探析分布式数据库技术运用在大数据中的策略

吴卉男

摘要：目前，运营商在数据管理以及实际应用方面的需求量在不断上升，这有力地促进了分布式的数据库发展，数据的种类和数量呈现快速的增长，传统的处理方式逐渐的不能够适应当前的发展需要，基于此种背景下，分布式数据库技术需要得到更快的发展，以达到对大数据的存储、管理以及分析等处理要求，进而更好地提升了数据应用的效率。本文主要探析分布式的数据库技术应用于大数据中具体的方法。

关键词：分布式数据库技术 大数据 运用 策略

中图分类号：TP311.13 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2016）12-0235-01

随着人们对互联网的应用越来越广泛，尤其是在移动技术支持下，用户的数量在不断上升，而数据类型以及用户数量的快速增长，也对传统数据处理的方法提出了改进的要求。因此，为了更好地适应发展需要，分布式的数据库技术就适应这种需要而诞生。通过大数据中的存储、分析以及管理的要求不断提升，更好地服务于人们经济发展的实际需要。

1 应用于大量业务中的方法

各行业在互联网载体中逐渐由实体经济发展转向虚拟经济模式的发展，这带来的是业务量的提升，因此，在各个行业中的业务管理工作量也出现增加的情况。分布式的数据库技术可以处理各行业中所产生的业务带来较好地帮助。首先，根据实际情况分析，当业务用户不断增加时，分布式的数据库可以把一些具有较高负载管理的数据进行分类处理[1]，从而能够处理大量业务以及所产生的大量数据，进而完成对应的业务要求；其次，在进行业务办理方面，分布式数据库能够科学地提炼出优先级客户数据管理，例如通过区分客户级别来说提升数据处理能力，如分为VIP用户以及优先权处理，从而使得他们所占领的数据资源能够尽快进入合理管理体系中；最后，在大数据中通过对当前所提取的热点数据进行分析，设置一些具有优先级的数据，从而使得分布式数据库能够在业务办理的过程中保持高效性。

2 应用于大量数据加载中的方法

在目前应用中，分布式的数据库的优点集中表现为：它拥有超强数据的加载能力，可以较好地处理大数据中的数据。这主要依赖于数据加载中所具有的处理能力而发挥着明显的作用，同时提升了数据信息广泛运用的能力。根据相关统计数据可以得知，在分布式的数据库中实现了日汇数据的总量而且达到了三十亿条，而平均在每个单节点中地加载效率也达到15000条每秒，如果对这些数据进行以月为单位统计[2]，那么每月加载的数据可以达到大约300亿条，同时在单节点中所加载的数据效率也可以提升至55000条每秒，而在分布式的数据库中所发挥其卓越性能集中体现出来。

3 应用于负载支撑中的方法

在大数据背景下，面对不同业务类型以及数量不断增加，例如在数据装载方面、数据的加工以及计算等工作中，可以在分布式的数据库中找到更好地负载支撑，从而提升不同类型的数据处理能力。因此，数据在应用中不再是单一局限在某一数据库中，在分布式的数据库中可以把这些数据实施分类处理，从而使得大数据中的各种问题能够在数据库完美进行混合与应用，这就得益于对分布式的数据库所提供的支撑帮助作用，如对数据实施筛选、推进数据加工以及处理等，然后按照一定的方式或者是设计一个特定程序对其中的数据进行处理，更好地满足目前工作中对各个不同行业的业务需求。

4 应用在扩容方面

处于大数据的时代背景之下，人们非常重视数据，对其中所蕴含的价值更是不断挖掘，从而使得数据能够为人们的提供宝贵较大的财富。因此，在数据保存的工作中，存儲是一个十分重要的工作。在一般情况下，数据通过分类处理之后，随着用户地不断增加，已有的存储容量难以满足数据存储需求，这就需要进行扩容，由此在设备存储中出现了空间不足情况，对数据存储扩容问题就要进行集中处理。在传统数据处理方式中，如对数据进行移动处理[3]，或者是打包的方式等，从而实现对数据扩容处理的目的，但是在扩容之后，对数据会受到一定的影响，如查询工作不便等。而分布式的数据库技在广泛使用就可以较好地提升数据处理能力，通过分布式的数据库中直接地增加新节点，就可以有效地应对当前大量数据增加的情况，同时对扩容处理工作也能够轻松实现。分布式的数据库经过扩容之后，可以达到1000多个节点，这就更好地满足了数据量增加所需要的存储量。

5 结语

本文通过分析了大数据时代下所出现的各种数据情况，在分布式数据库中可以很好地满足具体应用的需求。在此次分析中，对大量的业务、数据加载、负载支撑以及扩容等工作做出详细分析，从而更好地满足目前大数据中增加的情况。分布式数据库技术能够在今后的应用中更好地提升服务质量，同时也启示人们需要重视对分布式的数据库研究以及学习，本文中所提出的几点应用策略，希望能够对大数据研究工作带来一定帮助。

参考文献

[1]陈吉荣，乐嘉锦.基于Hadoop生态系统的大数据解决方案综述[J].计算机工程与科学，2013，35（10）：25-35.

[2]衡星辰，周力.分布式技术在电力大数据高性能处理中的应用[J].电力信息与通信技术，2013，11（9）：40-43.

[3]白俊，郭贺彬，基于Elastic Search的大日志实时搜索的软件集成方案研究[J].吉林师范大学学报（自然科学版），2014，35（1）：85-87.