基于多模態數據的新型數據庫技術分析

摘要：數字時代，海量數據的產生對數據庫技術提出更高要求。調查統計顯示，海量數據中85%以上都是以視頻、文本、圖像的多模態數據形式展現。對此，基于多模態數據現狀，展開論述新型數據庫技術的價值。通過持續的技術開發，便于用戶從海量數據中準確、快速地檢索信息，并利用高效的數據計算，檢驗多模態數據信息，提高數據處理能力，以達到新型數據庫的使用要求。

關鍵詞：新型數據庫""多模態""數據儲存""技術創新

Analysis"of"New"Database"Technology"Based"on"Multimodal"Data

CHEN"Xue""""WANG"Zhun

Guangzhou"College"of"Technology"and"Business，"Guangzhou，"Guangdong"Province，"510850"China

Abstract："In"the"digital"age，"the"generation"of"massive"data"puts"forward"higher"requirements"for"database"technology."According"to"the"survey"statistics，"more"than"85%"of"the"massive"data"are"presented"in"the"form"of"multimodal"data"such"as"video，"text"and"images."Based"on"the"current"situation"of"multimodal"data，"this"paper"discusses"the"value"of"new"database"technology."Through"continuous"technical"development，"it"is"convenient"for"users"to"accurately"and"quickly"retrieve"information"from"massive"data，"and"utilizes"efficient"data"calculation"to"check"the"multi-modal"data"information，"improve"the"data"processing"ability"and"meet"the"requirements"for"the"use"of"the"new"database.

Key"Words："New"database;"Multimodal;"Data"storage;"Technological"innovation

多模態數據是學術界研究的熱點，其涉及多個領域。隨著大數據技術的普及，多模態數據呈指數級增長，單進程的數據處理能力難以為繼。需要研發新型數據庫技術，發揮數據庫的儲存能力，將海量多模態數據處理，為各行業提供數據服務支撐。

1"多模態數據分析面臨的挑戰

隨著人工智能與信息科技的發展，文本、視頻、圖像、音頻等多模態數據的處理難度較大。尤其是在數據庫技術跟進不足的情況下，關鍵技術突破存在問題，維數災難頻發。其中，文本數據作為一種非結構化數據，計算機無法直接分析。需要通過過程分析，對文本數據特征有效提取[1]。通過對數據文本變量的分析，實現變量維度設計，海量的文本特征分析困難，計算量增大，文本處理與分析效率不足。而圖像數據的語義內容復雜，通過對圖像識別，實現多模態數據的管控。圖像分類任務增加。圖像內容分析上，深度卷積網絡的標簽分類極為重要，通過多模態數據檢索，強化內容與圖像信息分析，大量的數據與復雜的數據處理過程為多模態數據分析帶來嚴峻挑戰，亟須做出調整。

2"新型數據庫技術的特點

新型數據庫容量大、功能完善，能夠滿足數據使用需求，對多模態數據進行有效處理。新型數據庫技術主要有以下特點。第一，數據庫的數據獨立，數據共享與冗余度控制水平較高，滿足信息時代的數據使用需求。數據庫使用中，用戶可以根據自身需要對異地數據庫進行使用，實現數據的存取。服務器之間相互協同，工作程序較為透明。第二，數據庫的利用率較高，按照邏輯程序，數據庫可以分為全局數據庫與局部數據庫，數據庫的使用靈活，場地之間使用通信網絡進行溝通，數據庫使用效率較高[2]。例如：在多模態數據處理中，根據實際情況采用分布式集群儲存或大規模并行處理，有效發揮數據庫技術的作用。集成創新功能完善，特色數據庫系統健全，數據庫的功能特點明確，能夠處理與儲存海量結構化數據。第三，新型數據庫技術的靈活性較強，數據處理效率較高。因其較強的適應性，數據庫技術在各行業廣泛應用，多模態數據的處理效率較高，分布式集群數據庫與集中式數據庫的運用更加靈活，滿足數據處理要求。

3"多模態數據下新型數據庫技術的應用

3.1數據入庫

多模態數據入庫是將行業內部數據存儲到數據庫中，由于傳統的數據庫技術只能儲存結構化數據，即表格信息。而新型數據庫技術可以對非結構化數據進行處理，包括圖像與視頻。技術人員對系統進行調整，生成多種方式的查詢語言，為多模態數據入庫提供支撐。（1）人工智能（Artificial"Intelligence，AI）技術充分賦能新型數據庫，非結構數據處理過程中，運用數據庫進行錄入，提高深度學習的效率，實現對數據庫參數的自動配置。新型數據庫開發人員根據行業的實際需求，科學編寫復雜的代碼，通過搭建模型，實現數據入庫。運用新型數據庫技術，降低AI模型的復雜性，合理利用智能算法，實現數據入庫分析。同時，利用AI能力，為數據庫賦能，提高數據庫技術的整體質量，實現對數據信息的發現、清理與集成，標記數據信息，實現模型的建立。（2）結合新型數據庫的技術要求，搭建有關系數據庫與非關系數據庫，以此來優化數據入庫的質量。使用表格數據，儲存結構化信息，按照一定的規則加以約束[3]。例如：智能交通領域，需要對車輛信息、交通信號燈信息進行收集。系統會自動識別入庫數據，通過多種形式的數據處理，實現動態信息實時查詢。智能路由器的導引功能齊全，通過新型數據庫技術進行處理，實現多模態數據處理效率的提升。交通信號燈信息以圖像形式展示在計算機中，根據多模態數據處理要求，采用新型數據庫技術，對非結構信息進行處理，從而達到數據入庫的要求。（3）入庫的數據完整性得到保障，新型數據庫技術具有較強的安全性，能夠避免數據丟失，發揮多模態數據管理的優勢作用。

3.2數據表達

數據入庫后，在新型數據庫技術的支持下，對多模態數據進行充分表達，從而達到數據使用的目的。首先，不同模態的數據在表達過程中存在差異。為合理利用數據庫存儲的數據，根據數據模態情況，選擇特定的數據表達方式。例如：新型數據庫技術人員在文本類數據處理中，采用文本編碼Unicode格式，對存儲文本數據進行處理，從而完成數據表達。二進制大對象類型的數據，能夠對文本類數據進行表達，存儲非圖像、非視頻與非音頻數據，并將其用XML文件形式表達。智能交通領域，利用新型數據庫技術對車輛信息進行表達，結合交通監控攝像頭信息，對智能數據進行處理，實現對智能路由器的控制。智能信號與動態查詢功能完善，多模態下新型數據庫應用水平提高。其次，圖像模態的數據達標時，技術人員根據其存儲入庫的類型，對圖像數據進行處理。采用像素矩陣，二進制數據的形式進行存儲，并通過新型數據庫技術將圖像數據完整表達，實現多模態數據庫的高效利用。例如：醫療衛生領域中，技術人員需要對病人的病歷數據進行表達，生成影視圖像。對此，借助新型數據庫技術，將入庫的病歷數據完整輸出，以影像數據的形式展現。同時，以計算機為接收、顯示設備，使病人生理數據以圖像形式呈現。最后，在音頻與視頻數據表達過程中，技術人員限定格式，有效擺脫傳統的數據表達方式，有效代替WAV、MOV、MP3等格式的數據表達。充分發揮高新數字技術的作用，將數據庫存儲的音頻與視頻表達。

3.3數據查詢

多模態數據查詢是新型數據庫技術運用的重要體現，技術人員根據行業需求，對查詢語言進行設置，滿足多模態數據的使用需求。（1）用戶可以采用查詢語句，輸入系統內實現數據查詢。其中，SELECT軟件從數據庫中選擇數據，后面存在多個參數，對參數進行選擇，使用列名與表明精準查詢數據，提高數據的利用率。新型數據庫軟件平臺功能完善，結合實際情況，技術人員輸入相應的指令，實現數據查詢。例如：在醫療健康領域，通過輸入指令，智能查詢語言，從而了解病理診斷的信息，對疾病提前做出預測，達到醫療目標[4]。同時，可以輸入INSERT指令，將新數據插入數據庫中，對后面的參數進行調整，提高數據查詢的水平。（2）數據庫查詢中一旦出現錯誤現象或查詢數據未更新，需要及時對數據庫進行檢查，運用新型數據庫技術進行系統維護，將不需要的信息進行刪除，以免干擾技術人員的判斷。DELETE將輸入錯誤的數據進行刪除，并輸入UPDATE進行數據更新。系統的功能逐漸完善，多模態數據庫可以支持多種復雜語言的使用。對此，用戶可以借助新型數據庫進行多維數據查詢與模糊數據確認，完成任務要求。（3）相較于傳統數據庫技術，新型數據庫技術具有智能查詢語言的功能。例如：在智能家居領域，為滿足住宅服務要求，使用新型數據庫技術對多模態數據進行存儲與查詢。其中，存儲的物品與家庭信息以數據形式展現，借助技術設備能夠實現智能識別，發揮數據查詢的優勢作用。

3.4數據計算

數據計算是數據庫技術應用的基本要求，無論是邊緣計算數據庫，還是人工智能數據庫，其底層邏輯都是通過數據運算發揮作用。首先，新型數據庫技術的管理效能得到提升，充分展現人工智能數據庫的優勢。通過對自動化數據進行處理與分析，從而提高數據的價值與利用率。智能化數據處理過程中，對集成機器加強學習，充分利用數據挖掘算法，實現對數據的智能化處理。例如：高新技術行業中，需要利用人工智能機器人輔助生產。通過搭建機器學習模型，為多模態數據處理提供有效支撐。數據查詢與分析服務顯著增強，自動化運維效率提高。其次，人工智能數據庫的穩定性與運維效率提高，多模態數據處理設備實現自動化運維。尤其是自動修復過程，在高效系統的運維管理中，數據處理效率提高，功能得到充分、有效的發揮。新型數據庫技術在數據計算的基礎上，能夠對數據做出預測，準確分析人工智能算法，實現數據預測與決策的作用。內置的預測模型與分析工具，對智能化處理數據進行更新，決策支持服務質量提升，多模態數據處理水平得到顯著增強。最后，新型數據庫能夠解決數據延遲高的問題，加強對分布式數據的管理，實時分析數據信息。搭配邊緣計算設備，實時分析多模態數據，提高數據的利用效率與利用價值，促進實時數據采集功能的提升，對數據使用情況進行監控。

3.5安全防護

多模態數據分析的前提保障是數據安全，隨著數字經濟的不斷發展，新型數據庫技術的安全防護功能得到高度重視。首先，新型數據庫技術的安全性得到充分重視，通過構建數據庫防火墻，保護數據庫服務器，維持多模態數據的使用安全。技術人員跟進調查，對數據庫協議分析提供保障，建立主動防御機制，提高數據庫訪問的安全性。例如：在醫療健康領域，患者信息需要得到保護，避免隨意泄露患者信息，造成安全問題。在新型數據庫技術應用下，對患者信息的文本、圖像與音頻進行保存，提高安全防護水平，促進數據庫安全保護質量的提高。其次，搭配數據庫安全技術，對危險行為進行阻斷，加強可疑行為的審計與處理，提高數據庫安全水平。例如：在區塊鏈數據庫管理中，對數據庫中的多模態信息加強管理。其中，金融、物聯網領域的應用效果極強，根據要求對多模態數據進行分類，部分數據需要保證透明。而其他數據則需要去中心化處理，安裝數據庫防火墻，保證數據不可篡改的性質，實現數據的安全存儲。最后，加強對新型數據庫的安全管理，采用共識算法與鏈式結構，增強數據不可篡改的水平，促進數據可信性的增強。并加強數據安全管理，鞏固多模態數據處理的成果[5]。

4結語

綜上所述，本文通過對多模態數據分析面臨的挑戰進行分析，為新型數據庫技術應用提供理論基礎。同時，結合該技術的特點，通過數據入庫、數據表達、數據查詢等途徑，提高多模態數據的處理水平，為圖像、文本與視頻的使用提供技術保障，推動相關行業的數字化轉型發展。

參考文獻

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