数据联合在跨多个系统执行复杂查询时的作用是什么？

数据联邦提供了一个虚拟集成层，抽象化物理数据位置和格式。它允许用户查询分布式数据源（数据库、数据仓库、API），就好像它们是一个单一的统一系统。这对于需要跨多个孤立系统获取信息的复杂查询至关重要，避免了风险高且速度慢的物理整合。主要应用包括跨部门报告、混合云分析以及跨异构环境的实时数据访问。 其核心机制包括查询转换、分解和优化。联邦引擎解析复杂查询，识别源系统所需的数据，将子查询转换为每个源的方言，并并行执行它们。然后它透明地整合结果。关键原则是模式抽象和查询下推。这种虚拟方法保留了数据主权并提供近实时访问，但需要强大的元数据管理和网络可靠性来保证性能，这会影响数据虚拟化和数据 fabric 架构。 数据联邦能够执行复杂的跨系统查询，而无需大规模的 ETL 和物理数据移动。其主要价值在于运营敏捷性、成本降低和保持数据新鲜度。实施包括在不同数据源上定义统一的语义层，并配置分布式查询优化。企业从 CRM 和 ERP 系统等集成来源获得及时洞察，从而增强决策制定。它消除了传统整合的瓶颈，支持动态分析需求，同时尊重源系统治理。