数据表时通过在数据字　典中建立的外键关系自动生成并添加到查询条件中．（２）由用户根据实际需要设定查询条件．这类查询条　件必须以用户选择的表为基础，首先选择作为查询条件的表，然后选择表中的某个字段，最后选择字段的　具体值，反复添加多个查询条件．　查询定制系统能够实现用户定制过程中无用字段自动过滤，将真正有用字段展现给用户，方便用户选　择；自动提取查询条件，减少查询过程步骤，使对模型关系不清楚的用户也能方便定制视图．　１．３元模型设计　元数据作为数据查询定制系统的核心，联系定制系统各步骤，驱动查询引擎查询专业数据库形成用户　视图；专业数据库信息发生改变时只需修改相应的元数据，不必修改程序．因此，元数据使查询系统更加适　应用户需求和企业环境变化．　构建元数据模型是查询定制系统设计的重点．基于定制视图过程与查询视图流程构建元数据模型，包　括专业元数据、视图信息元数据、条件元数据和对象元数据（见图４）．元数据模型保证定制信息、条件信息　及专业元数据的有效结合，形成通用定制信息，解决油田数据不一致性与信息共享问题．　［匿　垦塑　里　匾匿　ｊ　数据字段（代码）　ｉ区　匿图定制视图基编名本码称　信息　数据名称　定制者　专业信息　自动关联条件　业代码、上级专　图４查询定制系统元数据模型　查询定制元数据模型以定制视图和用户为核心，是与定制视图相关的客观实体；所属实体包括用户、　组织机构等，是与定制视图相关的主观实体．由于可以为用户和部门定制视图，所以可用视图包括用户视　图和部门视图．查询引擎首先查询用户表，提取用户和部门信息，通过查询部门视图和用户视图构建用户　界面；然后从元数据库中提取构建的视图信息元数据，形成组合ＳＱＬ语句，最终查询专业数据库形成用户　视图．　元模型设计的优势包括：（１）ＰＣＥＤＭ数据模型随着实际应用的扩展及业务的增加而扩展，但元模型　并不会因此而变化并能自动适应，不影响数据定制查询的整个过程，具有很强的适用性．（２）元模型将查询　过程进行分割，每一部分抽象为元数据存储，不仅对ＰＣＥＤＭ数据模型适用，也适用于其他数据模型；不仅　适用于石油领域数据模型，也适用于其他领域数据模型，具备一定的通用性．　２　查询优化的实现　查询优化是为查询选择最有效的查询执行计划的过程：一方面在关系代数级进行优化，找出与给定表　达式等价且执行效率最高的表达式；另一方面选择查询语句处理策略，如选择执行运算所采用具体算法及　将使用的特定索引等．实现过程包括定义表集合、数据问自动关联、排除重复记录和构造自关联表查询　条件．　２．１定义表集合　单继承表定义为　Ａ１∈Ｕ１一｛Ａｌ，Ａ２，Ａ。，…，Ａ　｝，　・９　・　大庆石油学院学报　第３４卷２０１０年　其中，Ａ　为Ａ　的父表，Ａ。为Ａ　的父表，以此类推．　多继承表定义为　，…ｒ【，　Ａ１，Ａ２，Ａ３　，Ａ　｝；　Ｉ　Ｕ　Ａ　１，Ａ　ｌ＋ｌ　Ａ　１＋２，…，Ａｍｌ＋　）；　，Ａ１　Ｅ　Ｕ　Ａ　２，Ａ　＋ｌ　Ａ　２＋２，…，Ａ　２＋　｝；　，Ｉ．‘　Ｉ　Ｕ　Ａ　，Ａ　＋１　Ａ　＋２，…，Ａ　＋　｝，　，其中，ｍｌ—ｍ２一，…，一ｍ　．　２．２数据间自动关联　通过数据字典建立表之间的继承关系，数据字典中字段标注外键引用关系及具体引用哪个表中的哪　个字段，通过递归筛选出完整的表间引用链．如完井层段一井筒一井一组织机构、工区，该引用链既包括单　表继承又包括多表继承；因此提取过程中出现重复遍历并产生重复数据表，需要进一步排除重复记录．　２．３重复记录排除　用户选择某些数据表时由于关联关系复杂，可能出现一个表的字段被其他不同表中字段引用的情况，　所以遍历时出现对同一表重复操作而产生重复的数据表．由于被选取数据表不重复运行，重复的数据表必　须被移除，所以每次选择表时必先遍历已被选人的表是否和新选人的表有重复，没有重复继续遍历；反之，　跳过此表继续遍历下一个表．如此反复进行，直至没有父节点．　２．４　自关联表查询条件构造　用户选择一口具体井时，可能会因为数据库大量处理数据而发生死机现象，即使是计算机硬件条件达　标，其逻辑关系上可能难以满足用户要求．如根据关联关系，用户选择一口井时，首先确定该井属于哪个　队，该队属于哪个矿，该矿属于哪个厂，如果单纯选择井而不考虑厂、矿、队就会出现数据冗余现象，用户无　法区分筛选出的井是属于哪个厂、矿队，加大搜索范围和搜索量，影响数据查询的速度．虽然可以通过编写　ＳＱＬ语句解决，但是难以将ＳＱＬ语句自动转化成通用的用户可选择的拼接条件．当用户选择　厂、矿、队等组织机构自关联表（见表１）中　表１组织机构自关联表（Ｐｃ＿ＯＲＧＮＩＺＡＴＩＯＮ）　具体井时，首先建立井和组织机构之间的　关联关系，然后选择具体的厂、矿、队数据．　由于是自关联表，故不能将ＳＱＬ语句写成　“ＷＨＥＲＥ　ＰＣ—ＯＲＧＮＩＺＡＴＩＯＮ．ＯＲＧ一　ＮＡＭＥ一‘采油一厂’ａｎｄ　０ＲＧＮＩＺＡＴＩＯＮ．ＯＲＧ—ＮＡＭＥ一‘采油一矿’ａｎｄ　ＯＲＧＮＩＺＡＴＩｏＮ．ＯＲＧ—　ＮＡＭＥ＝‘采油一队”’．　用户构建组合查询条件时，如能定位到某厂某矿某队的具体井名，不但可以解决目标井定位问题，还　能解决某项具体值因数据量庞大难以快速显示的问题．针对此问题提出３种解决方案：　（１）利用树形结构ｌ＿】　．当用户选择字段名时，通过数据字典判断是否是外键，引用字段所在表是否是　自关联表；若是，则弹出对话框选择井所在的厂、矿、队，确定后将条件信息录入数据库，待查询时提取．此　方法主要解决通用ＳＱＬ语句问题．　（２）若用户是专业人员，可自行在条件器中拼接查询条件．　（３）对专业数据库用户还提供直接填写ＳＱＬ语句功能，将ＳＱＬ语句录入到数据库中，供查询时提取．　３　结束语　基于元数据驱动和通用查询技术，提出通用化定制查询模型，构建元数据模型，用元数据描述用户需　求，通过元数据驱动查询引擎查询专业数据库并形成用户界面，保持了通用查询良好的数据库接口优势，　很大程度上能够适应数据库结构和查询条件的变化，满足用户不同需求而无需修改程序．普通用户可以根　据自己的需求定制查询，方便用户管理，提高工作效率．　・９４・　第６期　任庆东等：基于元数据驱动的勘探开发综合数据库通用查询系统　参考文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