分布式數據庫技術在大數據中的應用

秦健 韓斌 崔蕓

摘要：隨著我國社會飛速發展，新科學技術研發取得了長足進步，信息技術在人們的生活中起著越來越重要的作用，被人們廣泛使用。分布式數據庫技術的成功研發是基于運營商對數據管理和應用需求情況下，因此基于此背景，分布式數據庫技術必須取得更快速地發展才能滿足相應需求的不斷更新。如今，大數據時代下，對數據的管理、分析及應用、儲存等的科學化要求越來越嚴格，從而使數據應用效率得到了大幅度的提升，為社會發展建設做出了卓越貢獻。文章主要針對分布式數據庫技術在大數據時代的廣泛應用進行了深入的分析探討，通過實現該技術在實際應用中的需求優化，為人們日常生活、工作提供更便捷的服務。

關鍵詞：分布式；數據庫技術；大數據

中圖分類號：TP311? ? ? 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2022）30-0054-03

開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

目前國內的信息技術飛速發展，數據庫技術發展迎來了新的挑戰，為了使人們的生活、工作更加便捷，互聯網應用更加科學、易用，信息技術必須實現大步創新發展。如今人們的生活所涉及的各個領域發展建設均能看到互聯網的影子，特別是在移動技術發展下，更使信息數據的類型及用戶數量發生了大幅度地增長，造成了傳統數據庫的數據處理、儲存技術的不足，無法滿足現階段社會發展應用的新需求。因此，在以幫助人們提升數據處理效率，優化數據處理方式為目標，未來必須通過提升數據信息存儲、管理和分析方面的功能，為社會經濟、科技發展建設做出重要貢獻。

1 傳統數據庫技術存在的問題

在信息資源飛速猛增的現階段，信息數據處理技術面臨著創新方向的挑戰。隨著大數據時代的到來，信息數據類型也發生了新的分類改革，如視頻資源信息、音頻資源信息、文字、圖像資源信息的交流對數據處理及儲存提出了新的要求。然而，在傳統的數據處理技術中，這樣龐大數量的數據不能被快速加載，并且不能正確地處理和分析各種新形式的異型結構信息[1]。傳統數據庫處理方法已經無法適應現階段數據處理新需求的發展。

傳統數據庫具有一定的擴展能力，但是交叉數據、交互數據和可變數據的處理能力有一定的限制。為了滿足現階段數據處理的需要，應根據以往的數據技術追加更多的新功能。增加其延展性、可持續性、可計算性，提高數據庫處理提取分析數據信息的能力[2]。

2 分布式數據庫的應用價值與應用要點

2.1 應用價值

受科技進步及數據信息數量暴增影響，數據庫技術急需創新性發展，隨著數據庫技術的發展，用戶的需求也為其帶來了更大的研究課題。在現階段新形勢下，為了滿足社會發展對數據處理的新需求，必須通過先進的信息處理和新水平、新需求相關的有效處理方法來改善數據庫的相應功能。以數據信息處理相關聯的數據庫技術發展為更科學、更先進的分布式數據庫技術[3]。在滿足用戶需求的同時，提高了用戶使用過程的舒適感。新形成的分布式數據庫技術較以往使用的數據庫技術優點更多，適用性也更強。如，拓展性方面，分布式數據庫技術有較明顯提升，能夠在處理信息資源時更有效率，滿足大量數據信息儲存與處理的實際需求；存儲能力方面，分布式數據庫的存儲量及能力大大優于傳統數據庫技術；時間優勢方面，分布式數據庫在面臨大量數據信息資源急需處理時，在收集、分析、處理上都具有明顯的時間優勢，能夠在最短時間內找到有效的處理方法，滿足用戶對數據處理時限方面的要求[4]。

2.2 基于分布式數據庫技術的應用要點

第一點，MPP非共享特性：分布式數據庫技術的處理器架構上應用了最先進的I/O處理架構，即MPP非共享架構。該技術的優點是完全不共享信息交互節點，消除信息處理中的I/O沖突，利用信息節點的并行特性進行處理，提高各種信息的處理效率。有效避免了節點交換過程錯誤發生的可能性，有效提高了數據處理的準確性。同時，類似的信息處理過程和單元彼此間獨立[5]。通過獨立的方法、資源、軟件、存儲形式對各類信息隔離處理，分步驟地使處理方式更加科學，大大提升了數據信息處理的效率。

第二點，性能方面更優越，分布式數據庫技術的性能較傳統數據庫技術體現了數據恢復方面、遷移方面、備份方面的優勢。該技術能夠在數據信息遭到破壞時，有效對數據的節點進行再建，從而使傳遞信息更加有效率，保證了數據信息的正常處理及使用[6]。

第三點，自動數據分片方面，數據分片指的是將數據信息進行有效分割，通過將數據信息分布到不同的數據庫中，進行數據信息流式分載，提高了數據信息處理時的工作效率與準確度，并同時降低了計算機硬件的損耗。分布式數據庫技術使用分片技術將數據信息進行自動科學化的分片，大幅度降低了數據處理的時間[7]。

第四點，存儲技術方面，分布式數據庫技術在最初設立時，已完成了不同數據類型及節點服務器的聯合使用，這樣的方式不僅增加了信息資源的存儲量，也提升了處理數據的效率。分布式數據庫技術使用的是混合形式的存儲方式，即行、列混合處理方式，這是較傳統數據庫技術的最大優勢點。行、列混合存儲方式可實現用戶對數據的統計、查詢和分析功能的實時運行。混合存儲的優勢在于其對數據的分類特性，在數據信息的讀取、收集、處理等方面都有了顯著提升[8]。

3 分布式數據庫的關鍵技術介紹

3.1 MPP架構技術

分布式數據庫技術可以利用MPP架構技術同時處理龐大的數據信息量。該項技術是由幾個不同的處理單元構成，每個單元都有自己的資源，以方便后續的計算、處理、存儲、運行。分布式數據庫技術能為信息數據處理提供更動態的擴展方式。由多個單元共同作用處理節點中互聯網數據，協同完成相同類別的任務，并實時進行信息交互。由于不同節點只能訪問和收集本地信息資源，因此遠程節點之間不存在互相干擾現象，因此是非綁定結構[9]。不同數據分布在系統的不同節點上進行分類，完成存儲、加載和查詢處理，并在服務器上自動運行。

3.2 混合存儲技術

分布式數據庫技術在處理數據信息時支持以混合方式組織相應數據的存儲，同時，混合存儲技術對數據的查詢、統計及分析方面都較傳統的數據庫技術有明顯優勢。在大數據環境下，應用更加廣泛。混合儲存技術流程見下圖1。

混合存儲技術有以下幾個特點：

3.2.1 靈活程度更佳

混合存儲技術對數據處理時，為了提高配置的靈活性，可以根據用戶的要求或格式要求，使用不同的存儲和壓縮方法。

3.2.2 處理響應的速度更快

在進行查詢與存儲指令時，傳統數據庫技術需進行整行提取數據，而混合存儲只需對目標數據進行指令傳達，不需讀取同行或同列的所有數據，大大提高了查詢功能的實踐性及響應速度。

3.2.3 擴展性更高

分布式數據庫技術在存儲格式中可以分類為不同類別，但不會降低數據的擴展性。實現了新式數據庫技術的拓展性發展。

3.3 透明壓縮技術

分布式數據庫技術采用的是高效的透明壓縮技術，可按數據信息的類型及分布的特征規律選擇更符合要求的壓縮方法，并設置多種壓縮方式選項，為用戶的使用提供了更便捷的服務。同時，使用壓縮功能指令時，響應指令過程更加靈活、平衡，且運行過程對用戶完全透明。分布式數據庫的整個列的數據，具有內容依賴性高、壓縮操作簡單、數據空間比較小的特征。壓縮后，數據信息的查詢功能可實現同時多次的響應[10]。

3.4 智能索引技術

分布式數據庫技術在實現智能索引時，表現為對數據信息進行粗粒式數據包索引。下載數據信息時，每個數據包均可以自行收集、分類、建立，并同時過濾和統計數據信息。粗粒度智能索引還包括了描述數據信息的關聯性關系等高級信息，并且可以正確地識別和分類數據信息，以解決復雜數據的查詢和處理。在該技術應用中數據列表不需要手動設置和維護可實現自動生成。而且，智能索引技術占用空間小，但是擴展性相對較高。在后續數據信息包的生成及智能索引速度上均不會受到影響。查詢數據時，不需要對數據包進行解包處理，在搜索和查詢復雜的信息資源方面優化效果更加顯著。具體流程見下圖2。

3.5 自動數據分片

數據分片的根本含義在于將數據庫中的數據信息進行拆分，再對拆分后的數據進行分類處理，將不同的信息分散到相應的數據庫中，進行有目標有分區的負載分流。分布式數據庫系統可將數據信息通過片鍵處理方式進行自動分片，并支持隨機片鍵處理和遞增片鍵處理。隨機片鍵處理能對不連續的數據進行定鍵分片和均勻分片，遞增片鍵方式則是以連續的方式對數據進行集中寫入和不均勻分片。

4 分布式數據庫技術在大數據中的應用

將分布式數據庫技術在大數據中科學、合理、有效地應用，需特別注意其實際應用的各個方面，如大數據的負載支撐方面、大數據擴容性方面、大數據的業務管理方面及大數據的加載方面。通過對其各個方面的分析研究，可達到滿足大數據中分布式數據庫技術有效應用的目的，也可推進大數據信息處理的研究發展。

4.1 大數據負載支撐方面

數據加載支持是數據處理中最常見的問題，通常限制大數據操作的實際效率。在以往的數據庫技術的集中數據處理過程中，會同時控制整體數據同時運行，數據集中發生冗余現象后，數據中心將處于負荷管理狀態。在這樣的管理應用中，分布式數據庫處理技術實時地對數據信息進行分類管理，在數據處理中使用數據分類。信息有效分類可對系統中的信息資源實施更自動的加工處理并同時對重復數據進行強化篩選處理，按照信息資源處理方式，將大數據進行合理的分析及處理，以提升數據庫技術處理數據信息時的效率，同時也可提升數據分析處理的準確性。所以，基于大數據負載支撐，分布式數據庫處理可實現大量數據同時調整處理的需求。負載支撐方面的應用，可滿足業務類型不同的數據分析管理要求，最終可實現多類型數據同時處理的準確度和高效度。

4.2 大數據擴容方面

在現階段大數據環境下，對信息數據的分析可有效獲取更有價值的數據信息資源及對應資源的重要取得途徑。為了保證數據分析的準確性，分布式數據庫技術一般采用系統新增設的數據存儲節點功能，對數據庫進行重新設計，滿足存儲量的擴充要求。對于集中式數據庫而言，數據量的擴容可降低數據成本及數據管理要求。并且多節點存儲信息方式可使信息獲取及讀取效率更快。以上優勢在當前的互聯網用戶不斷增加的時代，通過對大數據的分析及處理，可實現大數據的分析處理效率的全面提升。不管是用戶的數量和信息資源的數量從哪個方面增加，都會導致局部數據庫不斷新建，確保大數據的存儲容量能夠滿足用戶的實際需求，體現了大數據存儲的先進性優點。所以，分布式數據庫的多節點存儲擴容方式，可使大數據應用具有更科學、可持續的發展動力。

4.3 業務管理方面

在如今信息量高速增長的環境下，各行各業都以互聯網的應用來實現產業轉型，互聯網就成為企業實現信息存儲管理的重要方式。在這樣的大環境背景下，各行各業間的業務均可通過網絡信息方式得以傳遞共享，最終使業務發展達到要求標準。企業在大數據應用過程中，往往會面臨更多類型的數據，大量的業務增加了處理用戶信息的工作難度。但是，分布式數據庫技術是基于網絡數據處理現況應勢而生的，滿足了信息分類管理和處理的要求，實現了用戶登記的分類管理，幫助企業選擇了更多優質的客戶群。對企業的可持續發展提供了有力支持。

4.4 大數據加載方面

在大數據加載方面應用分布式數據庫技術可實現信息數據獲取的效率提升，同時，還可以實現信息的自動備份處理。在數據信息的實際處理過程中，可滿足對大數據的自動加載的功能需求。這種技術廣泛應用于日常數據統計工作中，通常大數據獲取節點時往往都是成百上千個節點同時被獲取，分布式數據庫可以在不同節點的大數據加載和處理功能的基礎上大大提高整體數據的加載效率。如每日信息的收集獲取達30億條，其中信息的加載實際效率在每秒15000條，一個月則可實現三百億條數據信息的加載，這對于海量的數據信息資源的增長來說，不僅速度無法達標，也無法滿足數據信息激增的處理現狀，而分布式數據庫技術在處理海量數據信息方面有著明顯的優勢。

5 結語

總而言之，分布式數據庫技術可以根據大數據時代的需求，找到合理的應對方法，滿足當前網絡環境中的信息處理需求。本文通過對數據負載、存儲、容量擴展、負載和大量業務處理過程的分析，了解分布式數據庫技術在當前數據處理的實際需求下的應用，并為數據庫使用人員提供更完善的服務。本文希望通過對該技術進行詳細的研究和分析，為未來的研究和分析盡一點微薄之力。

參考文獻：

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[8] 俞洪寶，吳迪，于子洋，等.分布式數據庫在大數據時代中的作用[J].產業與科技論壇，2019，18（17）：74-75.

[9] 賈鑫.探析分布式數據庫技術在大數據中的應用[J].計算機產品與流通，2017（12）：3-4.

[10] 王崢.分布式數據庫技術在大數據中的應用探析[J].無線互聯科技，2021，18（5）：81-82.

【通聯編輯：李雅琪】