怎么实现实现异构数据库的统一访问呢，今天跟大家分享分享：

有软件可以实现异构数据库的统一访问吗？

首先要先明白这类数据计算运行的底层逻辑是什么。

①假如是通过异构数据库，直接进行左右关联，那这类数据的计算就是在运行软件/程序的服务器。

②假如只是数据的一个统一访问，然后进行OLAP关联分析，用BI工具就行。

③假如是除了异构数据库的统一访问，还需要进行数据的再次处理，那还是推荐通过工具，将分布在不同网络、不同服务器上的不同种的数据库中的数据，集成到一个数据库，再进行处理，这样的话，就是统一将算力放到这个新的目标数据库中，同时也不会影响原有数据库的使用，也就是数仓搭建的最常见做法。

但其实很多人，看到数仓会比较排斥，觉得这是大公司级别才会做的事情，其实不然，你可以根据你的数据库或者系统数据的体量，进行一定程度裁剪，搭建符合自己数据使用习惯的数仓就行。

现在这类市面上有很多工具，可以做到实现异构数据库的统一访问，开源的有kettle，商业的有FineDataLink，通过设置流程，很快就能完成异构数据库的数据迁移集成。（ps：需要说明，这类开源工具，在使用过程中，会容易出现数据库报错或者连接数不足等异常，且insert/update会占用大量的CPU资源，如果对数据要求高，不太推荐使用开源工具）

做一个分布式数据库是否可以实现这个功能？

虽然可以，但最好是在异构数据库很多，数据量很大时，再去选择分布式数据库，这样数据的存储能力和算力都会进一步提升。假如数据量单机数据库就能支撑，其实就没必要采用分布式数据库。

为什么呢？因为一般来说，分布式数据库都是由主节点+N个计算存储节点，具备可扩展、高可用（当部分节点失效时，其他节点能够接替它继续服务）的能力，因此一般购买成本、运维成本都比较高。

所以，如果数据量单机数据库就能支撑，采用分布式数据库就比较“浪费”，性价比不如使用上面提到的数据集成工具高。

总而言之，在数字化时代下，大数据治理对企业数据建设的重要性不言而喻，然而实现的困难有时也让人望而却步，因此选择合适的技术和工具会达到事半功倍的效果。帆软FineDataLink——中国领先的低代码/高时效数据集成产品，能过为企业提供一站式的数据服务，通过快速连接、高时效融合多种数据，提供低代码Data API敏捷发布平台，帮助企业解决数据孤岛难题，有效提升企业数据价值。