分布式数据库技术的应用研究

摘要：随着IT技术迅速发展，数据库系统架构经历了演进。为了解决相关部门的数据处理问题，以运营商网络运行情况为例，对分布式数据库技术加以研究，分析分布式数据库技术在应用时的不足之处，提出设置MPP+SharedNothing架构、合理运用高效透明压缩技术、实现混合式存储、利用并行处理技术、加强智能索引等解决措施，从而体现分布式数据库技术在整合分散数据内容时的处理价值所在，并可增加在数据管理和应用方面的指导。

关键词：分布式数据库技术 数据信息 数据内容

ResearchontheApplicationofDistributedDatabaseTechnology

MAJinru

YinchuanUniversityofEnergy，Yinchuan，NingxiaHuiAutonomousRegion，750000China

Abstract：WiththerapiddevelopmentofITtechnology，databasesystemarchitecturehasundergoneevolution.Inordertosolvethedataprocessingproblemsofrelevantdepartments，thisarticletakestheoperationofoperatornetworksasanexample，studiesdistributeddatabasetechnology，analyzestheshortcomingsofdistributeddatabasetechnologyinapplication.Itproposes solutionssuchassettingupMPP+SharedNothingarchitecture，rationallyapplyingefficienttransparentcompressiontechnology，realizinghybridstorage，applyingparallelprocessingtechnology，strengtheningintelligentindexing，etc.，soastoreflecttheprocessingvalueofdistributeddatabasetechnologyinintegratingdisperseddatacontentandcanincreaseguidanceindatamanagementandapplication.

KeyWords：Distributed;Databasetechnology;DataInformation;Datacontent

为保证运营商网络内的数据信息能够被合理地整合，相关人员需加强对数据传输情况的了解。当前，多渠道内的数据是呈现爆炸性增长状态的，这对数据的分析、存储和管理工作提出了更高的需求。对此，还需考虑大数据的分析场景，融入使用分布式数据库技术到数据的处理环节，以整合多区域内的数据信息，并保证大数据能够顺利地交换和整合。坚持以“高效低成本”的基本原则，增加大数据分析系统在运行期间的驱动力，以分布式的数据库架构手段，促使数据信息能够增强自身的拓展能力。

1分布式数据库

分布式数据库系统会利用相对较小的计算机系统的组合方式，将每台计算机都放在单独的位置，使其中可能包含数据库管理系统（DatabaseManagementSystem，DBMS），并实现对一份完整的副本拷贝，使计算机内有属于自己的数据库。将处于不同位置上的众多计算机进行连接，通过网络构建出一个具有全局性的、完整的且在逻辑上实现集中、在物理层面上实现分布的大型数据库[1]。

2分布式数据库技术的应用措施

2.1设置MPP+SharedNothing架构

通常情况下，分布式数据库会在大规模并行处理（MassivelyParallelProcessing，MPP）技术的层面上整合各单元内容，设置单元内的存储信息、计算信息和软件资源，包括内存、总线、操作系统、硬盘及其相关内容[2]，展现出各个单元所具备的独立性，利用自给和对等的方法，防止系统在运行期间各个单元出现单点的瓶颈[3]。

（1）结合分布式数据库的应用情况，以动态拓展的手段，整合单元内容，并运用协同处理的方式落实系统所具备的相同任务，促使各个单元之间顺利地进行信息的交互工作。以节点之间的连接，依靠互联网，最终实现数据线信息的交互。这样一来，各个单元之间需要根据本地的IP等情况，完成对区域内资源的访问。若存在异地的访问情况，则需通过完全无共享（SharedNothing）这一架构方式实现对数据内容的平均分配，以实现数据的实时读取，弥补Hadoop分布式文件系统（HadoopDistributedFileSystem，HDFS）的不足[4]。在确保每个节点上都有可处理的内容后，排列节点存储表，并实现对各区域内资源的分布。如此，相关人员则可利用数据查询、加载等方式了解各节点服务器的情况，以自动化的手段，为无线网络个人用户提供优质服务[5]。

（2）为了实现对本架构中数据内容的优化分布，还需以MPP架构为主，利用并行查询的处理手段，在系统响应多个任务时，可以通过数据的传输与优化分布方式，避免系统中的数据在传递过程中出现吞吐量过少或延迟性多久的问题。根据计算节点、存储、CPU等硬件资源，实现对数据内容的横向拓展，以保证系统在运用过程中业务的增长需求能够得到满足。而且，相关人员还需通过精细管理的方式实现对分布数据库的调度，保证其能够加强对数据流的管理。并且，在任务执行过程中，可以对数据进行恢复、备份、清洗、压缩等工作，以高效并行的处理方式，以MPP+SharedNothing架构的手段，完成专用网络、处理单元和商业通用网络的协作与通信[6]。

（3）以此架构展现出单元所具备的较高容错性。确保某一单元内的数据出错，其他单元仍可正常工作，以展现出系统所具备的高可用性，使它可以顺利地应用于分布式数据库的架构环节，完成对高复杂度、大规模数据任务的处理。

2.2合理运用高效透明压缩技术

利用高效透明压缩技术，可以基于数据信息的分布和类型挖掘其规律，并帮助相关人员选择最优的压缩手段，完成对数据库级、表级和列级的设置，以灵活的压缩选项，展现出压缩比和平衡性能之间的关联。

首先，其可以通过解压和压缩的方式实现对用户信息的透明化处理，让该部分内容用于分布式数据库的内容排列过程中，以支持存储的方式，生成有用的数据包，并保证其高透明度。这样一来，相关人员则可运用相关性相对较高的同构数据内容开展压缩工作，使其压缩比率可以占据1/5或1/20左右，让数据能够存储于数据库中，并保证存储空间可以节省50%～

90%。

其次，相关人员可以在了解压缩条件下的数据情况保证该部分信息能够降低对I/O的要求。以数据查询、加载的方式，实现与传统数据库的比较，使当前融入高效透明压缩技术的数据库比传统数据库的处理效率提高几十倍甚至以上。

2.3实现混合式存储

与以往的行存数据库相比，当前的分布式数据库可以通过在磁盘中增加数据信息的方式，以按行和按例的混合手段，实现对数据内容的高效存储，以方便相关人员根据列或行的内容对所需信息进行统计、查询和分析，展现出数据的快速处理优势。所以，在当前的分布式数据库技术应用后，相关人员可以将数据内容应用到多场景中，展现出其所具备的灵活性和响应速度快的特点。

• 以按行或按列的方式，实现对数据内容的存储，保证相关人员可以根据表分区与各张表的情况及时与管理员对接，在系统端选择相应的数据格式。在完成压缩方式和存储方式的制订工作后，可实现对数据内容的灵活配置。例如：按照存储归档的列进行数据压缩，可混合云中的内筒，进行融合，并打通公有云和私有云，结合该部分内容进行分别存储，共同提供对外的存储服务，配合软件与硬件设备，将敏感且重要的数据存储在私有云中，而公有云内则存储隐私性不强的内容设置。
• 相关人员还需根据语句的具体查询方式，从磁盘内完成对相关数据内容的调阅，确保其可以运用行和列内容的整理，节省I/O的开销，以自动化的模式，完成对数据内容的分析、处理和存储工作，以提高数据查询和响应速度。
• 利用分布式数据库所具备的独特性，生成数据包，保证相关人员能够基于海量的数据内容完成对数据信息的计算、分析等工作。即便数据库内的数据量有所增加，系统仍可保障数据的可拓展性，从而及时完成对数据内容的处理工作，不会因为数据形式的改变而出现存储异常。

2.4利用并行处理技术

在分布式数据库运行过程中，相关人员可以通过数据查询和数据加载的方式了解其所具备的自动、高效处理性能。融入并行处理技术，利用智能算法增加多核资源内容的适配性，以CPU资源的并行方式，保障用户能够通过数据库完成对相关内容的分区查询，并保证数据在运行过程中不会出现问题。

首先，可以根据数据的特征与具体分布情况选择合适的算法，实现对数据内容的处理，相当于可以通过并发运行与低效写操作的方式实现对资源内容的整理，并通过查询操作，了解数据自适应条件。

其次，相关人员可以通过分布式并行技术的使用，实现对系统内资源信息的管控。以负载均衡的方式，实现对相关内容的平衡与调度；利用并行处理的过程，让用户可以面向相同的数据库系统完成对各节点工作内容的调度；加强对查询请求的分解，以制订节点查询方案。这样一来，其可以结合不同节点内所检索到的数据内容，生成查询结果，并开展统一的汇总工作。待融入并行处理技术后，则可落实单个项目的查询任务，使该部分内容能够在同一台主机上进行分解，使多个CPU能够进行并行运算。同时，相关人员也可以结合用户的具体情况，使用户的查询任务进行分解，以多台主机的形式，利用CPU完成运算。

例如：为了确保数据能够在数据库内合理应用，可以通过数据分辨的方式来夯实分布式数据库技术的基础。按照规定，将数据内容分成多个片段，采用不同节点的存储方式，保证用户在数据查询过程中能够以并行的方式实现对不同节点上数据片段内容的检索，从而根据最终结果了解数据需要被集合或返回。又如：可以通过数据复制的方式，提高数据信息的可用性。将各分片的数据内容复制到对应的节点上，以展现出数据信息的可用性和可靠性，实现对数据内容的同步存储，以方便用户针对于节点中数据的情况进行添加、修改、删除等操作，从而确保数据库中的内容是一致的。

2.5加强智能索引

分布式数据库所应用的智能索引技术需建立在数据包的前提下，使相关人员可以在数据包进行加载时，以自动建立的方式开展信息统计和过滤活动，将粗粒度较高的数据进行处理，以智能索引的方式实现对数据内容的描述，并利用高级信息与所描述内容的联系，实现对数据报需求的全面分析。

• 相关人员可以通过子查询和多表连接的方式，在表中创建自动索引，使相关人员以无须手工维护和建立的方式进行工作，而是通过智能索引的方法，让通过索引后的结果内容不会出现膨胀的情况，待数据包完成建立以后，前面的数据包也不会受到影响。这样一来，相关人员无需进行解包处理，就可实现对数据内容的快速调阅，降低了I/O的速度。即便面临复杂的查询工作，相关人员也可通过各节点的有效调度与平衡方式，以并行处理的方式，实现对300TB有效数据量的处理。
• 根据系统所具备的并行计算能力，以自主查询集群的方式，实现对150TB以内数据量的有效调阅，以展现出交换机、网卡和节点内筒的高效适用性。同时，生成数据库网络架构，将千兆电口的网卡应用于对外节点内，让用户可以登入系统，并在监控信息通讯层面上考虑数据的通信。部署54/36个节点，设置集群一和集群二，在每个节点内配置1台服务器，以保证集群内的节点是对等的。这样，相关人员可以通过对节点内容的拆分，利用智能索引的方式，完成对数据的装载、压缩、计算、删除等工作。

3 结语

综上所述，分布式数据技术可以让数据分散到多个节点，扩容数据库，并能保持数据一致和实现数据同步。但在多个节点存在相同数据副本时，与单机数据库相比，维护成本、系统复杂性较高。未来，在应用分布式数据库技术时，应做好传输加密机权限控制，实现对分布式数据库的性能优化，从而推进该技术在云计算、大数据处理、物联网等领域内的广泛应用。

参考文献

[1]王儒升.分布式数据库在信息化管理系统中的应用探析[J].电脑知识与技术，2023，19（35）：83-85.

[2]张子豪.分布式数据库中事务协议与一致性协议的协同优化[D].上海华东师范大学，2024.

[3]崔爽.中国场景推动分布式数据库立新标[N].科技日报，2023-11-23（6）.

[4]李勇，唐国琴，罗琅腾，等.云环境下海量GPS、视频监控数据存储检索研究[J].电力大数据，2022，25（5）：85-92.

[5]卢山.无线网络优化中大数据的应用分析[J].中国新通信，2021，23（20）：68-69.

[6]侯晓东，王勐，周轩宇.分布式数据库技术的现状和发展方向[J].中国新通信，2020，22（8）：120.