數據庫技術在大數據的應用

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摘要：互聯網技術發展非常驚人，大量的數據產生。在云計算高速發展的今天，大數據結合數據庫集群技術，提升了數據處理的效率。

關鍵詞：大數據；數據庫集群技術；分布集群

一、分布集群數據庫在大數據中的應用

目前，許多數據增長率很高的大型數據庫系統正被用于改善全球人類活動，如通信、社交網絡、交易、銀行等，分布集群數據庫已成為提高數據訪問速度的解決方案之一。為多種類型的用戶在多個存儲中組織數據訪問，分布集群數據庫的問題不僅在于如何管理大量的數據，而且在于如何組織分布式存儲中的數據模式。智能數據組織是提高檢索速度、減少磁盤I/O數量、縮短查詢響應時間的最佳方法之一。基于規則的聚類是提供數據庫自動聚類和數據存儲模式解釋的解決方案之一，基于規則的集群通過分析屬性和記錄上的數據庫結構，將數據模式表示為規則。使用不同規則池分區的每個集群，每個規則與內部集群中的規則相似，與外部集群中的規則不同。分布集群數據庫是一種有向圖結構的進化優化技術，用于數據分類，在緊湊的程序中具有顯著的表示能力，這源于節點的可重用性，而節點本身就是圖形結構的功能。為了實現基于規則的集群，分布集群數據庫可以通過分析記錄來處理數據集的規則提取。分布集群數據庫的圖形結構由三種節點組成：起始節點、判斷節點和處理節點。開始節點表示節點轉換的開始位置；判斷節點表示要在數據庫中檢查的屬性。分布集群數據庫規則提取的節點準備包括兩個階段：節點定義和節點排列。節點定義的目的是準備創建規則，節點排列是選擇重要的節點，以便高效地提取大量規則。節點排列由以下兩個順序過程執行，第一個過程是查找模板規則，第二個過程是結合第一個過程中創建的模板生成規則。提取模板以獲得數據集中經常發生的屬性組合。在模板提取過程中，分布集群數據庫規則提取中只使用了少數幾個屬性，它旨在增加獲得高支持模板的可能性。與沒有模板規則的方法相比，該節點排列方法具有更好的聚類結果，這兩個過程中的規則生成都是通過圖結構的演化來實現。

二、在線規則更新系統的應用

在線規則更新系統用于通過分析所有記錄從數據集中提取規則，在大數據應用中，每個節點都有自己的節點號，描述每個節點號的節點信息。程序大小取決于節點的數量，這會影響程序創建的規則的數量。起始節點表示根據連接順序執行的判斷節點序列的起始點，開始節點的多個位置將允許一個人提取各種規則。判斷節點表示數據集的屬性，顯示屬性索引。在大數據應用環節，從每個起始節點開始的節點序列用虛線a、b和c表示，節點序列流動，直到支持判斷節點的下一個組合不滿足閾值。在節點序列中，如果具有已出現在上一個節點序列，將跳過這些節點。在更新每個集群中的規則時，重要的是要找到與最新數據不匹配的屬性。因此，規則更新中要考慮的屬性由以下過程確定。當計算集群中每個屬性和數據之間的輪廓值時，閾值設置為0.85，只有輪廓值低于0.85的屬性。將為規則更新過程中的判斷節點的屬性選擇。一些數據的庫存值和權重值低于0.85，因此這些值不包括在國民生產總值的規則更新中。在線規則更新系統中包含用于更新規則的屬性，每個集群都具有屬性的主要值，這些屬性是集群質量的錨定點，進而影響輪廓值。在線規則更新系統應用中，完成主要的規則提取過程，這是一個標準的規則提取，在線規則更新系統考慮到數據集中的所有屬性。執行該過程，對初始數據集進行初始集群；改善規則更新過程，僅對輪廓值低于閾值的數據執行。

三、大規模并行處理技術的應用

大規模并行處理技術主要用于編寫和調試現代處理器的程序，而不是本地匯編程序，所有的書面代碼都是從C/C++語言翻譯成一個低級的核心匯編程序。在大數據應用中，會產生很多數據，在數據的分析和計算中，應該結合編程技術，標準語言是面向傳統體系結構的，這就是為什么編譯器不能使用所有可能的DSP體系結構以最佳效率生成代碼的原因。為了獲得一個良好的優化代碼，有必要直接在低級匯編語言上編寫代碼。為了簡化編寫程序的任務，可以在某個處理器上使用面向代碼生成器。使用一個專門的匯編代碼生成器，使用并行結構化的編程語言可以獲得比在C/C++中翻譯的應用程序更高效的代碼，生成高效的匯編代碼，該代碼積極利用DSP內核的并行性和其他特性。低級匯編代碼是由所有編譯器生成的，但是它們與傳統的基于文本的語言（如C/C++）一起工作。大數據應用環節，在數據分類和計算中，當兩個計算操作在不同的操作單元上執行時，才能在一個dsp核心的vliw命令中并行執行兩個計算操作。根據運算執行單元的不同，計算運算可分為op1和op2兩種類型。屬于不同組使得在一個命令中執行兩個操作成為可能。第一種類型包括由算術和邏輯單元執行的操作，第二種類型包括由乘法器、移位器ms執行的操作。在模板中，標記“1”表示第一種類型的標識，標記“2”分別表示第二種類型。如果兩個操作具有不同的類型并且沒有數據依賴關系，則可以進行并行化，DSP核心的并行性是通過在一個核心中存在多個操作單元來保證的。在大數據計算和分析中，如果有足夠多的通用寄存器來執行這兩個操作，并且它們可以并行執行，代碼就會并行化，提升數據計算的效率。

四、結語

如今，計算機技術發展非常迅速，大數據得到廣泛應用。在海量數據產生后，應該結合數據庫管理相關技術，提升數據管理的效率。

參考文獻

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作者:袁霞 單位：廣安職業技術學院