數據管理中計算機數據庫技術的應用

張磊 徐寧 李新艷 周培瑩

（江蘇省衛生健康發展研究中心 江蘇省南京市 210036）

目前，網絡與人們的工作、生活息息相關，因此人們需要借助網絡對數據進行管理，以便使用數據來滿足自身各方面的需求，但隨著網絡的普及與應用的不斷深化，網絡環境中的數據量級龐大，且增長速度極快，導致傳統數據管理方法不適用，因此為了在新時代下做好數據管理工作，需要重新選擇數據管理方法，原有技術手段亟待更新。在這一情況下，多項計算機數據庫技術應運而出，從中擇優而選，再圍繞技術進行數據庫設計，即可解決當下難題，因此有必要展開相關研究。

1 新時代下數據管理需要

1.1 數據儲存容量需要

數據管理的前提是得到相關數據，因此需要進行數據采集工作。但在新時代下，隨著網絡在工作中的不斷深入、普及，需要采集的數據項目飛速增長，且數據更新頻率也有大幅提升，故數據量級龐大、增長速度極快，如何儲存龐大數據成為了一大難題，即傳統數據庫雖然種類繁多，但容量均有限，而當前數據管理中的數據具有單次量級龐大、增長速度快的特征，因此傳統數據庫并不滿足數據儲存需求[1]。在這種情況下，新時代數據管理需要一個能滿足當下數據儲存容量需要的數據庫，且考慮到數據量級會不斷增長，數據庫的容量還要具備良好的可拓展性。

1.2 數據整理技術需要

數據管理工作的第一步就是對數據進行預處理，目的是去除重復的無用數據、修復錯誤或不全數據、完成數據分類，因此工作人員需要在預處理中對數據進行整理，識別數據特征，以便進行處理。但龐大的數據量級、繁多的數據種類導致人工不能直接對數據進行預處理，即龐大的量級會導致數據預處理工作量大幅增長，而人工工作效率有限，不可能在規定時間內對所有數據進行處理，同時繁多的數據種類會增大數據預處理難度，故人工難以進行整理[2]。在這種情況下，人們就需要使用技術手段來完成數據整理工作，以便做好數據預處理，故存在數據整理技術需要。

2 計算機數據庫技術應用

下文將對計算機數據庫技術應用進行全面分析，涉及技術選型與應用方法，同時還包括數據安全管理。

2.1 關鍵技術選型

計算機數據庫的關鍵技術有二，分別為數據庫技術、數據管理技術，下文將結合新時代數據管理需要進行技術選型。

2.1.1 數據庫技術

自數據庫概念提出以來，人們就一直在開發計算機數據庫技術，故經過多年發展該項技術有了多種形式，現今主要使用的技術是基于云計算的SQL 數據庫技術。該項技術與云計算結合后具有兩大特征：第一近乎無限，且拓展性的儲存空間，即該數據庫的數據儲存空間位于網絡，而網絡空間無限延伸，因此理論上該數據庫的儲存空間無限，全面滿足數據儲存需要。同時在近乎無限的儲存容量下，人們可以隨意設定容量大小，且在容量較小的情況下能隨時擴張，故儲存空間可拓展性強[3]；第二分布式部署，即該數據技術由1 個總系統、若干個子系統組成，所有子系統相互獨立，但均與總系統保持聯系，圖1為分布式部署的拓撲圖。在這種部署格局下，每個計算機可以利用子系統對自身數據進行管理，而數據管理總管理員可以通過總系統了解子系統運作情況，同時能對各子系統進行一對一、一對多的管理，可實現子系統協同運作，并保障子系統運作正常，全面做好數據管理工作。

圖1：數據庫分布式部署的拓撲圖

2.1.2 數據管理技術

數據庫技術主要負責數據儲存，并提供基本的數據管理邏輯，但并不能應對數據預處理等方面的實操需求，因此還需要進行數據管理技術選型。面對龐大的數據量以及復雜的數據關系，普通數據管理技術并不能起到良好作用，故本文主要選擇智能技術作為數據管理技術。智能技術能夠根據預設的智能邏輯自主完成相關工作，在數據管理的預處理環節中該項技術的基本邏輯見圖2。根據圖2，智能技術會依照知識庫進行運作，首先提取各項數據的特征，諸如關鍵詞等，隨后將數據特征與知識庫內的特征做對比，可以對數據進行識別。其次會依照數據特征對比結果判斷數據是否重復，同時檢測數據是否完整，即數據是否滿足知識庫內對完整數據的定義，若不滿足則數據不完整，若發現重復則刪除其中任意一項，若發現數據不完整則會通知人工補充[4]。最后將對數據進行關聯性分析，若發現數據關聯性不對稱或不存在關聯性，則判定數據組存在錯誤，單獨列出待人工處理。

圖2：數據管理技術的基本邏輯

2.2 總體框架設計

本文結合數據管理需求，利用計算機數據庫技術進行了數據庫設計，該數據庫總體框架見圖3。

圖3：數據庫總體框架

2.3 方案實現方法與應用介紹

結合三大關鍵技術，可展開方案設計工作，該項工作可分為兩個部分，分別是數據庫搭建、數據管理功能設計，具體如下。

2.3.1 數據庫搭建

采用基于云計算的SQL 數據庫技術搭建數據庫：第一統計單次數據導入總量，在網絡空間內劃分出對等儲存資源，生成初始數據庫，該數據庫容量可滿足單次數據導入需求，便于人機交互；第二分布式部署，結合現場計算機數量、從屬、級別，開發對應子系統，并完成子系統安裝、子系統等級劃分等工作，諸如上級部門計算機等級較高，有權對下級部門計算機進行管理，故對應子系統也要符合這種等級關系[5]。完成后將所有子系統與總系統連接，使得子系統內產生的數據會自動進入總數據庫，且子系統可以從總數據庫中調度出數據，以便針對性管理；第三數據分類項目設計，主要根據部門職能差異，對數據進行初步的分類定義，同步設立分類項目，諸如財務部門與財務數據對應，因此要設計財務數據分類項目，以便數據分類清晰，避免數據混亂的現象發生。另外，在之后的應用中如果出現單次數據量級增大的現象，則再次加大資源，可使容量提升，滿足當下需求。

2.3.2 數據管理功能設計

根據數據管理需要，數據管理功能大體有四項：第一數據查詢檢索功能，主要通過編程技術開發數據查詢檢索窗口，結合智能技術，人工在窗口輸入數據關鍵詞，例如數據的某個字段、數據生成日期等，即可得到所有包含關鍵詞的數據，關鍵詞越精確，則檢索結果越精確，以便人工查詢數據；第二數據分類功能，主要根據智能技術得到各項數據的特征，將數據自動導入對應的分類項目中，諸如財務數據將自動被導入財務數據分類項。關于數據分類功能的實現方法，主要是設計對應的智能邏輯，邏輯包含識別流程與識別特征，其中識別流程與圖2“數據特征提取系列”相同，此處不多加贅述，而識別特征見表1（表1僅展示一部分內容）。另外，關于數據完整性、關聯分析功能的實現方法相同，區別僅限于智能邏輯，故此處同樣不進行贅述；第三數據權限管理功能，在子系統部署基礎上不同數據只能為對應部門或人員所用，否則可能會出現數據混亂或其他不良影響，因此需要設計數據權限管理功能。該功能主要采用編程方法實現，編輯部門賬號身份屬性以及數據分類項目屬性，并通過智能技術對賬號身份進行識別，同步獲取賬號身份屬性，在得到身份屬性的基礎上開放對應屬性的數據分類項目，用戶可獲取分類項目中的相關數據，其他數據則無法查看。針對高層或系統管理員的賬號身份屬性，每個數據分類項目中都應當包含對應屬性，使相關用戶能查閱所有數據。另外，數據權限管理功能的基本邏輯比較復雜，除了要針對數據查閱等需求以外，還要考慮到數據修改等權限，而權限所指雖然不同，但基本實現方法相似，只要細心設計即可；第四數據修改功能，因為在實際工作中可能會遇到錯誤數據或不完整數據，這一類數據無法起到實用效果，所以管理人員要對此類數據進行修改。在權限允許的情況下，數據管理人員可雙擊需修改數據，隨即進行修改，該功能實現方法同樣需編程。所有數據管理功能都依托于云計算資源，相關人員可以將這些資源在界面上進行部署、設計，若技術水平有限，也可以通過云供應商服務直接獲取對應功能，以豐富數據管理功能。

表1：數據分類項目的識別特征

2.4 注意事項

新時代下數據管理與網絡關系緊密，諸如數據管理人員需要通過網絡搜集數據，或者要將數據存放到網絡環境中，因此網絡內的一些風險因素會對數據造成安全威脅，故數據安全保護成為了數據管理的重點。針對數據安全問題，現代數據管理人員一般會采用殺毒軟件、防火墻等安全防護手段來管理，但因為風險因素層出不窮，且數據管理人員使用手段的方式簡陋，所以并不能有效保護數據，實際風險水平依然居高不下，故如何進一步加強數據安全保護力度成為了數據管理的一大問題，說明存在數據安全保護需要。

為滿足安全防護需要，需要在數據庫基礎上增設數據庫安全防護體系，該體系主要有數據庫安全防護技術實現。總體上數據安全防護要求比較復雜，故單獨使用某一項技術并不能起到應有效果，因此本文將選擇智能技術與云計算技術進行安全防護。云計算技術主要負責提供防護邏輯，諸如利用云計算技術可以生成用戶認證機制、權限管理機制，該機制作用下能夠對用戶身份進行識別，判斷用戶身份是否合法、用戶身份類型，再根據判斷結果賦予對應權限，即若用戶身份不合法這不賦予任何權限，拒絕其訪問，若用戶身份合法，則根據身份類型予以對應權限[6]。而智能技術主要根據機制執行用戶身份識別工作，即根據用戶身份信息進行判斷，再依照判斷結果決定功能開閉，同時智能技術能夠對外界惡意攻擊等進行識別與學習，若知識庫中具有某種惡意攻擊的記錄，則會直接處理，若沒有記錄則會控制惡意攻擊程序，并且學習，待人工處理完成后，知識庫內會生成對應記錄，下一次即可直接防護，故能夠應對層出不窮的網絡風險。

另外，因為基于云數據庫的SQL 數據庫技術的數據儲存空間位于網絡，而網絡的公共性、公共性會使得數據風險增大，可能會帶來大量安全攻擊，所以在安全防護基礎上，建議通過智能技術與計算機數據庫結合，實現用戶認證功能，該功能可構成封閉式環境，只留下一個接口，用戶必須通過身份認證才能進入數據庫，因此借助用戶認證機制，智能技術可以與計算機數據庫相結合，幫助管理人員對數據安全進行管理。同時數據安全管理要考慮全面，例如針對交換機要借助智能技術開發反入侵功能、針對數據通信渠道要借助加密技術、反監聽技術進行防護，通過這些技術與功能能讓數據管理更加完善，計算機數據庫技術的作用也能充分發揮[7]。

3 結語

綜上，數據管理工作內容復雜，且在新時代下該項工作難度、量級龐大，遠非人工力所能及，因此需要使用技術手段來進行管理，而計算機數據庫技術自然是不二之選。計算機數據庫技術并不是單指某一項技術，諸如智能技術、云技術等都在其列，因此在技術應用中要結合實際需求進行選擇，組合，在搭建數據庫的同時豐富數據庫功能，并關注數據安全問題，這樣才能幫助人工全面做好各項數據庫管理工作。