探析分布式數據庫技術運用在大數據中的策略

吳卉男

摘要：目前，運營商在數據管理以及實際應用方面的需求量在不斷上升，這有力地促進了分布式的數據庫發展，數據的種類和數量呈現快速的增長，傳統的處理方式逐漸的不能夠適應當前的發展需要，基于此種背景下，分布式數據庫技術需要得到更快的發展，以達到對大數據的存儲、管理以及分析等處理要求，進而更好地提升了數據應用的效率。本文主要探析分布式的數據庫技術應用于大數據中具體的方法。

關鍵詞：分布式數據庫技術 大數據 運用 策略

中圖分類號：TP311.13 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2016）12-0235-01

隨著人們對互聯網的應用越來越廣泛，尤其是在移動技術支持下，用戶的數量在不斷上升，而數據類型以及用戶數量的快速增長，也對傳統數據處理的方法提出了改進的要求。因此，為了更好地適應發展需要，分布式的數據庫技術就適應這種需要而誕生。通過大數據中的存儲、分析以及管理的要求不斷提升，更好地服務于人們經濟發展的實際需要。

1 應用于大量業務中的方法

各行業在互聯網載體中逐漸由實體經濟發展轉向虛擬經濟模式的發展，這帶來的是業務量的提升，因此，在各個行業中的業務管理工作量也出現增加的情況。分布式的數據庫技術可以處理各行業中所產生的業務帶來較好地幫助。首先，根據實際情況分析，當業務用戶不斷增加時，分布式的數據庫可以把一些具有較高負載管理的數據進行分類處理[1]，從而能夠處理大量業務以及所產生的大量數據，進而完成對應的業務要求；其次，在進行業務辦理方面，分布式數據庫能夠科學地提煉出優先級客戶數據管理，例如通過區分客戶級別來說提升數據處理能力，如分為VIP用戶以及優先權處理，從而使得他們所占領的數據資源能夠盡快進入合理管理體系中；最后，在大數據中通過對當前所提取的熱點數據進行分析，設置一些具有優先級的數據，從而使得分布式數據庫能夠在業務辦理的過程中保持高效性。

2 應用于大量數據加載中的方法

在目前應用中，分布式的數據庫的優點集中表現為：它擁有超強數據的加載能力，可以較好地處理大數據中的數據。這主要依賴于數據加載中所具有的處理能力而發揮著明顯的作用，同時提升了數據信息廣泛運用的能力。根據相關統計數據可以得知，在分布式的數據庫中實現了日匯數據的總量而且達到了三十億條，而平均在每個單節點中地加載效率也達到15000條每秒，如果對這些數據進行以月為單位統計[2]，那么每月加載的數據可以達到大約300億條，同時在單節點中所加載的數據效率也可以提升至55000條每秒，而在分布式的數據庫中所發揮其卓越性能集中體現出來。

3 應用于負載支撐中的方法

在大數據背景下，面對不同業務類型以及數量不斷增加，例如在數據裝載方面、數據的加工以及計算等工作中，可以在分布式的數據庫中找到更好地負載支撐，從而提升不同類型的數據處理能力。因此，數據在應用中不再是單一局限在某一數據庫中，在分布式的數據庫中可以把這些數據實施分類處理，從而使得大數據中的各種問題能夠在數據庫完美進行混合與應用，這就得益于對分布式的數據庫所提供的支撐幫助作用，如對數據實施篩選、推進數據加工以及處理等，然后按照一定的方式或者是設計一個特定程序對其中的數據進行處理，更好地滿足目前工作中對各個不同行業的業務需求。

4 應用在擴容方面

處于大數據的時代背景之下，人們非常重視數據，對其中所蘊含的價值更是不斷挖掘，從而使得數據能夠為人們的提供寶貴較大的財富。因此，在數據保存的工作中，存儲是一個十分重要的工作。在一般情況下，數據通過分類處理之后，隨著用戶地不斷增加，已有的存儲容量難以滿足數據存儲需求，這就需要進行擴容，由此在設備存儲中出現了空間不足情況，對數據存儲擴容問題就要進行集中處理。在傳統數據處理方式中，如對數據進行移動處理[3]，或者是打包的方式等，從而實現對數據擴容處理的目的，但是在擴容之后，對數據會受到一定的影響，如查詢工作不便等。而分布式的數據庫技在廣泛使用就可以較好地提升數據處理能力，通過分布式的數據庫中直接地增加新節點，就可以有效地應對當前大量數據增加的情況，同時對擴容處理工作也能夠輕松實現。分布式的數據庫經過擴容之后，可以達到1000多個節點，這就更好地滿足了數據量增加所需要的存儲量。

5 結語

本文通過分析了大數據時代下所出現的各種數據情況，在分布式數據庫中可以很好地滿足具體應用的需求。在此次分析中，對大量的業務、數據加載、負載支撐以及擴容等工作做出詳細分析，從而更好地滿足目前大數據中增加的情況。分布式數據庫技術能夠在今后的應用中更好地提升服務質量，同時也啟示人們需要重視對分布式的數據庫研究以及學習，本文中所提出的幾點應用策略，希望能夠對大數據研究工作帶來一定幫助。

參考文獻

[1]陳吉榮，樂嘉錦.基于Hadoop生態系統的大數據解決方案綜述[J].計算機工程與科學，2013，35（10）：25-35.

[2]衡星辰，周力.分布式技術在電力大數據高性能處理中的應用[J].電力信息與通信技術，2013，11（9）：40-43.

[3]白俊，郭賀彬，基于Elastic Search的大日志實時搜索的軟件集成方案研究[J].吉林師范大學學報（自然科學版），2014，35（1）：85-87.