數據庫技術在大數據中的應用

吳坤芳 趙慧娜

摘要：如今互聯網的用戶數量正在大規模地增加，這一切都與互聯網的高速發展相關聯，現在簡單的數據庫已經無法滿足用戶的需求，隨著云計算技術的高速發展，大數據采用數據庫集群技術以后，系統的可靠性和處理效率都能夠得到明顯的提高，同時也能夠提高用戶對數據的處理速度和可用性。文章主要對數據庫集群技術以及數據庫技術的應用做出了簡要介紹。關鍵詞：大數據；數據庫集群技術；數據庫技術；分布集群

1 互聯網發展狀況以及分布集群數據庫分析

1.1 互聯網發展狀況

現在，可以毫不夸張地說互聯網的發展已經進入了全盛階段，在人們的生活中，對互聯網的應用無處不見，尤其是移動互聯網技術的發展已經成熟，無論是傳統企業，還是現代企業，都開始全方面地運用移動互聯網技術，在這樣的背景下，大數據技術的發展已經成了必然趨勢，什么是大數據技術呢？大數據作為一種新興產物，全球最具有權威的機關——麥肯錫全球研究所給出了大數據技術的基本定義，大數據技術是一種大規模的數據庫，它不僅擁有高速的處理數據能力，同時還擁有多樣式高價值的數據。

1.2 分布集群數據庫概述

分布集群數據庫系統是由多臺計算機所組成的，而且這些計算機任何一臺都可以單獨放在一個地方，因為該系統中的任意一臺計算機都保存著完整的數據庫，每臺計算機都有自己的數據庫，即使在不同的地方，只要通過網絡將各個計算機進行連接，就可以組成一個完整的大型數據庫。

對于分布式集群系統，就邏輯方面而言該系統是一個數據庫整體，數據庫具有以下3個性質：一致性、完整性、安全性，這3個性質都是用來對邏輯整體進行控制和管理的。雖然說共享的數據是通過分布集群服務器進行統一管理的，但是如果是非數據庫的處理操作是完全可以通過客戶機來完成的。

對于分布式集群系統，完成數據庫的遠程控制往往是通過外部鏈接技術來實現。分布式集群的各個組成部分，也就是各個計算機，它們之間都可以進行相互的信息交換，用戶可以通過訪問其中的一臺計算機，也可以訪問整個數據庫來獲得信息，遠程數據庫鏈接技術，顧名思義就是通過互聯網將各個數據單元鏈接在一起，從實際應用的角度來看，分布集中數據庫系統可以稱作數據庫服務系統。用戶對此系統單一的邏輯訪問請求都被自動分解進而就會換成網絡請求，并且利用相應的數據庫結點來實現系統的操作請求。

分布集群數據庫通常支持混合的網絡拓撲結構，一般會采用混合的網絡協議，來完成對網絡協議的轉化，在分布集群數據庫系統中，數據系統的基礎就是保證海量數據的存儲，進一步的目標便是利用高可用、高可靠集群來提高數據庫系統的可用性，從而達到當代社會對互聯網應用的要求。

物化視圖就是利用單個或者多個基表得出的，進行同視圖比較，它是導出表真實數據的儲存空間，一旦基表中的數據出現了改變，物化視圖中儲存的數據就會變得陳舊，這時候用戶可以通過刷新的方法對數據進行手動同步，物化視圖包含了查詢結果的數據，是遠程數據的副本。它只可以對數據副本進行讀取，沒有權利進行其他方面的操作，同時物化視圖還包括查詢結果的數據對象[1]。

2 高可用集群、高可靠集群概述

數據庫高可用集群的基本實現方法是緩存交換技術，數據庫服務進程建立在同一份文件時，可以提供多個數據庫實例。高可用集群的高可用到底是指的什么，高可用性一是通過對數據完整性的保護，從而保證高可靠性。二是數據庫一定要維持在運作的狀態下，不能夠關機，否則會給客戶造成損失。

當今大數據已經占據了信息時代的主導地位，數據庫系統的停機主要有兩種情況：具有計劃性、目的性的停機；非計劃的停機。數據庫中管理方面軟件或者系統版本較低時，為了緊跟時代需要進行升級，這時候停機是有計劃、有目的性的。而非計劃性停機主要是機體本身出現了故障，突發情況，導致了停機，往往是不在計劃范圍內的停機，而這類停機通常會造成數據庫系統的損失。

據相關資料顯示，高可用集群數據庫技術主要有以下幾種技術：（1）負載均衡技術，負載均衡技術則分為靜態和動態兩種，無論是靜態負載還是動態負載，其作用都是為了實現負載的各節點均衡，從而避免節點出現高低不同的現象。

（2）全局事務并發控制技術，該技術主要是利用高速緩存復制技術，保證各個節點的數據一致，同時認真分析全局鎖和事務視圖，從而實現事務的ACID特性。（3）多節點并發訪問文件控制技術，該技術中多個節點同時運用一份數據，各個節點同時對這一份數據進行更新，多對一以確保數據的安全更新。（4）動態增加和移除節點技術，高可用集群環境中，想要不停歇地對數據進行服務，往往需要增加節點來處理數據信息，為了防止節點出現問題從而影響數據服務，通常對出現問題的節點采用移除政策。

想要達到數據庫系統的高可靠性，通常使用數據復制技術，數據復制技術在保證數據庫系統高可靠性的同時還能夠實現對數據庫訪問壓力的降低，數據復制存在著物理和邏輯兩方面的分別，將一個服務器上的數據復制到另外一個服務器上，可以解決數據訪問給數據庫帶來的巨額壓力。

高可靠集群可以保護數據庫的完整性，可以在保護數據的同時對出現故障的數據進行修復，生產數據庫會利用到備庫，備庫顧名思義，就是對生產庫中物理方面的全備份，生產數據庫時可以通過對備庫的利用完成對數據庫的生產。

高可靠集群利用數據庫的容災和數據保護等，來確保數據庫之間的來回變換和遇到故障的恢復。我們在數據庫生產的同時也要確保“事物一致性”，利用物理備份創建備庫，它能夠使用生產庫傳來的數據自動產生維護數據庫。

高可靠集群中數據同步技術的優勢：（1）對數據進行配置管理時方法簡單，不需要其他輔助軟件的介入。（2）無論何種的數據類型，都可以采用到數據同步中。（3）采用最大保護模式時候，可以保證數據的零損失[2]。

3 MPP技術

大規模并行處理（Massively Parallel Processor，MPP）架構主要通過操作數據庫引擎，完成對數據的操控，將數據分散到各個數據庫節點上，在高速的網絡環境下，對數據進行分析，從而達到降低1/0，提高查詢效率的目的。MPP系統可以比作為一臺與世隔絕的計算機，它可以自己進行數據處理，對進行數據倉庫分析時，該系統查詢性能遠高于傳統的數據庫系統，MPP系統具有高可靠性，可以幫助企業管理數據，也可以幫助企業發展，還可以為數據庫中軟件的更新提供基本方法。

4 數據庫管理系統在大數據中的應用

完美的建造高可用、高可靠的分布集群數據庫系統是大數據中必不可少的，在這種分布集群數據庫系統的環境中，各個高可用集群之間可以利用服務器聯系在一起，成為主備關系。然后再通過與高可靠集群相關聯，最終構成分布集群數據庫系統，這種情況對于用戶個人來說，只是一種單一的數據庫服務。

通過利用外部鏈接將單機數據庫服務器、高可用集群、高可靠集群看作一個個單獨的節點，將它們添加到分布集群數據庫系統里，通過對數據庫系統的分布集群事務機制的利用，在保存局部數據自我控制能力的同時，完成對全局分布集群系統的數據分析。

針對海量數據的存儲問題，可以通過提高數據的流轉速度來解決。數據庫技術還完成了以下內容：（1）利用物化視圖技術和高級復制技術，提高分布集群系統中數據流轉的速度。（2）利用面向對象、XML數據類型達到數據對類型多樣化的要求。（3）通過對數據的篩選，進一步展現數據中的規律，促進數據模型化的完成。

據相關的書本顯示，數據庫是計算機所有應用系統中的一種，它主要的作用是管理數據資源。數據的樣式眾多，比如有文字、符合、圖形、數字等，這些都是計算機系統需要進行處理的對象，最開始人們對數據的存取一般都是采用制作文件的方法來實行，然而隨著現在人們對數據存取的需求增大，簡單的文件已經無法滿足人們的需求，但是數據庫系統可以對大量的數據進行存儲。總結來說，數據庫就是通過計算機處理過后的數據總和，對數據庫進行管理的系統叫作數據庫管理系統[3]。

5 結語

現如今計算機技術得到了高速發展，數據庫管理系統也被稱作處理數據的核心，該管理系統在大數據中占有重要的地位。分析如今的科技發展趨勢，每個國家都必須增強對大數據技術的重視程度，對大數據技術進行全面的研發，提高國家的大數據技術，只有這樣國家才能在這個信息時代站穩腳跟。

[參考文獻]

[1]陳雪.分布式數據庫技術在大數據中的應用[J].科技傳播，2016（12）：108， 120.

[2]吳卉男.探析分布式數據庫技術應用在大數據中的策略[J].數字技術與應用，2016（12）：235.

[3]孫銀博.數據庫技術在大數據中的應用[J].電腦知識與技術，2016（3）：19-20.