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大數據時代數據管理技術研究綜述論文

實用文 時間:2021-08-31 手機版

  隨著計算機技術和網絡的快速發展,半結構化和非結構化等類型數據成幾何倍增長,學習和使用大數據管理技術順應時代發展潮流。本文從數據管理技術的發展進程出發,介紹了人工管理方式、文件系統管理方式、數據庫管理方式三種階段的管理方式。然后詳細介紹了關系數據庫和NoSQL非關系數據庫,并且將兩者從三種角度進行了對比。最后對未來大數據時代信息管理方式作出了展望。

大數據時代數據管理技術研究綜述論文

引言

  隨著計算機和網絡技術的快速發展,移動互聯、社交網絡、電子商務、云計算等各種新興服務的興起,極大拓展了互聯網的疆界和應用領域,隨之產生的是海量的數據,這些數據不僅來源的渠道多樣,并且數據規模和數據種類也是快速的增長,大數據時代已經來臨。大數據時代,無法將海量數據存儲和管理在一臺或者有限數目的服務器內,更無法借助有限的計算機去處理和管理大數據。因此,如何利用現有的資源應對當前數據量的快速增長,實現對大數據的有效、便捷、安全的管理,是當前國內外關于數據管理和數據分析亟需解決的問題。

1 數據管理技術的發展

  數據管理是指對各種類型的數據進行采集、存儲、分類、計算、加工、檢索和傳輸的過程。隨著計算機和網絡技術的不斷發展和改進,數據庫管理技術也在不斷的更新換代。到目前階段為止,數據管理技術主要發展歷程經歷了以下階段:人工數據管理方式、文件系統管理方式和數據庫系統管理方式。

  1.1 人工數據管理方式

  20世紀50年代中期,計算機初期被應用于科學計算方面,因此,早期的數據處理都是手工完成的。數據存儲只有磁帶、卡片和紙帶等低速存儲設備。既沒有操作系統,也沒有管理數據的專門軟件,此階段管理的數據,不能進行共享,且沒有獨立性,數據純粹面向應用,服務于應用。

  1.2 文件系統管理方式

  20世紀60年代中期,隨著計算機進一步的發展,不僅用于科學計算,而且更多地用于信息處理。對于數據存儲,有了磁盤、磁鼓等存儲設備。操作系統和高級語言的出現為文件系統管理提供了可能。此階段的文件系統,是按照相應的規則將數據組織成一個獨立的命名文件。這一時期的數據特點是:數據可以長期存儲在磁盤上、有專門的軟件進行管理維護、數據不再獨立存在,數據不止服務于應用,在一定程度上,數據的共享性得到了提高。

  1.3 數據庫系統管理方式

  20世紀60年代后期,數據庫系統管理方式逐漸形成并具有一定的規模。由于磁盤技術的不斷進步和發展,低成本、高速的硬盤占領了市場,為新的數據管理技術提供了產生的必要條件。對應的軟件技術也有一定的發展。數據庫系統是由計算機的軟硬件資源共同組成,實現了數據的動態、有規則、獨立存儲。如圖1所示。

2 大數據管理技術

  大數據是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。歸結為四個特點就是四“V”,即大量(Volume)、高速(Velocity)和多樣性(Variety)和價值(Value)。大數據首先體現在數據量上:全球著名咨詢機構IDC(國際文獻資料中心)在2006年估計全世界產生的數據量是0.18ZB(1ZB=100萬PB),而截至2011年這個數字已經提升了一個數量級,達到1.8ZB。這種數據產生的速度仍在增長,預計2015年將達到8ZB。隨著數據量的增長,得到龐大的數據源和樣本數據后,人們并不能容忍對于這些龐大的數據處理響應時間。因此,大數據需要在數據量提高的前提下,數據的處理和響應能力進行提高,從而確保數據延遲可以在人們的接受范圍之內。因此數據處理要得到有效的保證,那如何存儲和組織管理這些海量數據,值得我們去探索和研究。

  2.1 關系型數據庫(RDBMS)

  2.1.1 關系數據庫的提出

  20世紀70年代初,IBM工程師Codd發表了一篇論文“A Relational Model of Large Shared DataBanks”,隨之關系數據庫時代宣告到來。關系數據庫管理系統(Relational Database ManagementSystem,簡稱RDBMS)就是基于上述的論文而被設計出來的。在關系數據庫之前的系統主要有基于層次模型的層次數據庫、基于網狀模型的網狀數據庫等。以上幾種數據庫的主要不足是數據模型是很難被用戶所理解,并且編寫的軟件與數據模式依賴性比較高。Codd提出的關系數據模型是基于表格、行、列、屬性等基本概念,將現實世界中的各類實體及其關系映射到表格上,并且還為關系模型建立了關系代數運算。

  2.1.2 關系數據庫的應用

  關系數據庫系統最初主要是應用于事務處理領域。隨著數據的不斷積累增長,人們需要對數據進行分析操作,提取出有用的信息以支持決策等等。這些分析操作主要包括簡單匯總、聯機分析處理(online analytical processing,簡稱OLAP,主要是多維分析)、統計分析、數據挖掘等。有些分析處理需要對數據集進行多次的掃描,分析查詢執行的時間以分鐘或者小時計。與普通行存儲模式不同,一些學者提出了列存儲模式(columnar storage model)。列存儲模型有行存儲沒有的優勢特征,當查詢只涉及關系的某些數據列時,不會造成無關數據的提取,減少I/O操作,提高了查詢的效率。圍繞RDBMS,形成了一個完整的生態體系(廠家、技術、產品、服務等),提供了包括數據采集、數據管理、數據查詢與分析、數據展現(即可視化)等技術和產品,創造了巨大的數據庫產業,為社會發展做出了巨大貢獻。

  2.1.3 關系數據庫的不足

  大數據時代的到來,關系型數據庫并未做好全面的準備,出現了諸多問題,主要問題有以下幾個方面:

  (1)關系模型不容易組織和管理所有類型多樣的數據,例如在關系數據庫里,管理大規模的高維時空數據、大規模的圖像數據等都顯得力不從心。

  (2)如何才能通過大量節點的并行操作實現大規模數據的高速處理,仍然值得我們去探索。在關系數據庫上進行大規模的事物處理,不但需要解決查詢的性能問題,更需要解決修改操作的性能問題,大量的事物處理,需要高效完成,才能保證數據的持久性和可靠性。


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