分布式数据库论文优选范文第四篇：大数据应用分布式数据库的优点及策略
摘要：为了使分布式数据库技术更好地服务于大数据分析和处理，文章通过阐述分布式数据库技术的研究目的，分析了大数据应用分布式数据库技术的优点，并探讨了现阶段分布式数据库技术在大数据中的几种应用，最后对如何更好地应用分布式数据库技术提出了一些建议。
关键词：分布式数据库； 大数据； 数据库技术；
作者简介： 王峥（1984-），男，河南郑州人，工程师，硕士；研究方向：大数据，云计算。；
Abstract:In order to make distributed database technology better serve the Big Data analysis and processing, this paper explains the research purpose of distributed database technology, analyzes the advantages of Big Data application distributed database technology, discusses several applications of distributed database technology in Big Data at this stage, and finally puts forward some suggestions on how to better apply distributed database technology.
Keyword:distributed database; Big Data; database technology;
0 引言
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，如何在庞大的数据体系当中对有效信息进行科学地提取和合理地分析处理成了数据技术行业值得深思的问题。
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。它的出现为当前各种数据的储存、数据传播、结果分析等提供了一项重要的新技术，极大地提升了大数据应用的质量和效率，进一步优化数据管理体系，为我国的数据经济发展做出了重要贡献。
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 大数据应用分布式数据库的优点
2.1 使各类数据的安全性有保障
互联网技术是把双刃剑，在应用大量数据信息为生活生产提供便捷服务的同时，也给了居心不良之人可乘之机，由于虚拟的网络状态无法及时对身份进行核实，存储数据的网络系统极易遭到破坏，造成信息泄露的问题。而分布式数据库技术在对数据进行操作管理的过程中，通过建立一套完备的快捷储存、精准分析、分类筛选、及时查询系统，并根据各行业不同的运营情况，通过设置数据访问权限，数据库运行安全监测，建立数据运行防火墙等措施，满足不同用户端数据获取要求的同时，高效地保障了数据的安全，防止信息被篡改或发生泄露。此外，分布式数据库技术还建立了备份和数据恢复功能，可以使用户在规定时间内恢复误删或丢失的数据，给数据的完整性提供了保障[1].
2.2 为后期数据分析提供决策依据
在大数据应用到各个行业，商家需要通过对捕捉到的用户消费数据、行为数据等进行智能化分析，以此来预判顾客的消费习惯和消费倾向，便于后期更好地进行营销和宣传。分布式数据库技术通过对各行业用户数据的采集，按照商家要求进行不同的数据划分，例如对网络电商提供每年的各种品类的商品销售数据、不同年龄段的消费物品倾向、不同地区的消费水平划分，或者在网络金融交易中用户在各平台的贷款数据、还款情况、信用程度等。对这些数据的分类收集，能够为后期的信息整合、分类处理提供可靠的数据决策依据。这使大数据分析更加准确高效，为企业制定最契合的竞争策略，推动企业可持续发展。
2.3 通过基础信息挖掘其潜在价值
现阶段对于数据的应用已经不只是简单地进行数据分析和预测，基础信息只是将行业发展的表象数据呈现出来，更重要的是通过这些宝贵的数据，对他们进行更深层次的价值挖掘。
大数据应用分布式数据库技术可以更有针对性地对数据进行深层次的价值挖掘。例如在电商行业，对顾客的消费数据进行不同种类的存储和分析，不仅可以为电商行业提供发展导向，并且这些数据对人们的消费习惯的研究也是非常有价值的。在网络通信行业，通过收集用户的评论信息、页面停留时间、关键词点击率等数据，可以把握不同年龄阶段关注的社会热点价值取向等[2].这为更好地进行社会管理，核心社会价值的传播提供了十分有效的信息，这也是数据库最主要的应用价值。
3 分布式数据库技术在大数据中的应用
3.1 在大量业务中的负载支撑应用
在各行各业网络服务体系蓬勃发展的过程中，由于服务的客户体系越来越庞大，且提供的服务分支越来越细化，传统集中化的数据库负载能力有限，因此分布式数据库技术的应用越来越广泛。一方面，分布式数据库通过对数据进行不同条件的筛选清洗分流，对有价值的数据进行加工处理和相应的程序运算，之后删除无效数据，满足不同行业的业务需求，很好地解决了数据收集过程中负荷量过大的问题。另一方面，分布式数据库技术通过对每个阶段内的热点信息进行优先等级划分，合理地进行资源占用倾斜，更方便用户进行数据查询，通过这种方式来使数据库即使在面临大量任务时仍然能够保持高效率。
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 在数据加载和查询方面的应用
传统的数据库建设由于管理、存储、提取等方式较为落后，在顾客进行数据查询业务过程中，同一时段内的客户访问量巨大时，系统加载速度缓慢，无法很好地满足顾客的查询要求，还会经常发生系统崩溃的问题。而现阶段随着5G网络的普及和应用，分布式数据库技术通过前期用户数据的分析，可以有效地对客户进行不同需求的分流，其次还可以通过设置客户优先级别，针对不同的客户群体有针对性地提供自助查询服务。在实际应用中能进行数百个同时访问任务，可以达到一秒钟读取2万条数据的加载速度，能在两个小时以内快速完成1亿条数据查询的任务，在一天之内对300多亿条数据进行汇总[3].这充分提高了数据查询和加载的速度，有效缓解了高峰期数据查询的压力。
4 未来如何更好地在大数据中应用分布式数据库技术
（1）发展专门领域的分布式数据库技术：要使分布式数据库技术更好地发展，就要根据不同应用领域做出更精细化的调整。要结合不同行业使分布式数据库技术更加专业化，例如针对建筑工程、统计科学等领域的数据库要着重基础数据的收集，在对数据库的建设和后期数据分析上要进一步减少误差，结合行业特点加入相应的智能算法，更加贴合该领域的实际应用。
（2）将分布式数据库的服务功能进一步完善：当今的时代处在一个全球化发展的过程中，对各项技术的发展和创新不能只局限于本国领域，要结合世界先进发展理念，吸取他国在数据库发展过程中的成熟经验，结合我国实际应用情况进行创新发展。将分布式数据库打造成适宜全球化发展的综合服务体系，对它的各项现有功能进行完善，并不断发掘新的服务功能。
（3）朝着数据仓库和电子商务的方向发展：在分布式数据库技术的发展过程中，要进一步注重与客户之间的互动，利用互联网和智能化信息技术更好地为客户提供人性化的线上服务，确保收集到的客户数据更加完善有效，并建立起各行各业互联互通的数据仓库，朝着更高端化的电子商务领域发展。
5 结语
综上所述，依托互联网技术和智能科技的不断发展，大数据分析对数据库技术的应用要求越来越高。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]巫细波。大数据在社会科学领域的应用探讨-基于POI大数据的案例[J].社科纵横，2019（5）：70-74
[2]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.
[3]陈丹琳。分布式数据库技术在图书资料管理系统中的应用[J].青春岁月，2018（19）：232,231.
