分布式数据库在大数据时代中的作用

□俞洪宝 吴 迪 于子洋 任利峰

在这个越来越信息化的年代，人们的生活、出行、购物越来越离不开互联网这个平台，现实生活中信息技术得以广泛运用和发展，互联网已经囊括了实际中各个方面的发展与建设，这也就造成了信息数据量的疯狂增长，人们生活在大数据时代，因此处理数据信息的能力是人们一直面临的主题。

一、大数据时代下数据库现状

伴随着当今社会各项技术的发展和进步，互联网时代已经到来，这无疑造成了信息数据数量的大规模增加，规模可达到数百TB，有时甚至达到数百PB，传统的集中式数据库对大规模数据的处理能力也逐渐显示出它的局限性，所以数据库得到更新，分布式数据库出现在人们的世界里，满足了人们希望对数据进行集中分析、管理的维护的愿望。

二、分布式数据库的意义

在当前大数据时代，传统的集中式数据库逐渐无法满足人们的使用需求，需要寻找新的更新方式。分布式数据库正在逐步开发和应用。分布式数据库具有传统集中式数据库未使用的许多优点：第一，分布式数据库具有极强的可扩展性，这在传统数据库中是不可用的，并且在数据存储方面具有很大的优势;第二，来自于成本上的优势。在大数据中，如果仍然使用原始数据库，则在扩展时将花费大量资金，这使得成本昂贵且效果有限。分布式数据库可以用较少的资金完成扩展过程，占据特别大的优势;第三，在对存储容量进行扩展时分布式数据库所消耗的资金费用小于传统数据库所需的资金费用。传统数据库技术中不包含的高负载能力和业务办公能力也在新一代的分布式数据库中得到了体现，并且把目前的热门数据从大数据中提炼出来，更是在传统集中式数据库中不能想象的，可以说是革命性的发展，集中式数据库不具备在处理数据时仍可以保持高效性的能力，人们已经在分布式数据库中证明了这一点。

三、分布式数据库技术

(一)MPP无共享特性。MPP无共享架构技术是目前最为先进输入输出处理构架技术，此项技术也是分布式数据库大家族中的一员。这个技术的优点在于信息之间的交互完全不共享，消除了输入输出之间的冲突，增加了信息的处理效率，有效提高了节点间信息处理的正确程度。同时，不同的信息处理之间是互不干涉的，有效提升了信息处理的效率。

(二)性能优良。对于数据恢复、迁移以及备份等方面，分布式数据库能够在数据信息被破坏时，重新建立新的数据节点，保证数据的正常传输。

(三)存储技术。分布式数据库将痛的数据类型与节点进行整合，不仅增加了信息存储量还提高了存储效率。混合存储技术便于用户分析、计数和查询数据。对数据进行有效的分类。

(四)智能索引。粗粒索引技术被分布式数据库所采用的，粗粒索引技术的技术特点是能在加载数据时一并建立数据包，两个过程能同时进行。还具有自身扩展性好、索引速度快、所占空间小、建立数据时也不会因为空间不足妨碍建立数据包等优势，能最大程度优化查询过程。

(五)高效透明压缩技术。分布式数据库技术中，高效透明压缩技术会经常用到，它能将数据根据相关类型进行分类并给予最优的压缩方式。因此高效透明压缩技术会更方便，更节省空间，对于输入输出的要求也较低，在查询和加载时的速度也较快。

(六)智能水平扩充。基于自动数据分片、校对与复印等机制的基础上可以在各个服务器节点分别设置分布式数据库系统，此时，还可以对数据库进行扩充，这样的数据库扩充是弹性的数据库扩充，也更加满足在大数据条件下的数据存储要求。

四、分布式数据库的应用

现在互联网的发展使数据信息交流飞速增长，因此分布式数据库要对高负载的数据进行处理保证数据间的交互，帮助业务人员以合理有序的方式处理数据并将数据模型传达给客户，以满足客户需求。

(一)分布式数据库在业务中的应用。现在互联网技术正在高速发展，虚拟经济正在逐步取代实体经济，各行业之间的业务量也大大增加，人员越少，业务越来越多。有时会存在业务堆积、业务丢失等情况。分布式数据库正好可以处理这些问题。分布式数据库具有高效的管理功能，并且可以在面对大量服务和数据时有效地满足相关的操作要求。分布式数据库技术支持优先级管理，从大数据中提取热点数据并对其进行优先级排序。这样，成功实现了分布式数据库处理大量服务的效率。

(二)人们在查询功能中应用于分布式数据库。在现实生活中，您将遇到可以提供自助服务的数据分析平台。这种平台面向大量客户，因此将面临同时访问的问题。分布式数据库技术中的并发控制可以很好地处理这种情况。经过实际调查，分布式数据库可以同时处理200多人的数据查询、数据访问，分布式数据库可以在2小时内处理不到1亿个数据查询。

(三)分布式数据库可以满足高负载的需求。分布式数据库每天可以实现总计30亿个数据，具有高负载效率，达到20,000/秒。

(四)在容量扩展方面将分布式数据库应用于人员。在当今的大数据背景下，人们非常关注数据，因此数据存储非常重要。一般来说，现有的存储容量很难满足大量数据的存储，因此这需要扩展。分布式数据库技术可以提高数据处理能力，因此就很好满足了因数据量增加而所需的存储量。

五、分布式数据及在大数据中的应用要点

目前，在各种数据领域中分布式数据库技术已被大家熟知并使用。传递媒介为互联网的数据信息，它的互动数据信息交流的次数也越来越多，次数也在飞速的增长，尤其在业务繁多的行业，高负载的数据会被分布式数据库优先处理，可以做到把业务进展和数据处理进程建立直接联系，可以将数据处理呈现给相关业务人员，满足客户的要求，让客户看到的数据信息是有条理有层次的，是清楚明了的。分布式数据库技术也为需要运行大数据加载功能的企业提供了技术支持，少量的时间内可以让客户看到数据加载任务有效的完成。传统集中式数据库对数据负载、计算、处理和分析的不足，已经在分布式数据库中得到改进和完善，而且，在处理类型不一样的数据时，分布式数据库可以将它们进行分类，并可以通过多个节点系统对其进行处理，抽取客户需要的信息数据，满足不用业务的数据需求是分布式数据库具备的一大能力。

六、结语

大数据时代下的宠儿是分布式数据库，传统数据库还不够完善。比如：对各种数据信息进行分析收集，在分布式数据库中扩容、负载支撑、数据处理能力等技术已经发展的十分成熟。由衷的希望人们对分布式数据库更加了解，也希望本文对各位朋友有所帮助，也期待未来在这个领域下取得更好的成绩。