2023年分布式数据库在大数据时代中的价值.docx

天道酬勤 分布式数据库在大数据时代中的价值 ：大数据时代背景下，数据信息的应用价值正在被人们逐渐发现，数据管理和数据库应用成为了业界研究的重点。分布式数据库由于具有诸多的优点，越来越受到人们的重视，其应用范围也越来越扩大，但是其局限性也越来越被人们所认识。深入了解分布式数据库的技术特点、进一步认识其在大数据时代中的重要价值、并进一步探讨其在大数据背景下的应用路径，这是当前分布式数据库研究的主要方向。 Abstract： Under the background of the era of big data， the application value of data information is gradually being discovered， and data management and database applications have become the focus of industry research. Distributed database has attracted more and more people"s attention due to its many advantages， and its application scope is also expanding， but its limitations are becoming more and more recognized by people. In-depth understanding of the technical characteristics of distributed databases， further understanding of its important value in the era of big data and further exploration of its application path in the context of big data is the main direction of current distributed database research. 关键词：分布式数据库;大数据时代;价值 Key words： distributed database;big data era;value 中图分类号：TP311.13                                  文献标识码：A                                  文章编号：1006-4311〔2023〕27-0191-02 0  引言 網络信息数据的爆发式增长背景下，我们也应该客观的认识到，这些海量的信息数据中也存在着一些杂乱无章、毫无价值的信息，为社会开展带来了一定的负面影响。大数据时代，网络数据的管理与应用成为了当前互联网开展重要的研究课题。在大数据背景下，数据库应用范围越来越广，其技术也在不断的更新，这为大数据时代的巨量的数据储存、传播以及分析提供了良好的条件。 1  分布式数据库技术分析 1.1 MPP无共享特性 此项技术是目前网络数据输入输出处理最先进的构架技术，其也是分布式数据库中的重要组成局部。此项技术具有诸多的优点，其中最主要是信息输入输出之间的交互完全不共享，因此，不存在冲突，这就在很大程度上提高了节点间信息处理的正确程度，因此能够有效的提升信息处理的效率。而且在信息处理过程中，不同的信息之间互不干预，这在更大程度上提升了信息处理的准确度。 1.2 存储技术 分布式数据库整合了不同的数据类型和节点，这使得数据库的数据存储表现出了混合性，这不但提升了信息储存的量，更基于其数据类型与节点整合的标准性、条理性提高了存储的效率。而混合存储由于对数据进行了基于一定逻辑的有效分类，因此使得其所存储的信息更表达出了应用价值。它不仅仅方便了用户分析和查询数据，更拓展了大数据背景下的数据信息的应用范围。 1.3 高效透明压缩技术 高效透明压缩技术在分布式数据库中常常会用到，而且它还是其中的一项重要的技术应用。它不但能够对相关数据按照一定类型进行分类，而且能够采用最优化的方式将其进行压缩。这不但节省了数据库空间，而且使得基于这种压缩技术下的数据应用更加便捷，也更加实用。并且它还降低了数据库信息输入输出的要求，提高了信息输出输入的适配性，拓展了信息输出输入的路径，并且在很大程度上还提升了信息查询和加载的速度。 1.4 智能索引 分布式数据库还有效地采用了粗粒索引技术，这项信息索引技术的优点，是在加载数据的过程中能够同时建立数据包，两个过程互不干预。而且在建立数据时数据包的建立也不会因为空间缺乏而受到影响，这就使得其自身具有了较好的扩展性、而且搜索速度快、占用空间小等优势，这在很大程度上优化了分布式数据库的查询过程，这位分布式数据库的进一步开展奠定了根底。 1.5 智能水平扩充 基于分布式数据库的数据自动分片、自动校对以及自动复印机制，分布式数据库系统能在各个效劳器节点上分散设置，能够对数据库进行有效的扩充，使得数据库扩充能够表现出很强的弹性状态，这在很大程度上满足了大数据背景下海量的数据存储要求，这为分布式数据库的功能拓展创造了条件。 2  大数据背景下分布式数据库的应用价值 大数据背景下数据信息的爆发式增长，对数据库技术提出了更新更高的要求。客户对数据信息的应用诉求，也对数据库技术提出了新的挑战。基于此，积极应用先进的信息处理技术、进一步拓展数据库的功能、提高数据库的应用层次，以更好地满足客户群体对数据处理的需求，这是当前数据库技术开展的重要任务。分布式数据库正是结合了当前网络信息的最新处理技术，它能够有效地满足不同客户群体的多元化信息需求。同时，基于多元化，多维度的技术支持，它也能够为客户带来更好的应用体验，因此，其在大数据背景下具有较高的应用价值。 一方面，分布式数据库表现出很强的拓展性，这是传统数据库所不具备的，这使得其在数据存储方面具有了很强的优势。众所周知，大数据背景下，网络信息数据呈现出了海量增长态势，这其中许多信息的应用需要形成有效的存储，这是传统数据库难以解决的问题。分布式数据库的这一优势有效的解决了这一问题，因此，它更适应于大数据背景下的网络开展。 另一方面，在大数据背景下，如果仍然使用传统的数据库，明显存在着空间缺乏的问题。而拓展空间需要大量的资金投入，这为用户造成了很大的资金压力，而且这样的数据库拓展效果十分有限。分布式数据库的空间拓展只需要较少的资金，而且表现出非常明显的增容效果，这使得其在空间拓展方面也具有了较大的优势。企业的开展，经济效益是其考虑的首要问题，而信息应用是企业运作的常态，这就为企业节省了大量的运营本钱，这无异于提高了企业的经济效益，这在一定程度上促进了社会经济的开展。 还有，大数据背景下的数据信息产生泥沙俱下，这其中虽然不乏许多有价值的数据信息，但是客观的说，也存在着诸多的、毫无价值的信息。用户基于对有价值信息的强烈需求，迫切需要一种能够将信息进行有效的收集、整理、提炼，从而获得大量有价值信息的技术和数据信息应用机制。大数据背景下的分布式数据库，具有了传统数据库所不具备的高负载能力和业务办公能力，这种能力基于大数据的数据收集、处理技术，能够将当前的热门数据、有价值的数据、更适宜于用户的数据信息从海量的数据中归类、整理、提炼出来，从而使得这些数据更加实用，更加具有应用价值，能够更好的满足客户的数据信息需求。因此，这一技术应用可以说是网络的革命性开展。 3  大数据背景下分布式数据库的应用路径 3.1 业务开展中的应用 随着信息时代的到来，虚拟经济迅猛开展，在某些方面正在逐步形成对实体经济的取代。而虚拟经济的开展，在很大程度上表现于对网络信息数据的应用，它导致各行各业的业务增加、业务范围越来越广、业务量越来越大，这常常会造成业务堆积，有时甚至会出现业务丧失现象。分布式数据库具有强大而高效的管理功能，可以对大量的业务进行智能化管理，从而使大量业务和数据应用有条不紊的进行。而且，它还能够支持优先级管理，能够根据客户的业务安排、业务拓展方案、市场规划对海量数据中的有价值数据进行有效提取，并优先排序，这样能够有效的提升数据应用的效率。同时，它也能够使大数据背景下的客户业务井井有条，这对于公司业务的拓展、对于公司的可持续开展具有积极的意义。 3.2 对数据的查询应用 信息时代背景下，网络已经深入到了人们学习、生活、工作的细节中，深刻地改变着人们的学习习惯、思维方式、认知能力，已经成为了人们接受信息的最主要渠道，在网络中搜索自己所应用的有用信息，这已经成为了他们学习、工作的常态。而随着网络技术的开展，能够提供自助效劳的网络数据分析平台也如雨后春笋般不断涌现。这些平台面向群众，拥有众多的用户群体，因此也存在着同时被众多客户访问的问题。传统的数据库难以解决这一问题，常常难以满足客户的信息需求。而分布式数据库应用了并发控制技术，能够有效地解决这一问题据。研究证实，分布式数据库能够在同一时间即时处理200多项数据查询以及数据访问，它能够在两小时之内对1亿多个数据查询进行有效的处理，这能够有效的满足人们的信息自助效劳需求。 3.3 应用于容量扩展 信息时代背景下，信息资源已经成为了社会开展的重要资源，人们也更加重视对信息资源的应用。大数据技术的应用更使数据的产生、整理、应用形成了海量态势和规模化，在这种背景下，人们更加注重数据的存储。一般情况下，传统的数据库存储容量很难适应这种海量数据的存储，人们对数据库的存储增容有了迫切的需求，因此，拓展数据库的存储容量势在必行。应用大数据技术，分布式数据库能够有效的提高数据存储容量，并在更大程度上提升数据处理能力，这就有效地满足了客户的信息存储需求。 3.4 提升数据传输负载能力 网络技术的快速开展推动社会进入了大数据时代，各行各业的业务结构、运营方式、经营规模都发生了改变，而且各种新业态也在不断的发生，在这一过程中必然产生了巨量的数据信息。而大数据背景下的经济开展更多的呈现出虚拟经济，我们也可以将其准确的说是网络经济，它更多的表达出对网络的依赖、对网络数据的应用，因此，各行各业的生产运营以及市场活动更多的表现出数据的输出输入，这使得网络的负载加大。传统网络正是由于不堪重负，往往表现出各种问题。而分布式数据库应用大数据技术，有效地提升了负载能力，它的数据传输速率到达了20，000/秒，能够实现每天大约30亿个数据传输，这在很大程度上解决了网络的负载问题。 4  结语 随着信息技术的开展，网络经济迅猛开展，成为了社会经济的重要组成局部。在网络背景下，企业的市场规模、业务结构、运营模式都发生了根本性的改变，企业的各种经营活动更加依赖于网络，也更加认识到了网络信息数据的重要意义，更表现出了对网络信息的积极应用，这为网络信息技术的开展提出了更高的要求。大数据技术的应用强化了网络数据信息的收集整理功能，拓展了数据应用的路径。特别是基于大数据背景下的分布式数据库，更是拓展了数据的分类、存储、加载、负载功能，为用户群体提供了一个功能更加强大、效劳工程更加齐全的信息平台，更大程度的满足了信息时代背景下人们学习、工作、科研以及企业生产运营的信息需求，有力的推动了社会的开展。随着网络技术的开展，相信分布式数据庫应用大数据技术将会有更好的开展，能够更好的效劳于社会群体。 参考文献： [1]江宁.分布式数据库技术在大数据中的应用研究[J].电子世界，2023〔11〕：109. [2]邓斌，陈会平.分布式数据库技术在大数据中的应用[J].信息记录材料，2023〔06〕：150-151. [3]聂小雄.分布式数据库查询优化的研究与实现[D].电子科技大学，2023. [4]张文军.数据库技术在大数据中的应用研究[J].信息技术与信息化，2023〔12〕：251-253. 作者简介：符安文〔1989-〕，女，四川成都人，研究生，研究方向为基于分布