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数字通信世界
2023.04
1  分布式数据库及其关键技术概述
常见mpp数据库
1.1 分布式数据库的内涵
多数专家及技术人员都习惯将分布式数据库称为分布式数据库系统，是一种使用若干个小型计算机系统组建而成的数据库。每台计算机都能够单独放在一个地方，而且都具有完整拷贝副本、形成自己局部数据库的功能，不同计算机系统在网络支持下相互连接成一个完整逻辑、全局逻辑上的大型数据库，该数据库可呈现出物理分布状态，因此被称为分布式数据库[1]。
1.2 分布式数据库的关键技术
分布式数据库建立过程中除使用到了若干小型计算机系统，还结合应用到了MPP 架构技术、混合存储技术、透明压缩技术、智能索引技术、自动数据分片技
术等关键技术，具体技术原理及特点如下。
1.2.1 MPP架构技术原理及特点
可借助MPP 架构技术实现对海量数据信息的处
理，其原理在于利用大量不同的处理单元计算、处理和存储数据信息，确保分布式数据库系统能够正常运行，具有数据处理能力强、技术操作简单等特点。MPP 架构技术还能够动态化扩展数据信息，使系统各节点能够共同作用处理海量数据，并实现对海量数据分类、信息交互、信息资源访问等，提高分布式数据库系统的运行效率[2]。
1.2.2 混合存储技术原理及特点
混合存储技术是分布式数据库系统存储海量数据
信息的关键，能够提高数据库的数据信息处理功能及
布式数据库技术的应用价值及方法
吴    丹
（武警河北总队，河北  石家庄  050051）
摘要：
大数据技术与数据库技术都是现阶段兴起的新型技术，两者都具有很强的兼容性及适用性，所以两者在很多情况下都可以联合使用。分布式数据库技术是影响力较大且应用较为广泛的一种数据库技术，通常被应用于大数据技术中，主要作用是完善大数据系统的功能，如数据分析功能、数据处理功能、数据储存功能，甚至还实现了数据共享、数据加密处理等功能，使得大数据系统的运行效率及数据信息管理性能等得到提升，故将分布式数据库技术应用于大数据中是非常必要的，理应引起重视注。文章首先概述了大数据与分布式数据库技术，然后分析了大数据中分布式数据库技术的应用价值，最后分析了大数据中分布式数据库技术的应用方法，希望能够为相关技术人员及研究者提供参考价值。
关键词：
大数据；分布式数据库技术；应用价值；应用方法doi：
10.3969/J.ISSN.1672-7274.2023.04.043中图分类号：
TP 311.13              文献标示码：A              文章编码：1672-7274（2023）04-0131-03Application Value and Method of Distributed Database Technology in Big Data
WU Dan
(Hebei Armed Police Corps, Shijiazhuang 050051, China)
Abstract: Big data and database are emerging at this stage of the new technology, both have strong compatibility and applicability, so they can be used in many cases. Distributed database technology is a more influential and widely used database technology, which is usually applied in big data. Its main role is to improve the functions of big data system, such as data analysis function, data processing function, data storage function, and even realize data sharing, data encryption processing and other functions. The operation efficiency and data information management performance of the big data system are improved, so it is very necessary to apply the distributed database technology to the big data and should be paid attention to. This paper first summarizes the big data and distributed database technology, then analyzes the application value of distributed database technology in big data, and finally analyzes the application method of distributed database technology in big data, hoping to provide reference value for relevant technical personnel and researchers.
Key words: big data; distributed database technology; application value; application method
作者简介：吴  丹（1988-），女，河北石家庄人，工程师，本科，研究方向为大数据技术。
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存储量，在该技术支持下还能够实现对数据的实时查询、统计及分析。混合存储技术具有灵活性高（提高数据库系统运行效率）、处理响应速度快（能同时读取同列所有数据）、扩展性高（能分类和存储多种数据且不会降低数据的扩展性）等特点，技术流程见图1。
自动拆分、分类和处理数据库中的数据信息，然后将
不同数据传输到对应的子数据库中，最后进行分区负载分流。自动数据分片技术具有自动分片连续数据、定键和均匀分片不连续数据等特点。
2  分布式数据库技术的应用价值及应用要点
2.1 分布式数据库技术的应用价值
第一，分布式数据库技术的应用能够强化大数据平台的数据信息处理能力，并增加数据信息储存量，加快大数据技术发展步伐。第二，分布式数据库技术的应用能够满足各种大数据平台用户的数据处理需求，能为相关技术研究者提供数据依据，这对社会发展、科学技术发展都起到积极的促进作用。第三，分布式数据库技术能够将信息处理技术、数字化技术及云计算技术等进行有效整合，从而实现对海量数据的高效分析及处理，还能够实现对各种数据信息资源的有效利用，提高信息处理及数据资源应用水平。第四，更科学、更先进的分布式数据库技术能满足用户需求、提高用户体验感、扩大数据库信息处理功能储存量、提高信息资源处理效率[4]。第五，应用分布式数据库技术能够缩短数据信息收集时间、分析时间、处理时间，从而提高数据库运行效率，满足用户的各种数据处理要求。
2.2 分布式数据库技术的应用要点
2.2.1 充分发挥MPP架构技术的非共享特性
可在分布式数据库中设置先进的MPP 非共享架构（也称为I/O 处理架构），以消除不同交互节点信息处理中的I/O 冲突，使不同节点之间的信息完全不共享，从而实现多个节点信息并行处理，提高数据信息处理效率[5]。利用MPP 架构技术的非共享特性可实现数据库的单独处理功能，减少因为多个节点交互过程错误发生，有效提高数据处理准确性及处理效率。
2.2.2 不断优化数据库性能
利用透明压缩技术优化数据库的数据恢复功能、数
据迁移功能、数据备份功能；利用智能索引技术优化数据库的信息传递功能、信息索引功能、信息过滤功能、数据统计功能、数据信息识别功能、数据信息分类功能等。
2.2.3 有效分割数据信息
分割数据信息是实现数据信息分类、数据信息传递、数据信息处理及存储的关键，可借助自动数据分片技术有效分割数据信息，并将数据信息分布到不同数据库，然后对数据信息进行流式分载，从而提高数据
处理效率。
图1 混合存储技术流程示意图
1.2.3 透明压缩技术原理及特点
透明压缩技术能够强化分布式数据库系统的数据信息分类功能及压缩功能，能够将海量数据压缩到一个较小存储系统中，从而实现对海量数据的集中化处理及储存。其原理在于先利用计算机编程技术设置压缩功能指令，然后根据压缩要求设置指令的灵活性、操作规范及流程等，最终实现对海量数据的有效压缩。透明压缩技术具有内容依赖性高、压缩操作简单、数据空间比小等特点，而且还能够强化数据信息查询功能，使查询过程中能够实现同时多次响应，提高查询结果准确度[3]。
1.2.4 智能索引技术原理及特点
智能索引技术能够完善分布式数据库系统的智能
索引功能，其原理是利用智能索引技术索引数据信息，并将索引到的数据信息转变为粗粒式数据包，然后对数据包进行分类，最后过滤和统计数据信息。智能索引技术不仅能够描述数据信息的关联性关系，还具有较强的数据信息识别功能、分类功能、查询功能和处理功能。智能索引技术具有占用空间小、扩展性高、信息资源优化效果好等特点，技术流程见图2。
图2 智能索引技术流程示意图
1.2.5 自动数据分片技术原理及特点
自动数据分片技术的原理在于利用片键处理方式
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2.2.4 要不断增加存储量
利用混合存储技术在分布式数据库最初设立时将不同类型、不同节点的数据集中在节点服务器中，然后将服务器中的数据信息全部集中传送到指定的数据库或者数字控制中心，以实现集中存储及管理[6]，既提高了数据信息资源存储量，又提高了数据库的数据信息处理效率及数据统计准确度。
3  分布式数据库技术的具体应用
分布式数据库技术主要应用于大数据负载支撑、
大数据系统扩容、业务管理及大数据加载等方面，具体应用如下。
3.1 分布式数据库技术在大数据负载支撑方面
的应用
大数据负载支撑也可以理解为数据加载支持，是数据处理过程中的必要环节，也是常见的数据处理问题，需要严格控制数据加载速率才能确保数据处理效率及数据库运行安全。集中数据处理过程中会出现冗余现象，此时的数据库会进入负荷管理状态，需要借助分布式数据库技术来控制整体数据同时运行，还能够实现对数据信息的分类管理、自动加工处理、重复数据强化筛选处理、数据分析等，从而降低因集中处理数据导致的冗余现象发生率，最终提高大数据负载支撑性能、数据计算准确度和数据处理效率[7]。
3.2 分布式数据库技术在大数据扩容方面的应用
大数据系统扩容是大数据环境下获取更有价值数
据信息资源的关键，故必须不断优化大数据系统扩容方面的技术，提高大数据容量，为数据信息资源获取、分析、统计、管理及利用等奠定基础。而分布式数据库技术的应用则能够提高数据分析准确性，并扩大大数据平台的容量。因此，可借助分布式数据库技术增设数据存储节点功能，然后在该基础上重新设计数据库，以不断扩大数据存储量，满足各种数据信息的储存及扩充需求。而且分布式数据库技术还能够降低数据管理要求、提高信息获取及读取效率、数据分析及处理效率、信息资源数量，从而满足用户实际需求。
3.3 分布式数据库技术在业务管理方面的应用
这里的业务管理是指基于互联网实现转型后的业务管理系统，具有很强的信息化及网络化特点，为提高业务管理水平，各行业都积极引进了云计算、大数据等技术，并建立了相应的大数据平台及业务数据信息管理系统。随着大数据时代的到来，业务管理也逐渐走向数字化发展道路，所以需要实现对各种数据信息资源的挖掘及利用[8]。因此，很多行业都积极利用分布
式数据库技术完善业务管理系统，并配套了相应的用户信息处理系统、业务数据库、业务数据信息分类管理系统等，以提高业务数据信息处理效率，最终提高业务管理水平。
3.4 分布式数据库技术在大数据加载方面的应用
大数据加载是获取和处理数据信息的关键，可利用分布式数据库技术提高大数据加载效率，从而快速获取数据信息，并自动备份和处理数据信息，然后自动统计、加载数据，提高大数据的信息处理效率及准确度。利用分布式数据库技术还能够完善不同节点的数据加载功能及处理功能，从而提高整体数据加载效率。例如在大数据平台上增设分布式数据库后，每日的信息获取量将扩大到原来的10～100倍，从而大幅度提高大数据的加载速率，实现对海量数据的高效处理[9]。
4  结束语
分布式数据库具有很强的兼容性及适用性，能够
与其他技术相容，也能够应用于各领域，推动各领域数字化发展。分布式数据库技术具有很高的应用价值，除能够提高大数据系统的计算效率及数据分析结果准确度以外，还能够完善大数据系统的数据共享、数据加密处理等功能，使大数据系统能够满足各种数据分析及计算需求。所以必须将分布式数据库技术高效应用于大数据系统中，以充分发挥出分布式数据库技术的作用及价值，从而达到提高大数据系统运行效率及数据分析准确度的目的。因此，上文从大数据负载支撑、大数据系统扩容、业务管理及大数据加载等方面分析了分布式数据库技术的有效应用方法。■
参考文献
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料，2020,21(6):150-151.
[6] 侯晓东，王勐，周轩宇．分布式数据库技术的现状和发展方向[J]．中国
新通信，2020,22(8):120.
[7] 王志辉．分布式数据库技术在大数据中的应用[J]．信息系统工程，
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[8] 贾钦．分布式数据库技术在大数据中的应用[J]．电子技术与软件工程，
2019(8):162.
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