大數據背景下的數據庫新技術探討

胡榮

摘要：隨著現代科學技術的不斷進步，大數據技術的普及率日益上升，逐漸滲透到人們的工作和生活中，各種數據庫概念層出不窮。數據庫中數據存在著特殊性，可以進行規律的排列組合，可以在電腦中進行長久的保存和共享。數據庫技術的發展是當前迅猛發展的科學技術的重要促成部分，可以將海量的數據進行采集、整理和分析，更好的發揮數據的價值。該文將對大數據的基本概念、特性以及關鍵技術進行簡要的分析，著力探討數據庫技術的發展與應用現狀，對數據庫未來的發展方向進行展望。

關鍵詞：大數據;數據庫;新技術

中圖分類號：TP383? ? ? ? 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2021）11-0029-02

1 引言

數據庫技術是伴隨著大數據和云計算的不斷發展而逐漸興起的一種新型技術，是依托一定的數據結構組織對數據進行采集、存儲和管理的集合，涵蓋多種類型數據的巨大倉庫。數據庫技術可以結合計算機技術、網絡通信技術、數據庫技術等，對生產生活中的海量數據進行處理，為人們的生活提供極大的便利。數據庫技術主要以計算機為載體，借助現代信息處理和互聯網技術，對數據進行分析，從而實現經濟的轉型。與傳統的數據庫技術相比，新型數據庫技術的數據存儲量更高、類型更豐富、管理更有效、使用更加便捷，同時其規模更大，價值密度更低。

2 大數據的特點

大數據的特點主要包括以下兩點：（1）統一性。在傳統數據庫系統的搭建模式下，不同類型的數據庫技術的應用存在著大量無法兼容的情況，使得各種信息庫中的資源無法得到有效的使用，在很大程度上造成了數據庫資源的巨大浪費，也無法滿足數據庫使用者的個性化需求。而在大數據背景下的數據庫新技術可以有效解決傳統數據庫系統下存在的諸多問題，形成有效的數據庫系統，對各種類型的數據庫進行集中統一的管理，強化數據庫中各種信息資源的檢索能力，大大簡化數據庫的操作流程，滿足用戶的多樣化需求，提高數據庫系統以及用戶的工作效率;（2）共享性。數據庫信息資源的共享性是影響數據庫技術價值以及實現效果的關鍵因素，高效便捷的數據庫技術的存在可以幫助用戶快速地獲取資源，從而實現用戶獲取以及使用信息的工作效率。數據庫系統中存在著大量的子節點，在具體的操作中，數據庫系統技術的工作人員可以根據虛擬數據存在的情況針對具體的子節點進行分析，搭建數據庫，從而實現數據庫信息的多元化以及數據共享。隨著我國信息技術的不斷發展，數據庫技術的應用程度不斷加深，各項新技術的應用可以有效地實現信息資源的整合，提高用戶的工作效率，體現數據庫新技術存在的價值。

3 大數據的關鍵技術

大數據的主要技術包括以下幾個方面：（1）大數據采集。在大數據背景下，傳統數據庫 MySQL 和 Oracle是信息采集、存儲的重要工具，電子商務企業可以借助此數據庫將用戶的信息進行存儲和管理。由于現代信息技術的發展，許多用戶同時在網頁上對數據進行訪問和操作，集中在同一時間出現上百萬甚至上千萬點擊量的情況，導致大數據在信息采集的過程中經常存在著超高的并發數，同時，大數據背景下，數據的來源渠道廣泛，不僅包括互聯網、云計算，還包括手機、電腦等移動端，致使數據量急速膨脹。因此，大數據背景下數據庫的設置必須在采集端建立海量的數據庫，才能保障用戶的大量點擊需求;（2）數據分析。通常情況下，數據分析是指對采集的數據運用合適的方法進行分析，篩選出關鍵信息，為用戶的日常經濟活動提供有效的參考，幫助人們根據已有的信息及時調整自身的行為，從而獲取更深刻、更有價值的信息。在大數據背景下，不僅存在著海量的數據，還伴隨著數據速度、數據的多樣性等挑戰，應用范圍更加廣泛，為了實現更快的發展，選擇更具先進性的數據顯得尤為重要;（3）數據挖掘。數據挖掘不是單一的技術，它包括常見的數據庫技術以及計算機系統等，具有極大的綜合性。數據挖掘技術的前提是存在海量的數據進行處理，必須經過多種算法才能實現;（4）大數據的價值與應用。在不同的行業、企業以及部門中，存在著不同的發展方向，相應的對數據集合也有著不同的要求。因此，未來要更好地實現大數據的分析目標，必須做到數據庫技術與數據信息系統的協調應用，才能實現數據庫應用的價值。

4 數據庫技術的研究現狀

（1）知識庫數據庫系統。作為人工智能和數據庫技術融合產生的新的數據庫系統，在一定程度上，知識庫數據庫系統可以被認為是人工智能系統，即通過人工智能技術來實現知識的快速獲取、查詢以及推動能力的快速提升，優化用戶查詢時間，實現有效的數據組織和管理，提高工作效率。（2）分布式數據庫系統。在分布式數據庫系統中，網絡上存在的不同的計算機數據是核心組成部分，不同的數據有其獨立對應的數據庫系統和計算機，網絡將不同的服務器連接在一起。而節點在其中起了重要作用，節點具有獨立處理能力，可以通過網絡系統實現全局管理。同時，用戶也可以根據數據庫進行具體的操作。（3）主動數據庫。主動數據庫是指為數據庫系統添加一些相應的條件、事件和動作規則，當現實情況較危急，數據庫可以依據現實的狀況主動做出正確且及時的反應，通過針對性的操作為用戶提供所需要的信息，例如一些管理信息系統和辦公自動化系統的應用。

5 數據庫技術發展的應用現狀

（1）與面向對象方法和技術結合的數據庫技術，既具備數據庫系統的處理功能，又有面向對象系統所具有的方法和技術。數據庫技術隨著大數據的發展而得到巨大的創新，逐漸依據用戶特定的需求進行針對性的開發，以用戶需求為對象，采取面向對象方法，將其應用在數據庫技術中，有利于保障大數據下用戶的信息安全。面向對象方法和技術結合的數據庫技術的基礎設計的應用具有一致性，具有數據密集的特點。同時，數據庫技術在實際的運用中，其存儲技術往往具有識別類型關系的功能，可以實現用戶備份內容的自動調整。（2）數據庫技術和多媒體技術的融合。將二者融合在一起，有利于充分發揮數據庫技術與多媒體技術的優勢，補充雙方技術的短板，從而建立一種新型數據庫，讓現代多媒體數據的界面更加多樣化，同時實現多媒體數據信息的個性化設計，可以有效應對多媒體數據安全問題以及數據庫使用中存在的技術問題，保障數據庫的安全。但在大數據背景下，多媒體數據庫的應用仍需解決以下問題：針對多媒體數據信息個性化設計中所需的字符和數字數據，怎樣才能做到讓數據庫技術完美的為多媒體數據信息的存儲、管理等環節服務;針對數據庫技術與多媒體技術結合中可能存在的兼容性問題，如何在集成過程中保證其融合交叉運用，有效地處理不同類型的多媒體數據，成為目前需要解決的重要問題;多媒體技術與數據庫技術相結合的價值如何得到有效的發揮，當多媒體數據與用戶存在著大量的交互問題時，數據庫技術能更好地支持結構化與非結構化數據。（3）人工智能技術與數據庫技術結合。人工智能技術在數據庫技術中的應用，可以有效地提高數據庫技術處理數據的能力，強化數據庫技術在邏輯推理層面的能力，提高數據庫技術的價值。人工智能技術的應用可以突破現有數據庫技術的優勢，模擬人類大腦的思維活動，形成數據庫技術的邏輯推理與判斷能力。同時，人工智能技術的運用可以極大地提高數據庫數據的存儲量。（4）數據庫技術的其他應用領域。主要體現在以下兩個方面：在信息檢索領域，特別是聯機圖書與聯機文檔，用戶可以根據個性化的信息檢索系統，輸入自身所需信息的相關內容，極大地提高信息檢索的效率;在專家決策系統領域，數據庫技術可以有效地提升企業獲取數據的質量和效率，為企業管理人員制定科學的決策提供有力的數據支持。

6 大數據時代背景下數據庫技術的發展趨勢

在大數據背景下，未來的數據庫發展方向包括以下三個方面：（1）朝著專業化方向發展。未來的數據庫發展方向主要依據數據庫使用者所在的領域，基于相似的技術原理，實現專門的應用領域，主要包括空間、統計、工程、科學和地理五個數據庫，進一步實現數據庫技術和專門應用領域的結合;（2）朝著完善決策服務功能方向發展。大數據背景下，信息網絡技術得到了迅猛發展，而數據庫技術也朝著更高的平臺在進步，對于全球數據的資源共享具有重要的意義。在數據庫技術人員極大地對各類數據挖掘的前提下，數據庫科研成果有了大幅度的提升，為完善決策服務提供了良好的支撐;（3）朝著電子商務的方向不斷進步。在電子商務發展速度不斷加快的同時，未來數據庫技術的發展也一定會朝著電子商務的方向進步，數據庫技術可以幫助電子商務企業快速地和用戶接觸。

7 大數據時代背景下數據庫技術的應用對策

（1）數據標簽。數據標簽可以對數據進行快速的查詢和定位，是數據庫技術的重要基礎，數據庫技術人員需要認識到數據庫資源的特殊性，并將其凸顯出來，設置合理的字符長度，才能提高標簽的科學性。（2）節點建設。節點建設是數據庫技術的核心，節點可以將數據庫內部各要素進行合理的搭建以滿足不同用戶的實際需求，實現數據庫的個性化發展。目前我國數據庫建設中，過度強調數據庫建設的標準性，沒有充分考慮個性化需求，導致節點建設與實際情況不符，影響數據庫建設有效性。作為技術人員，應結合數據中的地址內容和關鍵詞檢索信息對數據庫進行優化完善。（3）虛擬大數據系統。虛擬大數據系統是數據群的前臺，可以對海量的數據進行有效的管理，對數據庫和節點信息資源的收集交匯具有重要的影響，有助于合理分配任務。（4）信息獲取。未來數據庫技術的發展要注重信息的重組和創新，采取交互式管理模式，考慮用戶的實際需求，保證信息的真實性與可靠性。

8 結論

總而言之，隨著現代信息網絡技術的發展，在大數據背景下，數據庫新技術的應用必須要從多方面入手，包括數據標簽、節點建設、虛擬大數據系統以及信息獲取等，才能充分實現數據庫新技術的價值。

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