布式數據庫技術的應用價值及方法

摘要：大數據技術與數據庫技術都是現階段興起的新型技術，兩者都具有很強的兼容性及適用性，所以兩者在很多情況下都可以聯合使用。分布式數據庫技術是影響力較大且應用較為廣泛的一種數據庫技術，通常被應用于大數據技術中，主要作用是完善大數據系統的功能，如數據分析功能、數據處理功能、數據儲存功能，甚至還實現了數據共享、數據加密處理等功能，使得大數據系統的運行效率及數據信息管理性能等得到提升，故將分布式數據庫技術應用于大數據中是非常必要的，理應引起重視注。文章首先概述了大數據與分布式數據庫技術，然后分析了大數據中分布式數據庫技術的應用價值，最后分析了大數據中分布式數據庫技術的應用方法，希望能夠為相關技術人員及研究者提供參考價值。

關鍵詞：大數據；分布式數據庫技術；應用價值；應用方法

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2023.04.043

中圖分類號：TP 311.13" " " " " " " "文獻標示碼：A" " " " " " " "文章編碼：1672-7274（2023）04-0-03

Application Value and Method of Distributed Database Technology in Big Data

WU Dan

（Hebei Armed Police Corps， Shijiazhuang 050051， China）

Abstract： Big data and database are emerging at this stage of the new technology， both have strong compatibility and applicability， so they can be used in many cases. Distributed database technology is a more influential and widely used database technology， which is usually applied in big data. Its main role is to improve the functions of big data system， such as data analysis function， data processing function， data storage function， and even realize data sharing， data encryption processing and other functions. The operation efficiency and data information management performance of the big data system are improved， so it is very necessary to apply the distributed database technology to the big data and should be paid attention to. This paper first summarizes the big data and distributed database technology， then analyzes the application value of distributed database technology in big data， and finally analyzes the application method of distributed database technology in big data， hoping to provide reference value for relevant technical personnel and researchers.

Key words： big data; distributed database technology; application value; application method

1" 分布式數據庫及其關鍵技術概述

1.1 分布式數據庫的內涵

多數專家及技術人員都習慣將分布式數據庫稱為分布式數據庫系統，是一種使用若干個小型計算機系統組建而成的數據庫。每臺計算機都能夠單獨放在一個地方，而且都具有完整拷貝副本、形成自己局部數據庫的功能，不同計算機系統在網絡支持下相互連接成一個完整邏輯、全局邏輯上的大型數據庫，該數據庫可呈現出物理分布狀態，因此被稱為分布式數據庫[1]。

1.2 分布式數據庫的關鍵技術

分布式數據庫建立過程中除使用到了若干小型計算機系統，還結合應用到了MPP架構技術、混合存儲技術、透明壓縮技術、智能索引技術、自動數據分片技術等關鍵技術，具體技術原理及特點如下。

1.2.1 MPP架構技術原理及特點

可借助MPP架構技術實現對海量數據信息的處理，其原理在于利用大量不同的處理單元計算、處理和存儲數據信息，確保分布式數據庫系統能夠正常運行，具有數據處理能力強、技術操作簡單等特點。MPP架構技術還能夠動態化擴展數據信息，使系統各節點能夠共同作用處理海量數據，并實現對海量數據分類、信息交互、信息資源訪問等，提高分布式數據庫系統的運行效率[2]。

1.2.2 混合存儲技術原理及特點

混合存儲技術是分布式數據庫系統存儲海量數據信息的關鍵，能夠提高數據庫的數據信息處理功能及存儲量，在該技術支持下還能夠實現對數據的實時查詢、統計及分析。混合存儲技術具有靈活性高（提高數據庫系統運行效率）、處理響應速度快（能同時讀取同列所有數據）、擴展性高（能分類和存儲多種數據且不會降低數據的擴展性）等特點，技術流程見圖1。

1.2.3 透明壓縮技術原理及特點

透明壓縮技術能夠強化分布式數據庫系統的數據信息分類功能及壓縮功能，能夠將海量數據壓縮到一個較小存儲系統中，從而實現對海量數據的集中化處理及儲存。其原理在于先利用計算機編程技術設置壓縮功能指令，然后根據壓縮要求設置指令的靈活性、操作規范及流程等，最終實現對海量數據的有效壓縮。透明壓縮技術具有內容依賴性高、壓縮操作簡單、數據空間比小等特點，而且還能夠強化數據信息查詢功能，使查詢過程中能夠實現同時多次響應，提高查詢結果準確度[3]。

1.2.4 智能索引技術原理及特點

智能索引技術能夠完善分布式數據庫系統的智能索引功能，其原理是利用智能索引技術索引數據信息，并將索引到的數據信息轉變為粗粒式數據包，然后對數據包進行分類，最后過濾和統計數據信息。智能索引技術不僅能夠描述數據信息的關聯性關系，還具有較強的數據信息識別功能、分類功能、查詢功能和處理功能。智能索引技術具有占用空間小、擴展性高、信息資源優化效果好等特點，技術流程見圖2。

1.2.5 自動數據分片技術原理及特點

自動數據分片技術的原理在于利用片鍵處理方式自動拆分、分類和處理數據庫中的數據信息，然后將不同數據傳輸到對應的子數據庫中，最后進行分區負載分流。自動數據分片技術具有自動分片連續數據、定鍵和均勻分片不連續數據等特點。

2" 分布式數據庫技術的應用價值及應用要點

2.1 分布式數據庫技術的應用價值

第一，分布式數據庫技術的應用能夠強化大數據平臺的數據信息處理能力，并增加數據信息儲存量，加快大數據技術發展步伐。第二，分布式數據庫技術的應用能夠滿足各種大數據平臺用戶的數據處理需求，能為相關技術研究者提供數據依據，這對社會發展、科學技術發展都起到積極的促進作用。第三，分布式數據庫技術能夠將信息處理技術、數字化技術及云計算技術等進行有效整合，從而實現對海量數據的高效分析及處理，還能夠實現對各種數據信息資源的有效利用，提高信息處理及數據資源應用水平。第四，更科學、更先進的分布式數據庫技術能滿足用戶需求、提高用戶體驗感、擴大數據庫信息處理功能儲存量、提高信息資源處理效率[4]。第五，應用分布式數據庫技術能夠縮短數據信息收集時間、分析時間、處理時間，從而提高數據庫運行效率，滿足用戶的各種數據處理要求。

2.2 分布式數據庫技術的應用要點

2.2.1 充分發揮MPP架構技術的非共享特性

可在分布式數據庫中設置先進的MPP非共享架構（也稱為I/O處理架構），以消除不同交互節點信息處理中的I/O沖突，使不同節點之間的信息完全不共享，從而實現多個節點信息并行處理，提高數據信息處理效率[5]。利用MPP架構技術的非共享特性可實現數據庫的單獨處理功能，減少因為多個節點交互過程錯誤發生，有效提高數據處理準確性及處理效率。

2.2.2 不斷優化數據庫性能

利用透明壓縮技術優化數據庫的數據恢復功能、數據遷移功能、數據備份功能；利用智能索引技術優化數據庫的信息傳遞功能、信息索引功能、信息過濾功能、數據統計功能、數據信息識別功能、數據信息分類功能等。

2.2.3 有效分割數據信息

分割數據信息是實現數據信息分類、數據信息傳遞、數據信息處理及存儲的關鍵，可借助自動數據分片技術有效分割數據信息，并將數據信息分布到不同數據庫，然后對數據信息進行流式分載，從而提高數據處理效率。

2.2.4 要不斷增加存儲量

利用混合存儲技術在分布式數據庫最初設立時將不同類型、不同節點的數據集中在節點服務器中，然后將服務器中的數據信息全部集中傳送到指定的數據庫或者數字控制中心，以實現集中存儲及管理[6]，既提高了數據信息資源存儲量，又提高了數據庫的數據信息處理效率及數據統計準確度。

3" 分布式數據庫技術的具體應用

分布式數據庫技術主要應用于大數據負載支撐、大數據系統擴容、業務管理及大數據加載等方面，具體應用如下。

3.1 分布式數據庫技術在大數據負載支撐方面的應用

大數據負載支撐也可以理解為數據加載支持，是數據處理過程中的必要環節，也是常見的數據處理問題，需要嚴格控制數據加載速率才能確保數據處理效率及數據庫運行安全。集中數據處理過程中會出現冗余現象，此時的數據庫會進入負荷管理狀態，需要借助分布式數據庫技術來控制整體數據同時運行，還能夠實現對數據信息的分類管理、自動加工處理、重復數據強化篩選處理、數據分析等，從而降低因集中處理數據導致的冗余現象發生率，最終提高大數據負載支撐性能、數據計算準確度和數據處理效率[7]。

3.2 分布式數據庫技術在大數據擴容方面的應用

大數據系統擴容是大數據環境下獲取更有價值數據信息資源的關鍵，故必須不斷優化大數據系統擴容方面的技術，提高大數據容量，為數據信息資源獲取、分析、統計、管理及利用等奠定基礎。而分布式數據庫技術的應用則能夠提高數據分析準確性，并擴大大數據平臺的容量。因此，可借助分布式數據庫技術增設數據存儲節點功能，然后在該基礎上重新設計數據庫，以不斷擴大數據存儲量，滿足各種數據信息的儲存及擴充需求。而且分布式數據庫技術還能夠降低數據管理要求、提高信息獲取及讀取效率、數據分析及處理效率、信息資源數量，從而滿足用戶實際需求。

3.3 分布式數據庫技術在業務管理方面的應用

這里的業務管理是指基于互聯網實現轉型后的業務管理系統，具有很強的信息化及網絡化特點，為提高業務管理水平，各行業都積極引進了云計算、大數據等技術，并建立了相應的大數據平臺及業務數據信息管理系統。隨著大數據時代的到來，業務管理也逐漸走向數字化發展道路，所以需要實現對各種數據信息資源的挖掘及利用[8]。因此，很多行業都積極利用分布式數據庫技術完善業務管理系統，并配套了相應的用戶信息處理系統、業務數據庫、業務數據信息分類管理系統等，以提高業務數據信息處理效率，最終提高業務管理水平。

3.4 分布式數據庫技術在大數據加載方面的應用

大數據加載是獲取和處理數據信息的關鍵，可利用分布式數據庫技術提高大數據加載效率，從而快速獲取數據信息，并自動備份和處理數據信息，然后自動統計、加載數據，提高大數據的信息處理效率及準確度。利用分布式數據庫技術還能夠完善不同節點的數據加載功能及處理功能，從而提高整體數據加載效率。例如在大數據平臺上增設分布式數據庫后，每日的信息獲取量將擴大到原來的10～100倍，從而大幅度提高大數據的加載速率，實現對海量數據的高效處理[9]。

4" 結束語

分布式數據庫具有很強的兼容性及適用性，能夠與其他技術相容，也能夠應用于各領域，推動各領域數字化發展。分布式數據庫技術具有很高的應用價值，除能夠提高大數據系統的計算效率及數據分析結果準確度以外，還能夠完善大數據系統的數據共享、數據加密處理等功能，使大數據系統能夠滿足各種數據分析及計算需求。所以必須將分布式數據庫技術高效應用于大數據系統中，以充分發揮出分布式數據庫技術的作用及價值，從而達到提高大數據系統運行效率及數據分析準確度的目的。因此，上文從大數據負載支撐、大數據系統擴容、業務管理及大數據加載等方面分析了分布式數據庫技術的有效應用方法。■

參考文獻

[1] 秦健，韓斌，崔蕓．分布式數據庫技術在大數據中的應用[J]．電腦知識與技術，2022，18（30）：54-56，70.

[2] 董禮．在大數據中分布式數據庫技術的應用[J]．產業創新研究，2021（6）：16-18.

[3] 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.

[4] 江寧．分布式數據庫技術在大數據中的應用研究[J]．電子世界，2020（11）：109.

[5] 鄧斌，陳會平．分布式數據庫技術在大數據中的應用[J]．信息記錄材料，2020，21（6）：150-151.

[6] 侯曉東，王勐，周軒宇．分布式數據庫技術的現狀和發展方向[J]．中國新通信，2020，22（8）：120.

[7] 王志輝．分布式數據庫技術在大數據中的應用[J]．信息系統工程，2019（12）：21-22.

[8] 賈欽．分布式數據庫技術在大數據中的應用[J]．電子技術與軟件工程，2019（8）：162.

[9] 胡世昆．分布式數據庫技術在大數據中的應用[J]．電子技術與軟件工程，2019（1）：153.