大数据环境下数据库技术及其应用

李雪仁

（贵州交通职业技术学院 贵州省贵阳市 551403）

网络发展促进信息传播速度得到提升，科技进步不断推动信息制造速度提升、信息制造更加便捷。在当下时代，多种因素共同生成大数据环境。庞大的数据量、多样化的数据类型等变化使得传统数据库技术在环境推动下实现升级，其处理数据的能力更加强大。随着大数据环境与各行业、各领域间不断融合，数据库技术应用更加广泛并愈加受到人们重视[1]。

1 大数据环境下数据库技术特点

1.1 统一性

大数据环境下，数据处理需要具备统一性，没有统一性的数据会降低数据处理效率，数据处理效率则直接关系到大数据应用效率，而统一性数据产生需要依赖于数据库统一。传统数据库类型繁多，加上时代发展带来的数据种类增加，不同类型数据难以实现统一管理。在传统数据库系统搭建模式多样化背景下，不同类型数据库不兼容现象时常发生，面对大数据时代发展，数据库技术随之升级，不同类型数据库之间实现统一建设，大数据环境下数据库技术统一性特点随之产生。

传统数据库间不兼容、不统一产生的数据资源闲置、浪费等现象在数据库统一建设后得到解决，数据处理效率得到进一步提升。企业、公共服务等在数据库统一化建设基础上不断创新，数据存储、管理等功能不断优化，数据利用效率提升促进生产力发展，并最终推动社会发展。

1.2 共享性

大数据环境发展依赖于数据信息处理效率不断提升，只有数据处理效率提升才能满足海量数据处理并开发利用，没有足够的数据处理效率，大数据环境缺乏形成基础。数据存储、管理都功能实现需要依靠数据库技术实现，数据库技术升级与优化是大数据环境形成的前提条件，共享性则是数据库技术在优化升级过程中产生的技术特点。

数据库技术共享性对数据高效传输与利用具有推动作用，数据共享使人在获取数据资源、传输数据资源、利用数据资源时更加简便、快捷、迅速，数据信息利用率提升推动大数据环境产生。在数据库技术具体优化升级过程中，数据库子节点搭建更加科学、合理，数据库技术产生更多功能，共享更容易实现。数据库技术统一性与共享性特点，促进大数据环境发展，提升了数据信息资源利用效率，数据库技术的价值进一步提升[2]。

2 大数据环境下数据库技术应用现状

2.1 数据库技术融合面向对象方法和技术应用

面向对象方法和技术应用于数据库技术能够更好的满足用户个性化需求，针对用户对数据处理的需求进行设计开发使用户数据传输与应用更加安全、高效。两者融合后会形成面向对象的数据库，这种数据库具有密集型特点。数据密集会导致数据处理难度增加，数据存储时对数据进行分类整理能够有效提升数据资源利用效率，降低数据处理难度。因此，面向对象数据库需要选择具有识别类型关系功能的存储技术配合使用，以便提升数据处理效率[3]。

2.2 数据库技术融合多媒体技术应用

大数据技术促进多媒体发展，多媒体技术与大数据技术融合成为时代发展趋势，数据库技术作为大数据技术技术的核心组成部分，数据库技术与多媒体技术相互融合。两种技术分别具有各自不同优势，两者相互促进、相互融合能够实现共同发展。多媒体在数据库技术帮助下能够更好的利用信息资源，在数据库引入、存储等多个方面起到安全保护作用，根据多媒体数据信息特点开发设计专门数据库，用户在使用多媒体数据时将更加快速、简便，安全性更高，数据库技术在两者相互促进、共同发展过程中不断升级，形成更多种新型数据库。

数据库技术应用于多媒体技术主要从三个方面实现，第一个方面是数据库技术升级推动多媒体数据存储、处理等多个环节更加便捷、快速；在大数据环境下，多媒体数据信息更加庞大，数据库功能需要不断升级来适应数据信息增加，根据多媒体数据信息特点开发设计新型数据库是两者融合的具体方式。第二个方面是不同类型多媒体数据间集成过程中相互兼容问题解决需要依赖数据库技术发展，对不同类型多媒体数据库进行统一化建设，使不同类型多媒体数据实现快速传输与交叉调用等是两者融合的方式。第三个方面是大数据环境下用户交互数据处理需要依靠数据库技术，多媒体技术满足用户个性化需求会与用户产生大量交互数据，在移动通信等技术发展推动下，交互数据具有即时性、繁杂性、分布性等特点，数据处理难度随之增加，数据库技术升级并与多媒体技术融合能够使多媒体技术产生更大价值，使之更好的服务于用户。数据库技术价值随之提升，对结构化与非结构化数据的处理能力得到提升。

2.3 数据库技术融合人工智能技术应用

人工智能技术依赖计算机技术发展，是利用计算机模拟人脑功能来处理信息的技术，人工智能技术发展是使计算机从对数据进行处理延伸到“知识处理”范畴，即像人脑一样利用知识解决问题，而非简单的数值计算。人工智能技术与数据处理关系密切，数据库技术与人工智能技术各具特点，具有相互促进关系。数据库技术发展促进人工智能技术在数据整合等方面更加高效，人工智能技术发展能够促进数据整合更加具有逻辑性并促进数据库技术发展。

两种技术在不同方面具有优势，呈现出不同特征。数据库技术优势在于数据处理与利用，人工智能技术优势在于模拟人脑“知识处理”过程，具有区别于数据计算的逻辑推理特征。两种技术融合能够产生相互促进效果，数据库技术发展为人工智能技术提供动力，人工智能技术发展促进数据处理高效运行，人工智能技术赋予数据库对数据进行逻辑推理与判断的能力，从而有效推动数据库技术实现创新，数据存储量、处理速度、数据分析、产品设计等多个方面将得到提升。

2.4 其他类型数据库技术应用

数据库技术与其他行业技术融合会产生不同类型数据库技术，随着大数据时代不断发展，数据库技术在各个行业发挥出更大的价值，大数据环境逐渐完善。除面向对象数据库、多媒体数据库以及人工智能数据库外，数据库技术不断与更多其他学科技术相融合，数据库技术不断拓展、延伸[4]。

数据库技术对数据高效处理能够为人提供更有价值的服务。在信息检索方面，数据库技术发展使人在寻找数据库系统中的某一特定信息时更加快速、便捷，用户输入查询信息的相关内容时，数据库技术能够为用户呈现更加具体的信息，并根据用户需求不断调整自身呈现内容，方便用户寻找自身想要检索的信息。随着互联网、移动通信等技术不断发展，信息数据爆炸式增长，人对信息检索的需求逐渐增加，各个行业与互联网融合，促进数据库技术应用范围逐渐拓展到各个行业。在数据库技术不断发展的支撑下，信息数据数量增大、繁杂性升高等并没有使人在信息检索上出现较大困难，甚至于随着数据库技术不断发展，人信息检索时更加快捷。数据库技术跟随互联网技术发展获得机遇，数据库技术应用范围随着互联网技术应用不断拓展，信息远程传输、共享，信息数据存储、处理，电子商务快速发展等都离不开数据库技术支持。

在辅助决策方面数据库技术也发挥着巨大作用。企业、事业单位等各种组织在做出重要决策时往往需要综合数据信息等多种因素进行判断，准确、充分的数据额能够帮助人进行更好的决策，使最终决策更加科学、合理。企业、事业单位等组织内部会产生大量数据信息，决策者想要在庞大数据库中找到利于决策相关信息，便需要依赖数据库技术。数据库技术帮助各种组织更好的存储、处理、传输以及利用数据信息，决策者从大量数据信息中快速、准确提取自身想要获取的信息，以数据分析结果为基础进行决策。人工智能数据库对辅助决策作用更加巨大，人工智能对数据进行逻辑推理使决策者利用数据信息效率更高[5]。

3 大数据环境下数据库技术具体应用实践

3.1 分布集群数据库

分布式数据库系统由多个计算机系统组成，每一个计算机都像一个仓库存储着数据信息，不同计算机之间通过网络相互连接，实现信息共享，全部计算机系统通过数据库技术有机结合成为一个整体。系统内每一台计算机都能够对其他计算机数据信息进行提取、管理等操作，多台计算机性能等通过数据库技术融合在一起为用户提供更加优质的服务[6]。

多个分部署数据库相互连接使数据库中各个数据信息受到逻辑整体控制，在这种控制作用下，数据在各计算机间实现快速、稳定传播。逻辑整体控制使多个计算机受到统一管理，数据信息传递更加快捷、安全，不同计算机在数据传递过程中产生的问题能够被及时发现并解决。在通信技术、远程连接技术等支撑下，不同计算机之间连接更加紧密，组成的分布式数据库整体性更高，多个计算机存储的海量数据受到逻辑整体控制更强，在分布式数据库中，数据信息传递、存储、处理等操作安全性、效率等进一步提高，用户对数据的利用将得到更大保障。在分布式数据库系统中，网络协议转换与处理具有统一性，系统携带的混合网络拓展功能促进不同计算机网络协议实现转换等。多个计算机数据库在统一化管理下形成一个相互融合、相互联通的高级数据集群，数据库内部数据传递、处理等功能更加稳定、完整。

3.2 高可用集群

数据库高可用性是指数据库能够完整储存信息并保证信息安全，即数据库能够始终维持稳定运行，用户不会因为数据库故障出现损失，保证用户数据安全。缓存交互技术是数据库高可用性实现基础，数据库通过缓存交互技术实现数据平台间转移，数据库实例信息能够被更好应用[7]。

停机是数据库需要面临的挑战之一，停机可以分为计划性与非计划性两种，两种停机都对数据库技术提出更高要求，前者是数据库系统维护与管理所需进行的有计划停机，后者是不可预测因素造成停机，突发性、高破坏性是数据库技术需要解决的问题。为应对包括停机在内的多种问题与挑战，高可用集群数据库技术不断发展，衍生出三种主要技术类型，即负载均衡技术、全局事务并发控制技术以及多节点并发访问文件控制技术。在多种技术支撑下，单一节点负载能够保持稳定、多节点信息能够快速复制并与字典数据保持统一、同一数据能够快速得到处理并减少其错误现象发生。数据存储、传递、处理等操作安全性随数据库技术提升而增加，用户数据信息利用效率、数据信息处理稳定性等也随之增加。

3.3 高可靠集群

高可靠集群同样追求数据库稳定性与安全性提升，数据复制技术是其技术基础。服务器在处理来源不同、类型不同等复杂性更高的数据时，服务器受到更大压力与负荷，从而使数据库安全性与稳定性降低。通过数据复制技术能够减轻系统访问压力，保证数据库安全、稳定运行。数据在不同服务器中复制传递，增加了异地信息数据处理速度，服务器压力也会分散到其他更多服务器中，使服务器负荷保持在较低水平。

同步技术是高可靠集群重要特点，同步技术使数据库统一性更好实现，数据在统一处理和调配下实现同步协调。高可靠群同步技术所需设备少、操作相对简单，便于用户使用，数据同步处理能够促进效率、质量提升，提升数据库稳定性与安全性[8]。

4 结语

在大数据环境下对数据处理效率、安全性、稳定性等问题要求不断提高，数据库技术优化与升级则是解决大环境下数据处理问题的关键，分布式数据库技术、高可用集群、高可靠集群等对提升数据库安全性、运行效率等具有重要帮助作用，促进数据库技术更好的应对大数据环境下信息量庞大、内容繁杂、安全性、稳定性等诸多问题，最终更好的满足用户个性化需求。大数据环境下，数据库技术正在与多媒体、人工智能等其他领域技术展开广泛、深入融合，数据库技术将跟随时代发展获得更多改进、产生更多类型，数据库技术将逐渐进步、完善，受到其他领域技术带动，并为其他领域进步提供助力，促进大数据环境发展。