一、前言
隨著云存儲、物聯網、移動互聯網等計算機前沿技術的不斷普及，數據庫技術在信息管理領域中的應用引起了人們的普遍關注。上世紀八十年代約翰奈斯比特所預言的“人們將被信息淹沒”已被證實，我們正處于一個信息大爆炸的時代，大規模信息的有效管理已成為難題。在這樣的背景下，數據庫技術應運而生，在信息管理中發揮的作用很快引起了科研人員的關注。目前，世界各國已在數據庫研究方面投入了大量資金，數據庫已成為計算機技術領域競爭的焦點。針對這樣的國際形勢，本文將重點探討數據庫技術在信息管理中的應用問題。
二、數據庫技術的基本知識
首先，介紹數據庫是如何產生的。美國IDC研究發現，互聯網數據以年均50%的速率增長，并且近年產生的數據站到數據總量的九成以上。總的來說，這些數據主要來源于科研、物聯網和人們發布在網絡上的各種信息三個方面。數據資料是科學研究成果的重要依據，科研人員所采集到的數據總量和年均增加幅度是十分可觀的。近幾年迅速興起的普遍應用于工業、漁業、畜牧業等各行各業的物聯網技術主要用來實現人和人、人和機器、機器和機器的信息交流，在這個過程中也制造了大量的數據。當今時代是一個移動互聯時代，IDC調查的結果表明全球每年的數據量已超過1800EB，可見人們發布在網上的信息數量也十分驚人。為了有效地管理和存取如此大規模的數據，上世紀中葉出現了數據庫技術。其次，介紹數據庫的相關概念。數據用來描述和記錄客觀事物的信息，分為數字、圖表、文字、聲音等多種形式。數據從采集、記錄、分析到傳播的整個過程稱為數據處理，數據處理的目的是保存珍貴的原始數據資料并從大量的數據中提取對人們有用的信息。關于數據庫的概念有多種形式，普遍被人們所認可的是數據庫是按一定規則存儲在PC內存或硬盤中的、可共享的相關數據集合。最后，介紹數據庫的基本特征。第一，數據庫中的數據有邏輯性和確定性，每一個數據庫都是圍繞特定的應用需求而設計的，并為特定的用戶群服務。第二，特定的數據庫用于表達客觀事物的特定方面，并能夠隨著客觀事物的發展而做出相應的調整。第三，雖然人們并未對數據庫的概念形成統一的認識，但是都普遍認為數據庫有著大容量、多類型、快速、低價值密度的特征，大容量指的是數據庫處理的數據總量達到了數據存儲困難的程度，多類型指的是數據的類型多到難以找到數據之間存在的關聯的程度，快速指的是數據處理的時間成本要低到能夠實時向用戶提供數據分析結果的程度，低價值密度指的是獲取的數據量越大有價值的信息越少。
三、數據庫技術在信息管理中的應用現狀
信息管理中應用的數據庫技術正在不斷發展。隨著計算機理論在數據庫技術中的應用越來越多，使數據庫技術水平不斷拓展，數據庫技術應用從最初的人工管理階段、文件系統階段，過渡到了現在的數據庫系統階段。從硬件角度講，人們對數據的存儲設備從最初的紙帶、卡片、磁帶逐漸發展為現在的大容量數字存儲設備。從軟件角度講，信息管理軟件經歷了從無到有的發展。從信息管理的數據來看，經歷了數據量從小到大、數據結構從無到有的轉變。數據庫技術在信息管理中的應用領域越來越多。從數據庫技術出現至今，研究人員從豐富的實踐中使這項技術得到了長足的發展。目前，數據庫技術的應用領域有江河湖海水文應用、生態保護應用、教學應用、公司管理應用、政府管理應用等。總之，在我國的工業、農業和服務業中都普遍使用了數據庫技術，極大地促進了信息管理效率的提高，也極大地促進了生產力的發展，為我國各行各業的信息管理提供了可靠的技術保障。數據庫技術的安全性不斷提高。數據庫技術的安全性是眾多用戶普遍關注的問題，目前的信息管理普遍使用了數據庫系統，給信息管理帶來了極大的便利，也提高了信息管理的效率，也使信息傳播的速度越來越快。研究人員在數據庫技術安全性方面也做了充分的研究，為數據的安全提供了可靠的保障。一方面，數據庫系統都能方便的備份信息和恢復數據，這就極大地降低了誤操作或計算機崩潰造成數據丟失的風險。另一方面，研究人員還在數據庫系統中采取了豐富的安全措施，以防數據庫被非法訪問和非法更新，降低了數據被非法盜取的風險。
四、數據庫技術實現信息管理的流程
雖然數據庫中的數據來源于方方面面、數據類型也各種各樣，但是數據庫處理數據的方式是相同的。一般來說，數據庫技術實現信息管理需要經過數據獲取、數據處理、數據分析和數據解讀幾個步驟。總體上來說，數據庫技術實現信息管理的步驟是首先采集各種各樣的數據，然后在經過數據處理轉換成相同數據結構之后，采取合適的方法分析數據，最后以直觀的形式提供給用戶。數據采集是數據庫技術實現信息管理的第一步，即使用各種各樣的方法獲取大量、多類型的數據。常用的數據采集的方式有傳感器采集、數據檢索工具采集、二維碼采集等。隨著智能手機的普及和移動設備功能的日益豐富，基于移動互聯技術的信息逐漸成為了信息采集的主要方式，這在加快信息傳播速度和提高信息采集精度的同時，也是要管理的.信息量迅速增加。用數據庫技術實現信息管理還要完成數據處理，目的是完成所采集數據的加工，使采集到的數據變為易存取、易管理的形式。由于采集到的數據量巨大，數據結構也極其復雜，直接進行數據存儲的難度很大，也數據分析帶來了極大的困難。數據處理就是將各種類型的數據信息統一成單一的類型，以降低數據分析的難度。此外，數據處理的目的還有剔除所采集數據中無效、無用、錯誤的數據成分，以提高數據的質量，減少數據分析的工作量。數據庫技術實現信息管理的核心是數據分析，目的是獲得有價值的信息。數據處理為數據分析打下了良好的基礎，為數據分析提供了原始數據。數據庫的信息管理也不能使用以前的數據挖掘、數理統計、傳統算法等手段，這些傳統的數據分析手段無法高效地完成大規模數據的分析。谷歌公司提出來的云計算概念、分布式技術、批處理技術等在數據庫信息管理方面發揮了巨大的作用。
五、信息管理中用到的關鍵數據庫技術
數據存儲是信息管理的基礎，數據存儲技術是信息管理中用到的關鍵數據庫技術。分布式文件系統的作用是有效的存儲數據，是目前信息管理中應用最多的得數據存儲技術之一。分布式數據庫是為提高數據管理的質量和效率而開發的，目的是提高數據讀取和存儲的速度，因此也屬于信息管理中用到的關鍵數據庫技術。云存儲技術是最近新發展起來的數據存儲技術，不僅極大地提高了數據存儲容量，也面向更為廣闊的用戶群體，極大地提高了數據存取的速度。數據的分析和處理是數據庫信息管理的核心，數據分析和處理技術是信息管理中用到的關鍵數據庫技術。云計算技術是數據庫處理的基礎，云計算計算模型已被各行各業應用在了信息管理中，云計算借助互聯網計算得到抽象、容易存儲的信息。MapReduce技術也是一種有代表性的批處理技術，采用并行數據處理的手段，這項技術的核心思想對數據分類，每一類的數據處理分別在不同的任務區進行，最后將各任務區處理得到的結果進行整合，這樣就提高了信息管理的效率。GFS分布式文件系統也是信息管理中用到的關鍵數據庫技術。該系統采用分布式處理手段，完成數據存儲并提高采集數據的可靠性，為上層應用搭建可靠的底層驅動。GFS不同于以往的分布式文件系統，其容錯能力強、數據存儲速度快，使用環境的要求也更加苛刻，更適合數據庫的信息管理。隨著數據規模的大幅度增長，GFS系統也在不斷升級以適應新形式下的應用。由于GFS分布式文件系統擁有良好的開源特性，使用戶能夠開發適合各自需求的信息管理系統。
六、結論與展望
綜上所述，數據庫技術已被廣泛應用在信息管理中，給人們的工作和生活帶來了極大地便利。本文在介紹數據庫基礎知識的基礎上，介紹了數據庫技術在信息管理中的應用現狀和使用數據庫管理信息的流程，并指出了信息管理中用到的數據庫關鍵技術，對數據庫技術在信息管理中的研究應用有一定的參考作用.
引用：
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