大數據時代背景下數據庫的應用分析

夏敏 四川天一學院

1 大數據時代背景下數據庫技術的應用現狀

數據庫技術似乎離我們很遠，其實它就存在我們日常生活中的方方面面，深刻地影響著我們的日常生活，從目前來看，我國現有的數據庫技術面用戶，實現了與多媒體的結合，并逐步走向智能化道路。

1.1 面向用戶

在大數據時代下面向用戶的數據庫可以提高用戶的體驗度，實現更加完善的數據看設計。在新時代里，人們的生活方式發生了很大的變化，生活節奏也越來越快，對生活品質的要求也越來越高，面向用戶的數據庫設計可以基于用戶的角度為用戶提供較為完備的服務體驗，所以數據庫的開發與應用不僅要朝著更加便捷的方法出發，還要提高數據在傳輸過程中的安全性和穩定性。目前，我國的數據設計創新力度越來越大，面向用戶的數據庫設計需要在基礎設計方面不斷地加強，特別是在程序設計環節，要實現能夠快速識別信息類別的功能，以及能夠提供更多用于存儲的備份空間。

1.2 與多媒體技術相結合

隨著大數據新時代的不斷發展，數據庫的開發與應用越來越趨向于與多媒體技術相結合。多媒體技術是電腦程序對文字、數據、圖像、音影、動畫等內容的處理與操作，數據庫的開發與應用與多媒體技術相結合可以實現兩者的互補互通，更進一步完善數據庫的功能。第一，多媒體擁有豐富多彩的界面。將內部程序以生動、簡單、明了的界面以豐富多元的手段展現在用戶眼前，滿足了用戶個性化、多元性的使用需求；第二，提高了數據庫數據的安全性。安全性是數據庫構建的最大難點和重點，數據庫與多媒體技術相結合可以提高數據的安全性；第三，數據庫與多媒體的融合還有很大的技術問題，表現在存儲與管理、兼容性管理、交互式問題三個方面，這三個方面技術還有待提高。

1.3 走向智能化

從前段時間在上海舉行的進博會來看，中國能舉辦國際進口博覽會已經證明我國的人工智能發展態勢良好，并且通過這一活動，我國也學習并吸收了國家上智能化的產品的先進經驗，據有關數據表明，前三天有意采購的金額高達400億元，最后電商行業表現突出，最終采購金額超過16000億元。從目前來看，我國的人工智能技術在邏輯推理和判斷能力上都有很突出的計算能力，人工智能快速發展，已經成為現代社會進步的一項重要的標志性數據，大數據時代背景下，數據庫的開發與應用也逐步運用智能化手段，兩者取長補短，能有效地在存儲、數據安全等方面提高性能，為用戶提供智能化服務。所以大數據時代背景下數據庫與智能化技術相結合有利于兩者的技術發展，基于智能化發展的數據庫能夠在先進的技術手段下拓展數據庫的開發與應用領域和發展前景，更好地滿足未來化需求。

2 大數據時代背景下數據庫的應用特點

2.1 智能性

大數據時代背景下數據庫的智能性體現在兩個方面，第一，體現在開發環節，大數據本身就是一種運用智能化手段收集大量數據信息，再運用一定模型對所收集到的信息進行分析得出結論的一個過程，所以構建數據庫的時候就是最初使用智能化手段的開始階段。第二，體現在應用環節，從數據庫的構建是基于實際需求的，通過數據庫的智能化構建更好地滿足用戶需求，這種構建自然而然地就體現在應用環節，數據庫在信息處理機制方面都是基于用戶的使用個性化習慣、應用需求等方面進行的智能化數據處理、傳輸及呈現的，它能更好地體現個性化服務功能。因此，從數據庫的構建開發到應用服務都是一個智能化的發展過程，能從最初就實現智能化發展，為用戶體驗提供一個智能化的開端和使用過程。

2.2 共享性

共享這個詞在近幾年來頻繁出現，其實不然，“共享”一直是數據庫信息追求的一個重要目標，實現信息共享功能是提高數據信息利用率，提高資源使用效率的重要手段。但是，數據資源的共享不同于人們日常生活中的共享，它的共享是指在數據庫的建設過程中，模擬數據信息各個子節點的構建，再在功能實現和資源信息共享上發揮作用。所以，在大數據時代下，隨著數據庫技術的不斷進步與發展，數據庫信息的共享，能夠進一步實現資源使用的便捷性，滿足大多數用戶的資源需求，提高數據庫的使用效率和應用價值。

2.3 互通性

兼容性問題是所有傳統數據庫構建都存在的一個棘手的問題，這個問題導致很多數據庫資源不能夠共同存在，造成資源浪費、閑置，資源的利用效率不高。但是在大數據時代背景下，數據庫的深入發展，實現了不同數據之間的互通性，通俗地將就是不同的數據之間能夠實現相互包容的特點，在使用效果上，可以在數據資料的展現和檢索上實現更加便捷、有效的操作服務。比如，在網上銀行操作操作服務上，可以在同一個界面顯示“檢索”和“查詢”。因此，在大數據時代背景下，數據庫的兼容性得到了改善，提高了數據庫資源的利用效率。

3 大數據時代背景下數據庫的應用技術手段

3.1 數據標簽

數據標簽是指數據庫頁面上顯示的索引標簽，例如：作者、類別、關鍵詞、名稱、內容簡介、出版單位等。這這數據標簽是數據庫應用的引導性詞語，是該應用技術的基礎，是為數據定位與查詢服務的。因此，在數據庫的構建與應用中要提高注重這類數據的設計，根據實際需求，設定合適的字符長度以及達到簡明達意的作用即可。

3.2 節點設計

節點設計是大數據構建的關鍵內容，必須基于實際需求，通過各個節點的高效搭建，來實現個性化服務需求。但是從我國目前的數據庫發展現狀來看，節點建設的有效性還不足，與實際需求還有一定的出入。所以我們應該在已有的技術水平的基礎上，基于原本設計的程序和關鍵詞的信息導入，重新生成新的數據標簽，這可以極大地提高數據構建的有效性或者在對還沒有建設完成的數據庫可以根據以往的經驗根據實際需求制定新的數據著錄規則，自動形成新的數據標簽，提高數據標簽的使用效果。

3.3 信息獲取

傳統的數據庫獲取的資料更新速度慢，內容的時效性不足，在大數據時代背景下，相比于傳統的數據庫，更具有創新能力，它能夠實現交互式的信息獲取，提高信息的利用效率和服務價值。做到這一點，首先要收集和分析用戶的需求信息，建立一套完整的信息獲取機制，腳踏實地走基層，探尋用戶的真正需求。其次，要基于虛擬數據庫對元數據進行提取和分析應用。最后，解決用戶海量數據計算的問題，有效的降低企業的成本，針對不同的客戶群體或者企業提取出對企業或者用戶有用的信息，與此同時還要確保數據安全。總之，數據的獲取環節需要建立完善的獲取機制，并恰當地處理元數據。

4 結語

綜上所述，在大數據時代背景下，數據庫數據技術得到了較大的發展，也進一步實現了數據的獲取和共享的服務功能，數據庫技術與人工智能和多媒體的結合能夠基于人們的實際需要而提供更加智能化和便利化的服務，為人們的美好生活的需求作出巨大的貢獻。