基于大數據背景探析信息管理中計算機數據庫系統的有效應用

羅偉文

目前我國已經進入了大數據時代，數據處理工作量大大提升，這也對信息管理工作提出了新的挑戰。隨著大數據時代的來臨，計算機數據庫不僅需要增加信息處理速度，還需要在龐大的數據中對于有效信息進行篩選與提取。近年來我國已經針對大數據背景下信息管理工作的轉變進行了計算機數據庫系統的優化與升級，本文也將對此進行分析并探討其應用模式。

一、大數據背景下計算機數據庫系統應用現狀分析

大數據背景下信息管理工作的首要特征便是龐大的信息處理量，在大數據時代每天所產生的數據不可勝數，這也導致信息管理工作需要面對大量的數據。而且隨著信息類型的增加，現有的計算機數據庫所能處理的信息類型愈發顯得有限，大量數據難以得到高效的處理。而大數據背景下，大量的有效信息正是包含在龐大的數據之中，因此有效信息的提取顯得尤為關鍵。大數據背景下信息管理工作的另一個特征便是高速化，由于大數據時代信息的爆炸式增長，信息管理工作必須要快速完成信息的收集整合及分析工作，這樣才可以跟得上大數據背景下新信息產生及擴散的速度。但由于數據種類的增加及涉獵范圍的愈發廣泛，信息處理工作量也顯著提高，信息處理模式也由因果關系分析向相關性分析轉變。近年來我國研究人員基于大數據背景下的信息管理工作特點進行了計算機數據庫的優化，但是目前我國的計算機數據庫系統依舊存在諸多的問題，限制了信息管理工作的效率，不能滿足大數據背景下人們對于信息管理工作的需求。

首先目前我國信息管理工作所使用的計算機數據庫系統的信息存儲結構依舊沿用傳統的模式，導致不能在存儲階段對于不同類別數據進行合理的劃分并分別存儲。信息存儲結構的老化也影響著后期的信息篩選及提取工作，傳統的信息存儲模型使得相關信息提取工作較為困難，同時信息篩選算法也沒有進行升級，傳統的信息篩選模式不僅效率低下而且篩選范圍較窄。由于信息篩選及提取工作的問題，在進行后續信息數據分析處理時當前的計算機數據庫系統也不能真正做到對于所有相關數據的全面分析，且大量的數據處理工作依舊建立于因果關系分析之上，大數據中包含的有效信息不能被真正利用。

另外目前我國信息管理工作人員只重視大數據背景下信息的分析處理工作優化，往往忽視了信息安全問題，導致目前信息管理計算機數據庫系統的安全防護技術也沒有進行及時的升級，數據庫系統安全性得不到保障。

二、大數據背景下信息管理中計算機數據庫系統應用探析

首先計算機數據庫系統需要應對大數據時代多種類、大規模的數據存儲工作，而隨著云存儲技術的不斷完善，目前計算機數據庫系統的數據存儲已經可以利用云存儲技術進行大數據的存儲與提取。其結構主要由云存儲、云計算及檢索模塊組成，信息管理工作所需要的數據會被存儲于各個云存儲節點之中，計算機數據庫在引入了云存儲技術之后，不同的數據庫系統通過網絡系統連接，各個數據庫間的數據也實現了連通，這樣也使得數據庫系統所包含的數據種類更加豐富。而在數據信息的存儲過程中，計算機數據庫系統還應對相關檔案進行分類整理存儲，并利用回歸方程對檔案分布密度進行前期的計算，藉此優化數據存儲的分布，為后期的信息提取及分析工作提供便利。

在利用云存儲技術解決了大數據背景下計算機數據庫系統數據存儲難題后，目前技術人員還對信息的提取模式進行優化。區別于以往的因果關系數據檢索模式，為了應對大數據背景下多種類數據的信息提取，現階段通常建立于數據聯合密度函數，對于關聯數據進行提取，同時利用并行閉頻繁項集挖掘技術進行相關數據的全面挖掘提取。在云存儲的基礎上，云計算技術可以有效提升數據的處理速度，而虛擬化技術的引入也可以節約技術的應用成本。而在大數據背景下數據的種類的規模變化難以控制，數據庫系統也需要增強自身的擴展性以適應未來的數據處理工作。

SQL是目前最主要的關系數據庫語言，其可以通過結構化查詢語言實現對于多個數據庫信息的查詢，而且通過結構化查詢語言可以進行嵌套，這也讓SQL數據庫技術擁有更為強大的功能，但是在大數據時代信息量的爆炸式增長及數據間關聯性的降低使得SQL這種關系數據庫語言應用效果大打折扣。NoSQL數據庫可以有效改善SQL數據庫存在的不足，NoSQL是一種非關系數據庫，其在工作過程中不需要強制改變數據格式，可以同時對多種格式及類型的數據進行查詢與分析，較之于SQL數據庫擁有更高的信息處理效率。例如在社交網站上的用戶動態數以億計，SQL數據庫難以高效完成有效信息的查詢。而NoSQL數據庫采用通過摒棄數據因果關系分析而實現了關聯性查詢與分析，不僅提升了數據查詢速度還提升了計算機數據庫系統的信息兼容性，便于多種類數據的介入，讓計算機數據庫系統可以更好地應對大數據時代的工作需求。

NewSQL數據庫則是在具有NoSQL數據庫對海量數據的高效處理能力的同時支持傳統的ACID及SQL數據庫技術，同時具有兩者的優點因此有著廣闊的發展前景。

其次分布存儲技術的應用也提升了計算機數據庫的工作效率，這種技術利用網絡專線或高速的網絡同時將多個數據庫與總服務器完成搭建，形成一個總的數據庫傳輸網絡，這種狀態使得看似分離的數據庫在整體上形成了一個邏輯上的統一，不僅可以解決大批量數據存儲的問題，而且多個服務器的共同服務實現了數據的高度流通，縮減了數據處理的時間，使大數據平臺的高效性充分的發揮出來。在分布存儲技術的基礎之上，目前云計算技術也得到了長足的發展并被廣泛應用于計算機數據庫之中，云計算技術是通過將龐大的數據分析程序分割為無數個子程序并由不同的服務器單獨完成子程序的運算并反饋于用戶終端，完成整體運算分析工作。基于分布存儲網絡計算機數據庫系統可以輕易地實現云計算網絡的搭建，這樣數據分析處理速度也可以大大提升，滿足大數據時代下龐大的數據處理工作要求。基于大數據關聯性弱、數據量龐大的特點，計算機數據庫在云計算使用時也需要改變傳統的數據庫模式，目前主流采用的是Hbase數據庫，這是一個非結構化數據存儲數據庫，目前在智能城市工程、電商平臺日常工作中得到了使用。

在大數據時代，在實現了數據的大批量存儲和傳輸的情況下，信息的安全保證就被提到了一個更加重要的位置上，因為一旦信息出現泄漏，就是大規模的信息泄漏，這會造成非常嚴重的影響。二在信息安全的技術中，采用數據假幣的方法對不同數據庫在計算和存儲的流程中均進行了加密。例如，加入用戶密碼，或采用不可逆的MD5算法，通過往復循環的計算，實現用戶身份認證。另外，在使用云存儲技術的同時可以引入安全測量模塊，同時要賦予不同用戶不同的權限等級從而確保信息安全。而在實際工作過程中如果操作人員需要對某些特定數據進行訪問，其需要經過管理人員的許可方可進行操作，這樣可以進一步提升計算機數據庫的安全性。另外管理人員需要對計算機數據庫的訪問加以記錄，并定期進行系統信息安全檢查。

三、結束語

結合大數據背景下數據量大、數據種類多、網絡安全性差等特點，計算機數據庫系統首先需要結合云存儲優化信息存儲模式同時優化數據存儲結構、優化數據提取算法，使相關數據挖掘提取更加全面，還要加強數據的相關性分析以提升信息處理速度，另外還要加強信息安全管理，使計算機數據庫系統真正滿足大數據背景下的信息管理工作需求。