分布式数据库技术在大数据中的应用

秦健 韩斌 崔芸

摘要：随着我国社会飞速发展，新科学技术研发取得了长足进步，信息技术在人们的生活中起着越来越重要的作用，被人们广泛使用。分布式数据库技术的成功研发是基于运营商对数据管理和应用需求情况下，因此基于此背景，分布式数据库技术必须取得更快速地发展才能满足相应需求的不断更新。如今，大数据时代下，对数据的管理、分析及应用、储存等的科学化要求越来越严格，从而使数据应用效率得到了大幅度的提升，为社会发展建设做出了卓越贡献。文章主要针对分布式数据库技术在大数据时代的广泛应用进行了深入的分析探讨，通过实现该技术在实际应用中的需求优化，为人们日常生活、工作提供更便捷的服务。

关键词：分布式；数据库技术；大数据

中图分类号：TP311      文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2022）30-0054-03

开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

目前国内的信息技术飞速发展，数据库技术发展迎来了新的挑战，为了使人们的生活、工作更加便捷，互联网应用更加科学、易用，信息技术必须实现大步创新发展。如今人们的生活所涉及的各个领域发展建设均能看到互联网的影子，特别是在移动技术发展下，更使信息数据的类型及用户数量发生了大幅度地增长，造成了传统数据库的数据处理、储存技术的不足，无法满足现阶段社会发展应用的新需求。因此，在以帮助人们提升数据处理效率，优化数据处理方式为目标，未来必须通过提升数据信息存储、管理和分析方面的功能，为社会经济、科技发展建设做出重要贡献。

1 传统数据库技术存在的问题

在信息资源飞速猛增的现阶段，信息数据处理技术面临着创新方向的挑战。随着大数据时代的到来，信息数据类型也发生了新的分类改革，如视频资源信息、音频资源信息、文字、图像资源信息的交流对数据处理及储存提出了新的要求。然而，在传统的数据处理技术中，这样庞大数量的数据不能被快速加载，并且不能正确地处理和分析各种新形式的异型结构信息[1]。传统数据库处理方法已经无法适应现阶段数据处理新需求的发展。

传统数据库具有一定的扩展能力，但是交叉数据、交互数据和可变数据的处理能力有一定的限制。为了满足现阶段数据处理的需要，应根据以往的数据技术追加更多的新功能。增加其延展性、可持续性、可计算性，提高数据库处理提取分析数据信息的能力[2]。

2 分布式数据库的应用价值与应用要点

2.1 应用价值

受科技进步及数据信息数量暴增影响，数据库技术急需创新性发展，随着数据库技术的发展，用户的需求也为其带来了更大的研究课题。在现阶段新形势下，为了满足社会发展对数据处理的新需求，必须通过先进的信息处理和新水平、新需求相关的有效处理方法来改善数据库的相应功能。以数据信息处理相关联的数据库技术发展为更科学、更先进的分布式数据库技术[3]。在满足用户需求的同时，提高了用户使用过程的舒适感。新形成的分布式数据库技术较以往使用的数据库技术优点更多，适用性也更强。如，拓展性方面，分布式数据库技术有较明显提升，能够在处理信息资源时更有效率，满足大量数据信息储存与处理的实际需求；存储能力方面，分布式数据库的存储量及能力大大优于传统数据库技术；时间优势方面，分布式数据库在面临大量数据信息资源急需处理时，在收集、分析、处理上都具有明显的时间优势，能够在最短时间内找到有效的处理方法，满足用户对数据处理时限方面的要求[4]。

2.2 基于分布式数据库技术的应用要点

第一点，MPP非共享特性：分布式数据库技术的处理器架构上应用了最先进的I/O处理架构，即MPP非共享架构。该技术的优点是完全不共享信息交互节点，消除信息处理中的I/O冲突，利用信息节点的并行特性进行处理，提高各种信息的处理效率。有效避免了节点交换过程错误发生的可能性，有效提高了数据处理的准确性。同时，类似的信息处理过程和单元彼此间独立[5]。通过独立的方法、资源、软件、存储形式对各类信息隔离处理，分步骤地使处理方式更加科学，大大提升了数据信息处理的效率。

第二点，性能方面更优越，分布式数据库技术的性能较传统数据库技术体现了数据恢复方面、迁移方面、备份方面的优势。该技术能够在数据信息遭到破坏时，有效对数据的节点进行再建，从而使传递信息更加有效率，保证了数据信息的正常处理及使用[6]。

第三点，自动数据分片方面，数据分片指的是将数据信息进行有效分割，通過将数据信息分布到不同的数据库中，进行数据信息流式分载，提高了数据信息处理时的工作效率与准确度，并同时降低了计算机硬件的损耗。分布式数据库技术使用分片技术将数据信息进行自动科学化的分片，大幅度降低了数据处理的时间[7]。

第四点，存储技术方面，分布式数据库技术在最初设立时，已完成了不同数据类型及节点服务器的联合使用，这样的方式不仅增加了信息资源的存储量，也提升了处理数据的效率。分布式数据库技术使用的是混合形式的存储方式，即行、列混合处理方式，这是较传统数据库技术的最大优势点。行、列混合存储方式可实现用户对数据的统计、查询和分析功能的实时运行。混合存储的优势在于其对数据的分类特性，在数据信息的读取、收集、处理等方面都有了显著提升[8]。

3 分布式数据库的关键技术介绍

3.1 MPP架构技术

分布式数据库技术可以利用MPP架构技术同时处理庞大的数据信息量。该项技术是由几个不同的处理单元构成，每个单元都有自己的资源，以方便后续的计算、处理、存储、运行。分布式数据库技术能为信息数据处理提供更动态的扩展方式。由多个单元共同作用处理节点中互联网数据，协同完成相同类别的任务，并实时进行信息交互。由于不同节点只能访问和收集本地信息资源，因此远程节点之间不存在互相干扰现象，因此是非绑定结构[9]。不同数据分布在系统的不同节点上进行分类，完成存储、加载和查询处理，并在服务器上自动运行。

3.2 混合存储技术

分布式数据库技术在处理数据信息时支持以混合方式组织相应数据的存储，同时，混合存储技术对数据的查询、统计及分析方面都较传统的数据库技术有明显优势。在大数据环境下，应用更加广泛。混合储存技术流程见下图1。

混合存储技术有以下几个特点：

3.2.1 灵活程度更佳

混合存储技术对数据处理时，为了提高配置的灵活性，可以根据用户的要求或格式要求，使用不同的存储和压缩方法。

3.2.2 处理响应的速度更快

在进行查询与存储指令时，传统数据库技术需进行整行提取数据，而混合存储只需对目标数据进行指令传达，不需读取同行或同列的所有数据，大大提高了查询功能的实践性及响应速度。

3.2.3 扩展性更高

分布式数据库技术在存储格式中可以分类为不同类别，但不会降低数据的扩展性。实现了新式数据库技术的拓展性发展。

3.3 透明压缩技术

分布式数据库技术采用的是高效的透明压缩技术，可按数据信息的类型及分布的特征规律选择更符合要求的压缩方法，并设置多种压缩方式选项，为用户的使用提供了更便捷的服务。同时，使用压缩功能指令时，响应指令过程更加灵活、平衡，且运行过程对用户完全透明。分布式数据库的整个列的数据，具有内容依赖性高、压缩操作简单、数据空间比较小的特征。压缩后，数据信息的查询功能可实现同时多次的响应[10]。

3.4 智能索引技术

分布式数据库技术在实现智能索引时，表现为对数据信息进行粗粒式数据包索引。下载数据信息时，每个数据包均可以自行收集、分类、建立，并同时过滤和统计数据信息。粗粒度智能索引还包括了描述数据信息的关联性关系等高级信息，并且可以正确地识别和分类数据信息，以解决复杂数据的查询和处理。在该技术应用中数据列表不需要手动设置和维护可实现自动生成。而且，智能索引技术占用空间小，但是扩展性相对较高。在后续数据信息包的生成及智能索引速度上均不会受到影响。查询数据时，不需要对数据包进行解包处理，在搜索和查询复杂的信息资源方面优化效果更加显著。具体流程见下图2。

3.5 自动数据分片

数据分片的根本含义在于将数据库中的数据信息进行拆分，再对拆分后的数据进行分类处理，将不同的信息分散到相应的数据库中，进行有目标有分区的负载分流。分布式数据库系统可将数据信息通过片键处理方式进行自动分片，并支持随机片键处理和递增片键处理。随机片键处理能对不连续的数据进行定键分片和均匀分片，递增片键方式则是以连续的方式对数据进行集中写入和不均匀分片。

4 分布式数据库技术在大数据中的应用

将分布式数据库技术在大数据中科学、合理、有效地应用，需特别注意其实际应用的各个方面，如大数据的负载支撑方面、大数据扩容性方面、大数据的业务管理方面及大数据的加载方面。通过对其各个方面的分析研究，可达到满足大数据中分布式数据库技术有效应用的目的，也可推进大数据信息处理的研究发展。

4.1 大数据负载支撑方面

数据加载支持是数据处理中最常见的问题，通常限制大数据操作的实际效率。在以往的数据库技术的集中数据处理过程中，会同时控制整体数据同时运行，数据集中发生冗余现象后，数据中心将处于负荷管理状态。在这样的管理应用中，分布式数据库处理技术实时地对数据信息进行分类管理，在数据处理中使用数据分类。信息有效分类可对系统中的信息资源实施更自动的加工处理并同时对重复数据进行强化筛选处理，按照信息资源处理方式，将大数据进行合理的分析及处理，以提升数据库技术处理数据信息时的效率，同时也可提升数据分析处理的准确性。所以，基于大数据负载支撑，分布式数据库处理可实现大量数据同时调整处理的需求。负载支撑方面的应用，可满足业务类型不同的数据分析管理要求，最终可实现多类型数据同时处理的准确度和高效度。

4.2 大数据扩容方面

在现阶段大数据环境下，对信息数据的分析可有效获取更有价值的数据信息资源及对应资源的重要取得途径。为了保证数据分析的准确性，分布式数据库技术一般采用系统新增设的数据存储节点功能，对数据库进行重新设计，满足存储量的扩充要求。对于集中式数据库而言，数据量的扩容可降低数据成本及数据管理要求。并且多节点存储信息方式可使信息获取及读取效率更快。以上优势在当前的互联网用户不断增加的时代，通过对大数据的分析及处理，可实现大数据的分析处理效率的全面提升。不管是用户的数量和信息资源的数量从哪个方面增加，都会导致局部数据库不断新建，确保大数据的存储容量能够满足用户的实际需求，体现了大数据存储的先进性优点。所以，分布式数据库的多节点存储扩容方式，可使大数据应用具有更科学、可持续的发展动力。

4.3 业务管理方面

在如今信息量高速增长的环境下，各行各业都以互联网的应用来实现产业转型，互联网就成为企业实现信息存储管理的重要方式。在这样的大环境背景下，各行各业间的业务均可通过网络信息方式得以传递共享，最终使业务发展达到要求标准。企业在大数据应用过程中，往往会面临更多类型的数据，大量的业务增加了处理用户信息的工作难度。但是，分布式数据库技术是基于网络数据处理现况应势而生的，满足了信息分类管理和处理的要求，实现了用户登记的分类管理，帮助企业选择了更多优质的客户群。对企业的可持续发展提供了有力支持。

4.4 大数据加载方面

在大数据加载方面应用分布式数据库技术可实现信息数据获取的效率提升，同时，还可以实现信息的自动备份处理。在数据信息的实际处理过程中，可满足对大数据的自动加载的功能需求。这种技术广泛应用于日常数据统计工作中，通常大数据获取节点时往往都是成百上千个节点同时被获取，分布式数据库可以在不同节点的大数据加载和处理功能的基础上大大提高整体数据的加载效率。如每日信息的收集获取达30亿条，其中信息的加载实际效率在每秒15000条，一个月则可实现三百亿条数据信息的加载，这对于海量的数据信息资源的增长来说，不仅速度无法达标，也无法满足数据信息激增的处理现状，而分布式数据库技术在处理海量数据信息方面有着明显的优势。

5 结语

总而言之，分布式数据库技术可以根据大数据时代的需求，找到合理的应对方法，满足当前网络环境中的信息处理需求。本文通过对数据负载、存储、容量扩展、负载和大量业务处理过程的分析，了解分布式数据库技术在当前数据处理的实际需求下的应用，并为数据库使用人员提供更完善的服务。本文希望通过对该技术进行详细的研究和分析，为未来的研究和分析尽一点微薄之力。

参考文献：

[1] 王志辉.分布式数据库技术在大数据中的应用[J].信息系统工程，2019（12）：21-22.

[2] 张文军.数据库技术在大数据中的应用研究[J].信息技术与信息化，2019（12）：251-253.

[3] 江宁.分布式数据库技术在大数据中的应用研究[J].电子世界，2020（11）：109.

[4] 邓斌，陈会平.分布式数据库技术在大数据中的应用[J].信息记录材料，2020，21（6）：150-151.

[5] 陈雪.分布式数据库技术在大数据中的应用[J].科技传播，2016，8（12）：108，120.

[6] 胡世昆.分布式数据库技术在大数据中的应用[J].电子技术与软件工程，2019（1）：153.

[7] 賈钦.分布式数据库技术在大数据中的应用[J].电子技术与软件工程，2019（8）：162.

[8] 俞洪宝，吴迪，于子洋，等.分布式数据库在大数据时代中的作用[J].产业与科技论坛，2019，18（17）：74-75.

[9] 贾鑫.探析分布式数据库技术在大数据中的应用[J].计算机产品与流通，2017（12）：3-4.

[10] 王峥.分布式数据库技术在大数据中的应用探析[J].无线互联科技，2021，18（5）：81-82.

【通联编辑：李雅琪】