基于大數據庫的大型管理信息系統優化設計

臧飛 張豹

（中國電子科技集團公司第二十八研究所 江蘇省南京市 210000）

大型通信信息管理系統采用大數據庫技術，所需要用到的硬件設備要可以保證適用于本地區的通信網絡和通信管理局網，必須具備非常優秀的適應性，在一定范圍內能夠做到聯網。一方面能夠保證信息的傳輸做到及時準確傳達，另一方面還能根據實際需求對不同的信息資源進行自動處理，做到分配合理，讓信息資源的轉換更加精準高效，此外，還能為信息鏈路通信管理奠定良好的基礎，讓通信信息的管理更高效?；诖髷祿斓耐ㄐ判畔⒐芾硐到y有助于信息資源合理選擇并實現自動調配，從而起到通信路由自動被選取的作用，與局域網保持管控同步的狀態，讓信息資源和硬件設備的管理變得優化，數字信息鏈接完美。

1 大數據庫技術簡介

目前，大數據庫技術得到了快速發展，也變得更加完善，各種開源社區和公司均開發出各種功能完善、性能優化的新型數據庫，以此來處理海量數據的傳輸、管理和存儲等方面的疑難問題?，F階段，應用較為廣泛的大數據庫技術主要分成四類，包括內存數據庫、列式數據庫、流式數據庫和鍵值數據庫等。具體如下：

1.1 內存數據庫

在數據庫的內存中直接完成全部數據的處理，通常數據庫會設置緩存機制，大部分的數據都能夠從外存到內存的自動讀取操作，但是卻會使系統的自身性能得到一定的下降。因為內存中數據的讀/寫均是以納秒為單位的，所以內存數據庫有著極強的性能，最具代表性的內存數據庫就是Spark。

1.2 列式數據庫

運用列族將數據完好儲存，把常用的數據放入同一列族，比如：在學生信息管理系統中，學生的姓名和學號查詢得較為頻繁，學生的專業很少查詢到，所以就可以將學生的姓名和學號放入同一列族中，而在另一列族中放入學生的專業。一般在分布式大數據的存儲過程中會用到這種類型的數據庫，最具代表性的列式數據庫是HBase。

1.3 流式數據庫

通常情況下，數據的價值伴隨時間的推移會逐步降低，所以運用使式數據庫能夠進行流式計算。所謂的流式計算也即把不斷涌入的數據當成數據流，它可以最大限度地將最新流入的數據進行快速計算，且能得出結果，可以說是能做到實時計算，最具代表性的流式數據庫包括Storm 和Spark Streaming。

1.4 鍵值數據庫

鍵值數據庫運用得是哈希表的結構，將某個指向特定數據的指針與一個特定的鍵相聯，這個鍵的功能是能夠對實現數據的查詢、刪除和添加等操作，這樣就可以使數據庫更加具備擴展性，讓整個信息管理系統的性能也更優越，最具代表性的鍵值數據庫為MemcacheDB、Redis、Memcached 等。

2 基于大數據庫的大型管理信息系統硬件優化設計

傳統的數據庫采用的是二維關系模型，這也是在數據信息管理中運用數據庫技術的標志，采取數據結構化存儲，其優點為數據和程序具備擴充容易、高獨立性以及冗余比較低等。在隨后的互聯網技術發展中，出現了非結構化和半結構化數據，因此，傳統的二維關系模型滿足不了需求，需要不斷提升數據庫技術。本文研究的基于大數據庫的通信信息管理系統，下述為硬件優化設計策略。

2.1 外部接口設計

基于大數據庫技術的網絡通信信息管理系統要能夠與其它系統聯系得非常緊密，因此，就需要對外部結構進行優化設計，以此保證連接效果達到最優化；在數據庫的運行狀態中，上下層網管的接口要重點考慮。其次，還需要設計光纜監察模塊結構、辦公文件接口和數據統計分析接口。當然，這些接口可以同時支持 Correct、TCP、Web Service 以及實時共享數據等方式。

2.2 服務層

服務層中需要配備很多應用服務器，其功能為處理通信系統中所有單元模塊所傳輸過來的數據信息，并且能夠邏輯性地分析這些數據信息。在信息管理系統運行時，需要能夠及時把通信需求轉變成數據庫信息服務的內部要求，并且把分析結果快速上傳到另一個單元模塊進行處理，實現具體的表現層，從而保證信息管理的整個過程是公開化、透明化的，所以將使整個通信信息管理系統更具人性化、科學化，實踐應用也更有顯著的效果。

3 基于大數據庫的大型信息管理系統的軟件優化設計

3.1 接入層點接入

在軟件設計時，接入層的信息傳輸方案與主通信層的信息傳輸技術方案應該是相同的。在實際設計環節，這個要求是通信交換機和路由器相連的最基本保證。通常而言，交換器要用到3 臺，所以在與之對應的局域網交換器中運用單元模塊進行信息的傳輸和存儲功能。當然，要根據實際的應用場景設計對應的接入層點，以通信交換器和路由器的連接要求為參考點，用到三臺交換器，并且硬件設備和系統也隨之變化，這能保證局域網內部的數據信息更具有安全性，保證信息傳輸更加高效精準。

3.2 數據開采軟件

在實際的數據信息傳輸中，數據開采一般是分成不同時期的，包括準備時期、開采時期和敘述時期等。根據實際通信需求，采用多元化的方法，在查詢數據和開采數據時，也是要科學選擇。通常選擇的衡量標準是興趣度，當然具體的標準還能夠深度細分，如簡潔性、實用性、創新性和準確性等。數據開采軟件的設計時以實際應用場景和通信需求為出發點，選擇科學的、合適的數據開采方式，特別是要能保證整個信息管理系統可以穩定運行，選擇對應的衡量標準，重視數據的實用性和精準性，保證數據開采能夠高效進行。

3.3 數據的獨立性

基于大數據庫的大型通信信息管理系統要想具備良好的適應性，就需要使數據獨立性變得更強，可以從參數獨立性、視圖和存儲等三個方面進行。

3.3.1 參數獨立性

把衡量標準和相關的算法等盡量都能在數據庫中進行存儲，而不是在應用程序中進行固化，這就可以保證當實際應用場景出現變化時，僅僅通過修改相關的數據就能滿足新的需求。當然，為了進一步增加系統的適應性，還能夠設計相關的界面，確保使用者不需要通過DBA 也能夠修改，這樣更加便捷。假設在應用程序中將算法和標準進行固化，一方面要把應用程序進行重新理解，修改應用恒旭，還要把整個應用程序展開重新編譯和重新安裝。

3.3.2 優化視圖設計

之所以GQL Server 可以在不同的功能中有著很好的適用性，視圖是重點，視圖主要是用于創建動態表的靜態定義。在數據庫的應用中，視圖是實際應用和關系表之間的橋梁，它更能滿足實際應用的需求，如果涉及到高級算法，視圖也需要進行高級設計。在大型網絡信息管理系統中，各個板塊的子系統一般是多個開發人員進行設計。運用視圖就能防止依賴于其它子系統的表，讓邏輯數據更加具備獨立性。如果子系統在邏輯上發生改變，依然能夠運用視圖得出不變的數據模式，這樣就不需要使應用程序重復修改，提高開發系統的效率。信息管理系統中各部門需要處理不同的數據信息，一般會運用SQL 去獲取所需要的的數據集，優化視圖就能防止每次使用這個數據集而去重新編寫負責的SQL 命令，使編寫應用程序變得快捷簡化。此外，視圖使用能夠實現數據的保密性，只能讓用戶看到自己所需的數據，其它部分的數據看不到。

3.3.3 存儲過程

相比于維護應用程序，存儲過程更容易。在實際應用中，計算方法、條件和查詢范圍都會有一定的變化，如果通過重新修改和安裝應用程序則會加大工作量，而直接修改維護相應的存儲過程，則比較高效。當修改了信息管理系統的存儲過程，在首次調用此存儲過程的過程中，DBMS 能夠進行自動編譯，這就變得更加靈活，降低工作量。

4 試驗測試與效果反饋

4.1 試驗準備階段

為了讓試驗結果更有精準性和科學性，把兩種不同的網絡通信信息管理系統用于同一試驗環境中進行測試，這樣就能判定出兩種信息管理系統的實際應用效果。在此環境中，要控制好試驗環境，防止出現其它因素干擾試驗結果，保證試驗結果的有效性。用控制變量法進行試驗測試，兩種信息管理系統的變量因素都是一致的，讓整個試驗更具科學性和嚴謹性。

4.2 試驗結果反饋

基于大數據庫技術的網絡通信信息管理系統，相比于傳統的信息管理系統表現出更加高效、優質的試驗效果。同時，在試驗測試的不同階段，基于數據庫技術的網絡通信信息管理系統的數據信息管理效率始終都高于傳統的信息管理系統。在試驗測試初始時期，基于大數據庫技術的網絡通信信息管理系統的管理效率直接超過90%，在這個階段的傳統信息管理系統的管理效率只能達到70%。在隨后的測試中，基于數據庫技術的網絡通信管理系統還在不斷提高管理效率，最高能達到98%，即使管理效果有一定的波動，卻一直都是超過90%的狀態。傳統的信息管理系統卻一直是70%的管理效率的狀態，管理效率提升也并不明顯。根據上述結果反饋可知，基于大數據庫技術的網絡通信信息管理系統可以表現出水平非常高的管理效果，明顯優于傳統的信息管理系統。

5 結束語

隨著人們的工作和生活的需求不斷提高，對信息管理系統的要求也越高，因此，加強對大型信息管理系統技術的研究是必需的。傳統的信息管理系統如果想要處理海量數據信息，且保證信息處理高效準確，則要用到一系列的硬件設備，還需要眾多人員去維護信息和管理線路。因此，將大數據庫技術應用到大型信息管理系統中，將能提升管理效率，保證數據信息的精準性和高效性。