Федерализация
В федеративных БД физического перемещения данных не происходит: данные остаются у владельцев, доступ к ним осуществляется при необходимости (при выполнении запроса). Изначально федеративные БД предполагали создание в каждом из n узлов n-1 фрагментов кода, позволяющего обращаться к любому другому узлу. При этом федеративные БД отделяли от медиаторов.
При использовании медиатора создается общее представление (модель) данных. Медиатор — посредник, поддерживающий единый пользовательский интерфейса на основе глобального представления данных, содержащихся в источниках, а также поддержку отображения между глобальным и локальным представлениями данных. Пользовательский запрос, сформулированный в терминах единого интерфейса, декомпозируется на множество подзапросов, адресованных к нужным локальным источникам данных. На основе результатов их обработки синтезируется полный ответ на запрос. Используются две разновидности архитектуры с посредником — Global as View и Local as View.
Отображение данных из источника в общую модель выполняется при каждом запросе специальной оболочкой (wrapper). Для этого необходима интерпретация запроса к отдельным источникам и последующее отображение полученных данных в единую модель. Сейчас этот способ также относят к федеративным БД.
Интеграция корпоративной информации (Enterprise information integration, сокр. EII) — это пример технологии, которая поддерживает федеративный подход к интеграции данных.
Изучение и профилирование первичных данных, необходимые для федерализации, несильно отличаются от аналогичных процедур, требуемых для консолидации.
Распространение данных
Приложения распространения данных осуществляют копирование данных из одного места в другое. Эти приложения обычно работают в оперативном режиме и производят перемещение данных к местам назначения, то есть зависят от определенных событий. Обновления в первичной системе могут передаваться в конечную систему синхронно или асинхронно. Синхронная передача требует, чтобы обновления в обеих системах происходили во время одной и той же физической транзакции. Независимо от используемого типа синхронизации, метод распространения гарантирует доставку данных в систему назначения. Такая гарантия — это ключевой отличительный признак распространения данных. Большинство технологий синхронного распространения данных поддерживают двусторонний обмен данными между первичными и конечными системами. Примерами технологий, поддерживающих распространение данных, являются интеграция корпоративных приложений (Enterprise application integration, сокр. EAI) и тиражирование корпоративных данных (Еnterprise data replication, сокр. EDR). От фееративных БД этот способ отличает двустороннее распространение данных.
Сервисный подход
Сервисно-ориентированная архитектура SOA (Service Oriented Architecture), успешно применяемая при интеграции приложений, применима и при интеграции данных. Данные также остаются у владельцев и даже местонахождение данных неизвестно. При запросе происходит обращение к определённым сервисам, которые связаны с источниками, где находится информация и ее конкретный адрес.
Интеграция данных объединяет информацию из нескольких источников таким образом, чтобы ее можно было показать клиенту в виде сервиса. Сервис — это не запрос в традиционном смысле обращения к данным, скорее, это извлечение некоторой бизнес-сущности (или сущностей), которое может быть выполнено сервисом интеграции через серию запросов и других сервисов. Подход SOA концентрируется, в первую очередь, на определении и совместном использовании в форме сервисов относительно ограниченного количества самых важных бизнес-функций в корпорации. Следовательно, сервис-ориентированные интерфейсы в довольно большой степени строятся на ограниченном количестве запросов на необходимую информацию, которую нужно представить потребителю.
Имея соответствующие учетные данные системы безопасности, потребитель может осуществить выборку любых данных из источника через почти неограниченное количество различных запросов SQL. Но для этого потребитель должен иметь представление о модели источника данных и способе создания результата с использованием этой базовой модели. Чем сложнее модель источника данных, тем более сложной может оказаться эта задача.