分布式数据库技术在大数据中的应用

分布式数据库技术在大数据中的应用

杨云

柳州铁道职业技术学院，广西柳州， 545616

摘要：人们的生产生活方式随着信息技术和互联网的发展产生了巨大的变革。互联网使信息的传播速度变得飞快，同时带来了网络用户数量的激增，信息数据的应用广泛覆盖了各个领域，数据体系也越来越庞大。在这种情况下，传统的集中式数据处理已经不适用于当前大数据背景下的数据库管理。各位学者不断地深入研究，对数据库技术进行创新优化，研发了分布式数据库技术。基于此，本文将对分布式数据库技术在大数据中的应用进行分析。

关键词：分布式数据库；大数据；数据库技术

1 分布式数据库技术的研究目的

互联网时代使各大商业主体认识到了网上业务发展给公司经济效益、顾客服务带来的便捷。因此，各行业纷纷开拓网上业务服务体系，使互联网顾客活跃数量不断递增，随之而来的各种数据也越来越多，庞杂的数据管理成为人们关注的问题。且数据的种类也纷乱复杂，包括文本信息、图片信息、音频视频信息，这些信息中有些商业价值极高，而有些数据已经废弃，需要清理。这就要求数据库的建设必须进行合理分配，有效识别有价值的信息，删除无效信息，并且要对数据进行准确分类，为后期大数据运行提供良好的数据基础。

而传统的数据库技术数据处理方式较为单一，在存储容量、存储效率、扩容性等方面都存在欠缺，面对日新月异的数据增长量已经不能更好地发挥作用，因此有必要对分布式数据库技术进行深入探讨和研究，了解其在大数据应用当中的优点、应用方式以及存在的问题，并根据研究做出及时调整，更好地完善分布式数据库技术，使其更好地应用于大数据分析当中。

2 分布式数据库优势分析

在对比传统的集中式数据库时，可以明显的发现分布式数据库的优势。传统的集中式数据库的数据信息储存空间有限，无法储存现阶段那么多的信息资源。这就好比上文中所说的库房，由于需要储存在库房内的物品越来越多，库房的储存空间有限，那么库房就无法再继续正常使用了。而分布式数据库则没有储存容量限制的问题，就好比库房将所有物品分类打包运送至各个露天的集散地，这就大大的扩充了容量。因此储存容量大是分布式数据库的一大优势。再者，由于传统数据库的数据搜查和寻找效率慢，久而久之无法适应用户所需要的高效率要求，因而被淘汰。这就好比那间库房，由于没有将所有东西进行仔细的归类，物品杂乱无章，用户在这些物品中找寻自己所需要的物资需要花费大量的时间，而有的用户找寻物资的时间是有限的，因此会由于找寻物资的效率过低而心生怨怼。

3 分布式数据库技术在大数据中的应用

3.1 大数据负载支撑

大数据的负载支撑是目前数据处理之中非常常见的一个问题，这一种问题会对大数据运行的实际效率产生直接的影响。传统的集中数据库技术处理数据过程，会带动系统整体的运行，一旦数据中心的数据出现了冗余，就代表数据处于负荷运转状态之下。分布式的数据库处理技术在对应的管理中，主要是针对数据实时分类的管理，并且在数据处理过程中也属于分类处理的模式。信息的分类处理优势主要在于系统可以实现信息数据的自动加工和重复数据的筛选，并且按照信息处理的方式，做好大数据精准的分析和处理，这样就可以满足数据库数据处理效率的提升，同时也可以满足数据分析处理精准度的提高。所以，就算是大数据负债支撑，分布式数据库处理就可以满足大数据高速处理的状态。分布式数据库技术在大数据负债支撑之中应用，可以满足不同业务类型数据分析管理的要求，最终就可以满足多类型数据处理的准确性和效率性的要求。

3.2 在数据存储扩容方面的应用

显然，数据的收集与分析给商业发展和学术研究等各行业带来了极大的应用价值，所以现阶段各行业越来越重视对用户数据的收集与存储。所保存的数据库年限越久容量越大，以较长的时间跨度和较广的空间跨度进行的用户行为数据分析也就越准确，所产生的预判也就越精准。因此数据的保存是一项非常重要的工作，这就要求现代化的数据库技术进行存储方面的扩容，以适应越来越庞杂的用户数据体系。分布式数据库技术不同于传统的低效率数据打包存储方式，他可以通过对数据库进行新节点的增设，有效实现数据存储设备的扩容。新节点的增设可以使数据库容量增加至先前的十几倍甚至几十倍，通过这种方式轻松地应对数据暴涨的情况，满足现代化数据收集当中因存储空间不足导致后期无法进行有效的数据分析的问题。

3.3 大数据业务管理

在当前信息时代下，各个行业都开始应用互联网来实现产业的转型，互联网就成为企业实现信息管理的重要载体。在这样的大背景之下，各个行业之间的业务也可以通过互联网信息的方式加以传递，最终满足业务的对接要求。企业在大数据管理应用中也会面临各种数据类型，大量的业务，增加了用户信息处理的实际难度，但是分布式数据库技术的出现，就可以满足信息的分类要求，并且在这一技术上也可以实现客户登记的分类处理，最终帮助企业筛选出星级客户以及高级客户，一般都是和企业具有针对性的实施服务。

3.4 大数据加载

在大数据管理之中应用分布式数据库技术，就可以实现信息获取效率的提升，同时，也能够对于信息实现自动的备份处理，在数据的实际处理过程中，就可以满足大数据自动加载的功能要求。这一项技术在大数据的每一日数据统计之中都得到了广泛的使用。获取大数据节点一般都是成千上万的，分布式数据库主要是基于不同的节点，再配合上大数据的加载处理，这样就会明显的提升总体数据加载效率。如，每一日获取的信息有30亿条，其信息的加载实际效率为15000条/s，每一个月就可以实现300亿的数据加载，这对于海量数据增长的速度以及数据用户激增的情况分析来说，分布式的数据库技术无疑就成为大数据信息加载最为明显的一大优势。

4 分布式数据库技术分析

4.1 同步技术

所谓的同步技术，指的是数据信息存储与传输的同步，同时也指的是所有站点与节点接收指令的同步。这能够极大的方便用户之间的信息交流，也极大的提高了用户获取信息的速率。由于分布式的数据库它本身是有多个节点与站点同时进行工作的，因此在用户需要有关信息数据的时候，多个节点与站点都会同时向用户进行有关资料与数据的输送与传递，倘若有某几个节点由于出现了技术问题而无法进行信息的传递时，那么其他能够正常工作的节点与站点同步接收到用户所发出指令后，就可以在第一时间将用户所需要的数据资料呈现在用户面前，这降低了用户无法搜寻到所需资料的概率，同时也降低了用户所需资料无法在第一时间接收到的可能性。

4.2 文件加密技术

由于信息技术的发展，导致网络安全问题也变成了互联网时代经常为人所关注的问题。在传统的集中式数据库运用中，用户在进行文件传输以及数据共享时，其文件是没有加密的，因此存在被不法分子盗取的可能。但是在分布式数据库中，却将AES的算法加密文件广泛的运用于用户的数据传输与数据共享当中，这就使得原本在数据传输过程中，数据与文件有可能被不法分子加以利用，甚至盗取的可能性大大降低。

5 结束语

现阶段，虽然分布式数据库技术应用于大数据起到了很好的实践效果，但要更好地满足数据处理过程中大批量数据的处理、高效率的数据分析、高品质的服务过程等一系列的要求，还需要对分布式数据库技术进行不断探索、科学应用、及时创新，在对这项技术不断完善的过程中，帮助人们更好地解决大数据分析过程当中面临的各种问题。

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]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.

[3]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(06):150-151.