基于大数据背景探析信息管理中计算机数据库系统的有效应用

罗伟文

目前我国已经进入了大数据时代，数据处理工作量大大提升，这也对信息管理工作提出了新的挑战。随着大数据时代的来临，计算机数据库不仅需要增加信息处理速度，还需要在庞大的数据中对于有效信息进行筛选与提取。近年来我国已经针对大数据背景下信息管理工作的转变进行了计算机数据库系统的优化与升级，本文也将对此进行分析并探讨其应用模式。

一、大数据背景下计算机数据库系统应用现状分析

大数据背景下信息管理工作的首要特征便是庞大的信息处理量，在大数据时代每天所产生的数据不可胜数，这也导致信息管理工作需要面对大量的数据。而且随着信息类型的增加，现有的计算机数据库所能处理的信息类型愈发显得有限，大量数据难以得到高效的处理。而大数据背景下，大量的有效信息正是包含在庞大的数据之中，因此有效信息的提取显得尤为关键。大数据背景下信息管理工作的另一个特征便是高速化，由于大数据时代信息的爆炸式增长，信息管理工作必须要快速完成信息的收集整合及分析工作，这样才可以跟得上大数据背景下新信息产生及扩散的速度。但由于数据种类的增加及涉猎范围的愈发广泛，信息处理工作量也显著提高，信息处理模式也由因果关系分析向相关性分析转变。近年来我国研究人员基于大数据背景下的信息管理工作特点进行了计算机数据库的优化，但是目前我国的计算机数据库系统依旧存在诸多的问题，限制了信息管理工作的效率，不能满足大数据背景下人们对于信息管理工作的需求。

首先目前我国信息管理工作所使用的计算机数据库系统的信息存储结构依旧沿用传统的模式，导致不能在存储阶段对于不同类别数据进行合理的划分并分别存储。信息存储结构的老化也影响着后期的信息筛选及提取工作，传统的信息存储模型使得相关信息提取工作较为困难，同时信息筛选算法也没有进行升级，传统的信息筛选模式不仅效率低下而且筛选范围较窄。由于信息筛选及提取工作的问题，在进行后续信息数据分析处理时当前的计算机数据库系统也不能真正做到对于所有相关数据的全面分析，且大量的数据处理工作依旧建立于因果关系分析之上，大数据中包含的有效信息不能被真正利用。

另外目前我国信息管理工作人员只重视大数据背景下信息的分析处理工作优化，往往忽视了信息安全问题，导致目前信息管理计算机数据库系统的安全防护技术也没有进行及时的升级，数据库系统安全性得不到保障。

二、大数据背景下信息管理中计算机数据库系统应用探析

首先计算机数据库系统需要应对大数据时代多种类、大规模的数据存储工作，而随着云存储技术的不断完善，目前计算机数据库系统的数据存储已经可以利用云存储技术进行大数据的存储与提取。其结构主要由云存储、云计算及检索模块组成，信息管理工作所需要的数据会被存储于各个云存储节点之中，计算机数据库在引入了云存储技术之后，不同的数据库系统通过网络系统连接，各个数据库间的数据也实现了连通，这样也使得数据库系统所包含的数据种类更加丰富。而在数据信息的存储过程中，计算机数据库系统还应对相关档案进行分类整理存储，并利用回归方程对档案分布密度进行前期的计算，藉此优化数据存储的分布，为后期的信息提取及分析工作提供便利。

在利用云存储技术解决了大数据背景下计算机数据库系统数据存储难题后，目前技术人员还对信息的提取模式进行优化。区别于以往的因果关系数据检索模式，为了应对大数据背景下多种类数据的信息提取，现阶段通常建立于数据联合密度函數，对于关联数据进行提取，同时利用并行闭频繁项集挖掘技术进行相关数据的全面挖掘提取。在云存储的基础上，云计算技术可以有效提升数据的处理速度，而虚拟化技术的引入也可以节约技术的应用成本。而在大数据背景下数据的种类的规模变化难以控制，数据库系统也需要增强自身的扩展性以适应未来的数据处理工作。

SQL是目前最主要的关系数据库语言，其可以通过结构化查询语言实现对于多个数据库信息的查询，而且通过结构化查询语言可以进行嵌套，这也让SQL数据库技术拥有更为强大的功能，但是在大数据时代信息量的爆炸式增长及数据间关联性的降低使得SQL这种关系数据库语言应用效果大打折扣。NoSQL数据库可以有效改善SQL数据库存在的不足，NoSQL是一种非关系数据库，其在工作过程中不需要强制改变数据格式，可以同时对多种格式及类型的数据进行查询与分析，较之于SQL数据库拥有更高的信息处理效率。例如在社交网站上的用户动态数以亿计，SQL数据库难以高效完成有效信息的查询。而NoSQL数据库采用通过摒弃数据因果关系分析而实现了关联性查询与分析，不仅提升了数据查询速度还提升了计算机数据库系统的信息兼容性，便于多种类数据的介入，让计算机数据库系统可以更好地应对大数据时代的工作需求。

NewSQL数据库则是在具有NoSQL数据库对海量数据的高效处理能力的同时支持传统的ACID及SQL数据库技术，同时具有两者的优点因此有着广阔的发展前景。

其次分布存储技术的应用也提升了计算机数据库的工作效率，这种技术利用网络专线或高速的网络同时将多个数据库与总服务器完成搭建，形成一个总的数据库传输网络，这种状态使得看似分离的数据库在整体上形成了一个逻辑上的统一，不仅可以解决大批量数据存储的问题，而且多个服务器的共同服务实现了数据的高度流通，缩减了数据处理的时间，使大数据平台的高效性充分的发挥出来。在分布存储技术的基础之上，目前云计算技术也得到了长足的发展并被广泛应用于计算机数据库之中，云计算技术是通过将庞大的数据分析程序分割为无数个子程序并由不同的服务器单独完成子程序的运算并反馈于用户终端，完成整体运算分析工作。基于分布存储网络计算机数据库系统可以轻易地实现云计算网络的搭建，这样数据分析处理速度也可以大大提升，满足大数据时代下庞大的数据处理工作要求。基于大数据关联性弱、数据量庞大的特点，计算机数据库在云计算使用时也需要改变传统的数据库模式，目前主流采用的是Hbase数据库，这是一个非结构化数据存储数据库，目前在智能城市工程、电商平台日常工作中得到了使用。

在大数据时代，在实现了数据的大批量存储和传输的情况下，信息的安全保证就被提到了一个更加重要的位置上，因为一旦信息出现泄漏，就是大规模的信息泄漏，这会造成非常严重的影响。二在信息安全的技术中，采用数据假币的方法对不同数据库在计算和存储的流程中均进行了加密。例如，加入用户密码，或采用不可逆的MD5算法，通过往复循环的计算，实现用户身份认证。另外，在使用云存储技术的同时可以引入安全测量模块，同时要赋予不同用户不同的权限等级从而确保信息安全。而在实际工作过程中如果操作人员需要对某些特定数据进行访问，其需要经过管理人员的许可方可进行操作，这样可以进一步提升计算机数据库的安全性。另外管理人员需要对计算机数据库的访问加以记录，并定期进行系统信息安全检查。

三、结束语

结合大数据背景下数据量大、数据种类多、网络安全性差等特点，计算机数据库系统首先需要结合云存储优化信息存储模式同时优化数据存储结构、优化数据提取算法，使相关数据挖掘提取更加全面，还要加强数据的相关性分析以提升信息处理速度，另外还要加强信息安全管理，使计算机数据库系统真正满足大数据背景下的信息管理工作需求。