企业的信息资源具有分布式和异构性等特点,随着通用数据访问提供多源、异构数据源的统一访问方式,用户通过统一访问接口可以访问数据源中的数据,继而通过可视化建模工具对数据源进行映射操作,建立汇聚的流程、,最终生成满足需求的数据。现有的异构数据汇聚由工程师通过可视化建模工具手工定义模式映射,这是一项繁杂、耗时且容易出错的工作。面对这种问题,本文以“XBus数据汇聚平台”为依托,针对数据汇聚模式和优化问题做出了研究,主要贡献如下：首先,提出了一种基于映射操作的流程建模方式。提出了基于模式映射的映射操作的概念,给出了一系列映射操作的定义以及实现来扩展模式映射的语义。用户通过映射操作,可以自动保持源文档和目标文档之间的语义联系,而不必明确各个操作的具体语义,减少了汇聚中的错误。提出了一种数据汇聚流程的构建方式,并且给出了对应的数据模型和算法。其次,提出了一种数据汇聚的优化方法。对基于XQuery查询的数据汇聚的执行效率和能力问题进行了分析,给出了一种基于投影的优化XQuery查询语句的算法,给出了投影路径和投影文档的概念,提供了投影路径分析算法以及路径装载算法。通过对XQuery查询语句进行优化,增强了受内存限制的XQuery执行引擎的执行效率。最后,实现了基于此研究的数据汇聚平台。将上述两个问题的研究成果应用于数据汇聚平台(XBus)中,实现了以映射操作为核心的可视化的流程构建工具,使用投影技术对XQuery解析引擎进行了优化。给出了实验数据与相关产品进行比较,结果表明其易用性良好,具有较高的查询效率。