什么是元数据

元数据是关于数据的组织、数据域及其关系的信息，简言之，元数据就是关于数据的数据。 [编辑]元数据的特点[1] ①元数据是关于数据的结构化的数据，它不一定是数字形式的，可来自不同的资源。 ②元数据是与对象相关的数据，此数据使其潜在的用户不必先具备对这些对象的存在和特征的完整认识。 ③元数据是对信息包裹(Information Package)的编码的描述。 ④元数据包含用于描述信息对象的内容和位置的数据元素集，促进了网络环境中信息对象的发现和检索。 ⑤元数据不仅对信息对象进行描述，还能够描述资源的使用环境、管理、加工、保存和使用等方面的情况。 ⑥在信息对象或系统的生命周期中自然增加元数据。 ⑦元数据常规定义中的“数据”是表示事务性质的符号，是进行各种统计、计算、科学研究、技术设计所依据的数值，或是说数字化、公式化、代码化、图表化的信息。 [编辑]元数据的类型[1] 根据功能可将元数据划分为管理型元数据、描述型元数据、保存型元数据、技术型元数据、使用型元数据。根据结构和语境可将元数据划分为三组：第一组为全文索引；第二组为简单结构化的普通格式，如DC、RFCl807、Template等；第三组为结构复杂的特殊领域内的格式，如FGDC、GILS、TEI、EAD等。 根据元数据的应用范围，可分为通用性元数据、专业性元数据、Web元数据、多媒体元数据。 [编辑]元数据的结构[1] ①内容结构。包括描述性元素、技术性元素、管理性元素、复用性元素。 ②句法结构。包括元素的分区分层分段组织结构、元素结构描述方法、DTD描述语言、元数据复用方式、与被描述对象的捆绑方式。 ③语义结构。包括元素内容编码规则定义、元素定义、元素语义概念关系、元数据版本管理。 [编辑]元数据的作用[2] 元数据是网络信息资源描述的重要工具，可以用于网络信息资源管理的各个方面，包括信息资源的建立、发布、转换、使用、共享等。元数据在网络信息资源组织方面的作用可以概括为五个方面：描述、定位、搜寻、评估和选择。 (1)描述作用：根据元数据的定义，它最基本的功能就在于对信息对象的内容和位置进行描述，从而为信息对象的存取与利用奠定必要的基础。 (2)定位作用：由于网络信息资源没有具体的实体存在，因此，明确它的定位至关重要。元数据包含有关网络信息资源位置方面的信息，因而由此便可确定资源的位置之所在，促进了网络环境中信息对象的发现和检索。此外，在信息对象的元数据确定以后，信息对象在数据库或其他集合体中的位置也就确定了，这是定位的另一层含义。 (3)搜寻作用：元数据提供搜寻的基础，在著录的过程中，将信息对象中的重要信息抽出并加以组织，赋予语意，并建立关系，使检索结果更加准确，从而有利于用户识别资源的价值，发现其真正需要的资源。 (4)评估作用：元数据提供有关信息对象的名称、内容、年代、格式、制作者等基本属性，使用户在无需浏览信息对象本身的情况下，就能够对信息对象具备基本了解和认识，参照有关标准即可对其价值进行必要的评估，作为存取利用的参考。 (5)选择作用：根据元数据所提供的描述信息，参照相应的评估标准，结合使用环境，用户便能够做出对信息对象取舍的决定，选择适合用户使用的资源。

不可以，metadata 文件夹里面记录了当前工作间的eclipse状态，例如文字大小设计，代码风格等等，删除了以后eclipse会重新初始化。

里面也有很多是关于插件的，存放一些插件的文件，删了会影响软度的使用，且下次还会再生成的，而且会非常慢，eclipse要把安装目录里plugins内的压缩文件（插件）解压，压缩文件形式的插件解压后放到工作目录中的metadata\plugins\才能工作。

扩展资料

MyEclipse企业级工作平台是对EclipseIDE的扩展，利用它可以在数据库和JavaEE的开发、发布以及应用程序服务器的整合方面极大的提高工作效率。它是功能丰富的JavaEE集成开发环境，包括了完备的编码、调试、测试和发布功能，完整支持HTML，Struts，JSP，CSS，Javascript，Spring，SQL，Hibernate。

对于每一种功能上的类别，在Eclipse中都有相应的功能部件，并通过一系列的插件来实现它们。MyEclipse结构上的这种模块化，可以在不影响其他模块的情况下，对任一模块进行单独的扩展和升级。

楼主您好！

元数据的英文名称是“Metadata"，它是“关于数据的数据”在地理空间信息中用于描述地理数据集的内容、质量、表示方式、空间参考、管理方式以及数据集的其他特征，它是实现地理空间信息共享的核心标准之一。目前，国际上对空间元数据标准内容进行研究的组织主要有三个，分别是欧洲标准化委员会(CEN/TC287)、美国联邦地理数据委员会(FGDC)和国际标准化组织地理信息/地球信息技术委员会(ISO/TC211)。空间元数据标准内容分两个层次。第一层是目录信息，主要用于对数据集信息进行宏观描述，它适合在数字地球的国家级空间信息交换中心或区域以及全球范围内管理和查询空间信息时使用。第二层是详细信息，用来详细或全面描述地理空间信息的空间元数据标准内容，是数据集生产者在提供空间数据集时必须要提供的信息。

元数据主要有下列几个方面的作用：

(1)用来组织和管理空间信息，并挖掘空间信息资源，这正是数字地球的特点和优点所在。通过它可以在广域网或因特网上准确地识别、定位和访问空间信息。

(2)帮助数据使用者查询所需空间信息。比如，它可以按照不同的地理区间、指定的语言以及具体的时间段来查找空间信息资源。

(3)组织和维护一个机构对数据的投资。

(4)用来建立空间信息的数据目录和数据交换中心。通过数据目录和数据交换中心等提供的空间元数据内容，用户可以共享空间信息、维护数据结果，以及对它们进行优化等。

(5)提供数据转换方面的信息。使用户在获取空间信息的同时便可以得到空间元数据信息。通过空间元数据，人们可以接受并理解空间信息，与自己的空间信息集成在一起，进行不同方面的科学分析和决策。描述空间信息的元数据标准体系内容按照部分、复合元素和数据元素来组织，它们是依次包含关系，前者包含后者，即：后者依次组成前者。具体分为8个基本内容部分和4个引用部分，由12个部分组成，其中标准化内容包括标识信息、数据质量信息、数据集继承信息、空间数据表示信息、空间参照系信息、实体和属性信息、发行信息以及空间元数据参考信息等内容，另外还有4个部分是标准化部分中必须引用的信息，它们为引用信息、时间范围信息、联系信息及地址信息。元数据标准内容体系是通过元数据网络管理系统来实现的，该系统主要由权限验证功能(服务器端验证)、输入和合法性校验功能(客户端校验)、查询功能(服务器端查询)与返回和显示功能(服务器端格式化查询结果并返回，客户端显示)等组成。利用空间元数据网络管理系统作为空间交换站的共享软件可基本上实现空间信息的网络共享。

转自： >

元数据（Meta Date），主要记录数据仓库中模型的定义、各层级间的映射关系、监控数据仓库的数据状态及ETL的任务运行状态。一般会通过元数据资料库（Metadata Repository）来统一地存储和管理元数据，其主要目的是使数据仓库的设计、部署、 *** 作和管理能达成协同和一致。

元数据是数据仓库管理系统的重要组成部分，元数据管理是企业级数据仓库中的关键组件，贯穿数据仓库构建的整个过程，直接影响着数据仓库的构建、使用和维护。

构建数据仓库的主要步骤之一是ETL。这时元数据将发挥重要的作用，它定义了源数据系统到数据仓库的映射、数据转换的规则、数据仓库的逻辑结构、数据更新的规则、数据导入历史记录以及装载周期等相关内容。数据抽取和转换的专家以及数据仓库管理员正是通过元数据高效地构建数据仓库。

用户在使用数据仓库时，通过元数据访问数据，明确数据项的含义以及定制报表。

数据仓库的规模及其复杂性离不开正确的元数据管理，包括增加或移除外部数据源，改变数据清洗方法，控制出错的查询以及安排备份等。

元数据可分为技术元数据和业务元数据。技术元数据为开发和管理数据仓库的IT 人员使用，它描述了与数据仓库开发、管理和维护相关的数据，包括数据源信息、数据转换描述、数据仓库模型、数据清洗与更新规则、数据映射和访问权限等。而业务元数据为管理层和业务分析人员服务，从业务角度描述数据，包括商务术语、数据仓库中有什么数据、数据的位置和数据的可用性等，帮助业务人员更好地理解数据仓库中哪些数据是可用的以及如何使用。

由上可见，元数据不仅定义了数据仓库中数据的模式、来源、抽取和转换规则等，而且是整个数据仓库系统运行的基础，元数据把数据仓库系统中各个松散的组件联系起来，组成了一个有机的整体

陈安蜀 李磊 李敏 牛广华 张燕

(中国地质调查局天津地质调查中心)

摘要 地质信息元数据记录了地质数据的信息，又区别地质数据本身，借助地质信息元数据可以方便地实现数据资源的查找、发现、应用、管理和一体化组织。元数据服务是地质信息一站式服务的重要支撑。为了进一步推进华北地区地质成果数据库的应用，在更新维护中心16类地质信息元数据基础上，基于SOA架构开发了华北地质空间数据库目录服务系统，对于地质信息元数据服务利用具有很好的借鉴意义。

关键词 地质信息元数据 SOA 架构 目录服务

元数据(Metadata)是“关于数据的数据”，用于描述数据的内容、质量、表示方式、空间参考系、管理方式、数据的所有者、数据的提供方式以及数据集的其他特征[1]。地质信息元数据就是对地质数据描述的数据，地质信息元数据有3种用途：一是作为数据的目录，提供数据集内容的摘要；二是有助于数据共享，提供地质信息转换和使用所需要的数据内容、形式和质量方面的信息；三是内部文件记录，用以记录地质信息的内容、组织形式、更新维护情况等[2]。在地质调查中，地质信息元数据对地质调查空间信息的编目、管理、发布和社会服务起到了重要的指导和推进作用，帮助和促进人们有效地定位、评价、比较、获取和使用相关数据[3]。

1 地质信息元数据标准

自从开展数字国土以来，地质调查信息元数据先后采用了两种标准：一是《地质调查元数据内容与结构标准》(2001 版)，二是《DD2006—05 地质信息元数据标准》。

《地质调查元数据内容与结构标准》是由8个数据表来描述数据集，元数据格式为以Access 2000为平台的“mdb”文档形式。

《DD2006—05 地质信息元数据标准》中的元数据数据集由7个子集(UML 包)和14个代码表来描述数据集(图1)。元数据格式为xml编码格式和txt文本格式。其中元数据信息、标识信息、数据质量信息、内容信息是必选子集，空间参照信息、分发信息、引用和负责单位联系信息是可选子集，引用和负责单位联系信息是公用信息子集(表1)，数据子项约230项。

图1 地质信息元数据概念结构图

表1 地质信息元数据标准内容

2 地质信息元数据的更新维护

目前华北地区不同专业的地质信息元数据共有16种，主要涉及国家基础地质数据库更新维护的各类数据库以及矿产资源潜力评价专题数据库的元数据，总计20427个(表2)。

表2 华北地区地质信息元数据情况表

由于地质资料中地质信息元数据是在不同时期建立的，元数据依据的标准与格式也不相同，只有统一的标准是能够规范的采集元数据和提供元数据信息服务的基础[4]。为了统一管理和服务，我们按现行的《DD2006—05 地质信息元数据标准》对以前完成的地质信息元数据进行整理与规范。

中国地质调查局发展研究中心按《DD2006—05 地质信息元数据标准》制定了地质信息元数据模板(地质信息元数据_ sample)，开发了元数据采集器(Metadata_Editor)(图2)。因此在元数据更新维护过程中，依据地质信息元数据模板(地质信息元数据_sample)，采用元数据采集器来整理规范元数据，可有效地保证元数据的统一性和准确性。

对元数据的更新维护主要从以下4个方面开展工作：

21 元数据XML文件错误

对于不能导入元数据采集器的元数据，通过程序，罗列出XML数据错误的元数据及其错误所在行列，对文件内容进行修改，如一些手工填写错误和文件类型错误，在此都进行了纠正，最后修改的数据也都经过了元数据采集器验证。

图2 地质信息元数据采集器界面

22 空间信息的整理

对元数据拐点坐标内容的准确性进行核实，通过空间数据比对，对元数据中填写错误的拐点信息进行更正，对不足小数位数的拐点补齐了小数位，使其数据精度更为准确。

23 字段内容的规范

通过编写批量处理XML数据程序，对元数据中字段内容共性的问题进行统一修改。具体修改内容如表3所示。

表3 元数据整理完善情况表

24 关键内容补充

(1)对关键词填写内容进行补充与规范

关键词001(标识学科分枝的关键词)的规范，区域地质图空间数据库统一规范为“区域地质图、空间数据库”

关键词002标识位置的关键词规范为“省、图幅涉及的市与县”

关键词004标识与数据集相关时间段的关键词规范为“建库时间”

关键词005标识特别的主题或论题的关键词的规范，区域地质图空间数据库统一规范为“区域地质图，地理信息系统”

(2)对验收意见具体内容进行补充与核实

部分数据库元数据提交时验收意见尚未下发，全面收集数据库的验收意见，补充完善到元数据中。

3 地质信息元数据的开发应用

做好地质资料数据服务工作，以快速方便的方式将这些数据信息提供给广大地质工作者，让国家地质数据库得到广泛的应用，是当前面临的主要问题[4]。

中国地质调查局发展研究中心依托网络采用B/S结构，开发了地质信息元数据管理系统(MDIS)，授予大区中心超级管理员权限，可以在统一平台发布多元、异构数据库的信息，达到集群化、一站式社会化服务的目的。目前天津地调中心大部分地质信息元数据已经上传到该管理系统中，对外提供社会化服务。

为了进一步提高各种地质信息数据的共享水平和利用率，推进华北地区地质成果资料的应用服务，在构建地质信息元数据库基础上，基于SOA架构[5]开发了“华北地质空间数据库目录服务系统”。用户通过简单 *** 作利用GIS空间查询与属性查询可快速定位所需的空间数据信息，并能查询下载到该信息的元数据。

系统开发基于ArcGIS for JavaScript API，使用的关键技术包括地图缓存技术、ArcGIS Server构筑空间数据平台技术、基于Web服务实现地理空间数据的共享应用模式技术、基于RIA技术的应用技术、先进的AJAX 运用技术、基于 ArcSDE 技术的长事务处理技术、地图 Mashup 应用技术。实现的基本功能：①GIS浏览(如放大、缩小、漫游、平移、鹰眼、经纬度显示)；②底图切换，通过构建离线地理底图缓存地图服务，实现系统提供的ArcGIS 底图、Google离线底图、Google Earth底图切换，满足一些敏感数据的查询与使用；③空间查询，主要有基于标准分幅数据(1：5万、1：20万和1：25万)的空间查询、输入极值坐标与拐点坐标串的空间范围查询、整装勘查区、成矿远景区与成矿区带的业务数据空间查询、行政区查询、矩形或多边形的图形查询；④属性查询，对当前视图范围内的数据通过匹配关键词来进行属性查询；⑤查询结果筛选与显示，显示查询结果数目，对空间查询和属性查询出的结果可以再结合省份、矿种和专业进行筛选，显示信息与空间范围可以联动，对xml元数据信息以链接的形式显示，并提供下载元数据文件；⑥成果输出，对满足查询条件的结果导出Excel表，满足对外服务的需要[6]。

总之，地质信息元数据承担着地质资料数据资源查找、发现、应用、管理和一体化组织的重要任务，在地质信息更新维护过程中，地质信息元数据的规范性与准确性都应该得到充分的重视。除了传统的元数据目录服务方式外，基于元数据自身的空间信息，我们实现了基于元数据的空间目录服务，有效的扩展了元数据的服务方式与范围，对于地质资料实现了集群一体化管理，更好的发挥了社会化服务功能。

参考文献

[1]温英明，陈浩，代琦基于XML的煤矿地质元数据目录服务研究[J]硅谷，2010，(14)：96～97

[2]李丰丹，李超岭，李浩川，等地质空间信息元数据服务模式的实现[J]地质通报，2008，27(5)：700～707

[3]周敏，汪新庆非规范化在元数据管理中的应用[J]计算机应用，2012，32(S2)：26～28

[4]王成锡，张明华国家地理信息元数据管理系统的开发[J]国土资源信息化，2011，(2)：12～15

[5]Dave Peters地理信息系统设计策略与构建[M]北京：测绘出版社，2012

[6]李磊，陈安蜀，郑锦娜华北潜力资源评价元数据空间目录服务系统建设[J]西北地质，2013，46(增刊)：199～202

JDBC中有个ResultSetMetaData类就是用来获取数据表结构信息的。

ResultSet rs =

ResultSetMetaData rsmd = rsgetMetaData();

//ResultSetMetaData中有如下方法：

getColumnCount(); 返回 ResultSet 中的列数。

getColumnName(int); 返回列序号为 int 的列名。

getColumnLabel(int); 返回此列暗含的标签。

isCurrency(int); 如果此列包含带有货币单位的一个数字，则返回 true。

isReadOnly(int); 如果此列为只读，则返回 true。

isAutoIncrement(int); 如果此列自动递增，则返回 true。这类列通常为键，而且始终是只读的。

getColumnType(int); 返回此列的 SQL 数据类型。这些数据类型包括

前言 在事务处理系统中的数据 主要用于记录和查询业务情况 随着数据仓库（DW）技术的不断成熟 企业的数据逐渐变成了决策的主要依据 数据仓库是一种面向决策主题 由多数据源集成 拥有当前及历史总结数据 以读为主的数据库系统 其目的是支持决策 数据仓库要根据决策的需要收集来自企业内外的有关数据 并加以适当的组织处理 使其能有效地为决策过程提供信息 数据仓库中的数据是从许多业务处理系统中抽取 转换而来 对于这样一个复杂的企业数据环境 如何以安全 高效的方式来对它们进行管理和访问就变得尤为重要 解决这一问题的关键是对元数据进行科学有效的管理 元数据是关于数据 *** 纵数据的进程和应用程序的结构和意义的描述信息 其主要目标是提供数据资源的全面指南 元数据不仅定义了数据仓库中数据的模式 来源以及抽取和转换规则等 而且整个数据仓库系统的运行都是基于元数据的 是元数据把数据仓库系统中的各个松散的组件联系起来 组成了一个有机的整体 本文首先介绍了元数据的定义 作用和意义 然后讨论了数据仓库系统中元数据管理的现状和关于元数据的标准化情况 最后提出了建立元数据管理系统的步骤和实施方法 元数据 元数据的概念按照传统的定义 元数据（Metadata）是关于数据的数据 在数据仓库系统中 元数据可以帮助数据仓库管理员和数据仓库的开发人员非常方便地找到他们所关心的数据 元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据 可将其按用途的不同分为两类 技术元数据（Technical Metadata）和业务元数据（Business Metadata） 技术元数据是存储关于数据仓库系统技术细节的数据 是用于开发和管理数据仓库使用的数据 它主要包括以下信息 &# ; 数据仓库结构的描述 包括仓库模式 视图 维 层次结构和导出数据的定义 以及数据集市的位置和内容 &# ; 业务系统 数据仓库和数据集市的体系结构和模式 &# ; 汇总用的算法 包括度量和维定义算法 数据粒度 主题领域 聚集 汇总 预定义的查询与报告 &# ; 由 *** 作环境到数据仓库环境的映射 包括源数据和它们的内容 数据分割 数据提取 清理 转换规则和数据刷新规则 安全（用户授权和存取控制） 业务元数据从业务角度描述了数据仓库中的数据 它提供了介于使用者和实际系统之间的语义层 使得不懂计算机技术的业务人员也能够 读懂 数据仓库中的数据 业务元数据主要包括以下信息 使用者的业务术语所表达的数据模型 对象名和属性名 访问数据的原则和数据的来源 系统所提供的分析方法以及公式和报表的信息 具体包括以下信息 &# ; 企业概念模型 这是业务元数据所应提供的重要的信息 它表示企业数据模型的高层信息 整个企业的业务概念和相互关系 以这个企业模型为基础 不懂数据库技术和SQL语句的业务人员对数据仓库中的数据也能做到心中有数 &# ; 多维数据模型 这是企业概念模型的重要组成部分 它告诉业务分析人员在数据集市当中有哪些维 维的类别 数据立方体以及数据集市中的聚合规则 这里的数据立方体表示某主题领域业务事实表和维表的多维组织形式 &# ; 业务概念模型和物理数据之间的依赖 以上提到的业务元数据只是表示出了数据的业务视图 这些业务视图与实际的数据仓库或数据库 多维数据库中的表 字段 维 层次等之间的对应关系也应该在元数据知识库中有所体现 元数据的作用在数据仓库系统中 元数据机制主要支持以下五类系统管理功能 （1）描述哪些数据在数据仓库中 （2）定义要进入数据仓库中的数据和从数据仓库中产生的数据 （3）记录根据业务事件发生而随之进行的数据抽取工作时间安排 （4）记录并检测系统数据一致性的要求和执行情况 （5）衡量数据质量 与其说数据仓库是软件开发项目 还不如说是系统集成项目[ ] 因为它的主要工作是把所需的数据仓库工具集成在一起 完成数据的抽取 转换和加载 OLAP分析和数据挖掘等 如图 所示 它的典型结构由 *** 作环境层 数据仓库层和业务层等组成 其中 第一层（ *** 作环境层）是指整个企业内有关业务的OLTP系统和一些外部数据源 第二层是通过把第一层的相关数据抽取到一个中心区而组成的数据仓库层 第三层是为了完成对业务数据的分析而由各种工具组成的业务层 图中左边的部分是元数据管理 它起到了承上启下的作用 具体体现在以下几个方面 &# ; 便于集成&# ; 提高系统的灵活性&# ; 保证数据的质量&# ; 帮助用户理解数据的意义 数据仓库元数据管理现状 元数据管理的主要任务有两个方面 一是负责存储和维护元数据库中的元数据 二是负责数据仓库建模工具 数据获取工具 前端工具等之间的消息传递 协调各模块和工具之间的工作 由以上几节我们了解到元数据几乎可以被称为是数据仓库乃至商业智能（BI）系统的 灵魂 正是由于元数据在整个数据仓库生命周期中有着重要的地位 各个厂商的数据仓库解决方案都提到了关于对元数据的管理 但遗憾的是对于元数据的管理 各个解决方案都没有明确提出一个完整的管理模式 它们提供的仅仅是对特定的局部元数据的管理 当前市场上与元数据有关的主要工具见图 如图 所示 与元数据相关的数据仓库工具大致可分为四类 数据抽取工具 把业务系统中的数据抽取 转换 集成到数据仓库中 如Ardent的DataStage CA（原Platinum）的Decision Base和ETI的Extract等 这些工具仅提供了技术元数据 几乎没有提供对业务元数据的支持 前端展现工具 包括OLAP分析 报表和商业智能工具等 如MicroStrategy的DSS Agent Cognos的PowerPlay Business Objects的BO 以及Brio等 它们通过把关系表映射成与业务相关的事实表和维表来支持多维业务视图 进而对数据仓库中的数据进行多维分析 这些工具都提供了业务元数据与技术元数据相对应的语义层 建模工具 为非技术人员准备的业务建模工具 这些工具可以提供更高层的与特定业务相关的语义 如CA的ERwin Sy ase的PowerDesigner以及Rational的Rose等 元数据存储工具 元数据通常存储在专用的数据库中 该数据库就如同一个 黑盒子 外部无法知道这些工具所用到和产生的元数据是如何存储的 还有一类被称为元数据知识库（Metadata Repository）的工具 它们独立于其它工具 为元数据提供一个集中的存储空间 包括微软的Repository CA的Repository Ardent的MetaStage和Sybase的WCC等 元数据管理的标准化 没有规矩不成方圆 元数据管理之所以困难 一个很重要的原因就是缺乏统一的标准 在这种情况下 各公司的元数据管理解决方案各不相同 近几年 随着元数据联盟MDC（Meta Data Coalition）的开放信息模型OIM（Open Information Model）和OMG组织的公共仓库模型CWM（Common Warehouse Model）标准的逐渐完善 以及MDC和OMG组织的合并 为数据仓库厂商提供了统一的标准 从而为元数据管理铺平了道路 从元数据的发展历史不难看出 元数据管理主要有两种方法 ( ) 对于相对简单的环境 按照通用的元数据管理标准建立一个集中式的元数据知识库 ( ) 对于比较复杂的环境 分别建立各部分的元数据管理系统 形成分布式元数据知识库 然后 通过建立标准的元数据交换格式 实现元数据的集成管理 下面我们分别介绍数据仓库领域中两个最主要的元数据标准 MDC的OIM标准和OMG的CWM标准 MDC的OIM存储模型MDC成立于 年 是一个致力于建立与厂商无关的 不依赖于具体技术的企业元数据管理标准的非赢利技术联盟 该联盟有 多个会员 其中包括微软和IBM等著名软件厂商 年 月MDC接受了微软的建议 将OIM作为元数据标准 OIM的目的是通过公共的元数据信息来支持不同工具和系统之间数据的共享和重用 它涉及了信息系统（从设计到发布）的各个阶段 通过对元数据类型的标准描述来达到工具和知识库之间的数据共享 OIM所声明的元数据类型都采用统一建模语言UML（Universal Modeling Language）进行描述 并被组织成易于使用 易于扩展的多个主题范围（Subject Areas） 这些主题范围包括 &# ; 分析与设计（Analysis and Design） 主要用于软件分析 设计和建模 该主题范围又进一步划分为 UML包（Package） UML扩展包 通用元素（Generic Elements）包 公共数据类型（Common Data Types）包和实体关系建模（Entity Relationship Modeling）包等 &# ; 对象与组件（Object and Component） 涉及面向对象开发技术的方方面面 该主题范围只包含组件描述建模（Component Description Modeling）包 &# ; 数据库与数据仓库（Database and Warehousing） 为数据库模式管理 复用和建立数据仓库提供元数据概念支持 该主题范围进一步划分为 关系数据库模式（Relational Database Schema）包 OLAP模式（OLAP Schema）包 数据转换（Data Transformations）包 面向记录的数据库模式（Record Oriented Database Schema）包 XML模式（XML Schema）包和报表定义（Report Definitions）包等 &# ; 业务工程（Business Engineering） 为企业运作提供一个蓝图 该主题范围进一步划分为 业务目标（Business Goal）包 组织元素（Organizational Elements）包 业务规则（Business Rules）包 商业流程（Business Processes）包等 &# ; 知识管理（Knowledge Management） 涉及企业的信息结构 该主题范围进一步划分为 知识描述（Knowledge lishixinzhi/Article/program/Oracle/201311/18587

首先想到的就是MediaStore类了，它为我们提供的丰富的属性，我们只要通过sqlite *** 作，就能获取这些属性提供的值啦。

public static final String[] ItemImageProjection = new String[] {

MediaStoreImagesImageColumnsDISPLAY_NAME,

MediaStoreImagesImageColumnsDATA,

MediaStoreImagesImageColumnsSIZE,

MediaStoreImagesImageColumns_ID,

MediaStoreImagesImageColumnsMIME_TYPE

};

public static final String[] ItemVideoProjection = new String[] {

MediaStoreVideoVideoColumnsDISPLAY_NAME,

MediaStoreVideoVideoColumnsDATA,

MediaStoreVideoVideoColumnsSIZE,

MediaStoreVideoVideoColumns_ID,

MediaStoreVideoVideoColumnsMIME_TYPE

};

public static final String[] ItemAudioProjection = new String[] {

MediaStoreAudioAudioColumnsDISPLAY_NAME,

MediaStoreAudioAudioColumnsDATA,

MediaStoreAudioAudioColumnsSIZE,

MediaStoreAudioAudioColumns_ID,

MediaStoreAudioAudioColumnsMIME_TYPE

};

不知道如何查询系统数据库数据？查查ContentResolver怎么使用吧

不过有时候，这些属性还不能满足我们的需求，这时候就需要一些其他类来帮助了。那么，来看看其他类吧

MediaMetadataRetriever 类

SDK官方说明：MediaMetadataRetriever class provides a unified interface for retrieving frame and meta data from an input media file

简单来说，我们可以重MediaMetadataRetriever类中获取meta data信息，关键是这些meta data信息是MediaStore类提供不了的，看看这个类能为我们提供哪些属性，写一个小demon测试下

public void getMetadata(String path){

MediaMetadataRetriever mmr = new MediaMetadataRetriever();

Logd(TAG, str: + path);

try {

mmrsetDataSource(path);

String album = mmrextractMetadata(MediaMetadataRetrieverMETADATA_KEY_ALBUM);

Logd(TAG, album: + album);

Logd(TAG, METADATA_KEY_ALBUMARTIST: + mmrextractMetadata(MediaMetadataRetrieverMETADATA_KEY_ALBUMARTIST));

String artist = mmrextractMetadata(MediaMetadataRetrieverMETADATA_KEY_ARTIST);

Logd(TAG, artist: + artist);

Logd(TAG, METADATA_KEY_AUTHOR: + mmrextractMetadata(MediaMetadataRetrieverMETADATA_KEY_AUTHOR));

String bitrate = mmrextractMetadata(MediaMetadataRetrieverMETADATA_KEY_BITRATE); // 从api level 14才有，即从ICS40才有此功能

Logd(TAG, bitrate: +bitrate);

Logd(TAG, METADATA_KEY_CD_TRACK_NUMBER: + mmrextractMetadata(MediaMetadataRetrieverMETADATA_KEY_CD_TRACK_NUMBER));

Logd(TAG, METADATA_KEY_COMPILATION: + mmrextractMetadata(MediaMetadataRetrieverMETADATA_KEY_COMPILATION));

Logd(TAG, METADATA_KEY_COMPOSER: + mmrextractMetadata(MediaMetadataRetrieverMETADATA_KEY_COMPOSER));

Logd(TAG, METADATA_KEY_DATE: + mmrextractMetadata(MediaMetadataRetrieverMETADATA_KEY_DATE));

Logd(TAG, METADATA_KEY_DISC_NUMBER: + mmrextractMetadata(MediaMetadataRetrieverMETADATA_KEY_DISC_NUMBER));

Logd(TAG, METADATA_KEY_DURATION: + mmrextractMetadata(MediaMetadataRetrieverMETADATA_KEY_DURATION));

Logd(TAG, METADATA_KEY_GENRE: + mmrextractMetadata(MediaMetadataRetrieverMETADATA_KEY_GENRE));

Logd(TAG, METADATA_KEY_HAS_AUDIO: + mmrextractMetadata(MediaMetadataRetrieverMETADATA_KEY_HAS_AUDIO));

Logd(TAG, METADATA_KEY_HAS_VIDEO: + mmrextractMetadata(MediaMetadataRetrieverMETADATA_KEY_HAS_VIDEO));

Logd(TAG, METADATA_KEY_LOCATION: + mmrextractMetadata(MediaMetadataRetrieverMETADATA_KEY_LOCATION));

Logd(TAG, METADATA_KEY_MIMETYPE: + mmrextractMetadata(MediaMetadataRetrieverMETADATA_KEY_MIMETYPE));

Logd(TAG, METADATA_KEY_NUM_TRACKS: + mmrextractMetadata(MediaMetadataRetrieverMETADATA_KEY_NUM_TRACKS));

Logd(TAG, METADATA_KEY_TITLE: + mmrextractMetadata(MediaMetadataRetrieverMETADATA_KEY_TITLE));

Logd(TAG, METADATA_KEY_VIDEO_HEIGHT: + mmrextractMetadata(MediaMetadataRetrieverMETADATA_KEY_VIDEO_HEIGHT));

Logd(TAG, METADATA_KEY_VIDEO_ROTATION: + mmrextractMetadata(MediaMetadataRetrieverMETADATA_KEY_VIDEO_ROTATION));

Logd(TAG, METADATA_KEY_VIDEO_WIDTH: + mmrextractMetadata(MediaMetadataRetrieverMETADATA_KEY_VIDEO_WIDTH));

Logd(TAG, METADATA_KEY_WRITER: + mmrextractMetadata(MediaMetadataRetrieverMETADATA_KEY_WRITER));

Logd(TAG, METADATA_KEY_YEAR: + mmrextractMetadata(MediaMetadataRetrieverMETADATA_KEY_YEAR));

} catch (IllegalArgumentException e) {

// TODO Auto-generated catch block

eprintStackTrace();

} catch (IllegalStateException e) {

// TODO Auto-generated catch block

eprintStackTrace();

}

}

以上就是关于什么是元数据全部的内容，包括:什么是元数据、myeclipse工作目录上的.metadata文件夹可以删除吗、元数据库是什么与数据库有何区别等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！