數據庫技術在信息管理中的應用

和 挺

（云南工商學院，昆明 651701）

互聯網的普及使人們的日常生活及工作中充斥著海量的信息數據，如果依然采用傳統管理模式來處理大量信息，很難滿足管理要求，管理效果不盡人意。數據庫技術在一定程度上可以緩解數據管理難題，與傳統方法存在較大的區別，主要根據信息使用者需求針對性管理信息數據。在確保數據安全的同時，對推進信息數據準確且高效的運行在當今信息管理領域中有著深遠的影響?；诖?，本文站在科技視角下重點針對信息管理中的數據庫技術進行分析，希望能夠不斷改進與優化數據庫技術優勢，為推進信息管理智能化提供有價值的參考。

1 數據庫技術原理及特點

1.1 原理

數據庫技術主要用于管理中，重點在研究及應用數據庫，屬于軟件科學的一種創新技術。在數據庫技術中包含著諸多內容，例如數據、數據處理、數據庫和數據庫管理系統等。其中數據是對現實生活中不同類型事物及抽象概念的描述，具有儲存功能，涉及到的內容有文字、數字、聲音及圖形等。數據處理重點在于收集、整理、儲存、加工和傳播數據，基于大量原始數據，從中抽取并推理具有價值的信息，為作出準確決策提供依據；同時利用計算機技術對大量數據進行保存、管理，實現資源的優化配置及合理使用。數據庫屬于計算機輔助性存儲器中數據集合體，具備了組織性和共享性特點。數據庫管理系統屬于專業數據管理軟件，具體結構框架如圖1 所示。其主要是對數據獲取、管理及儲存，針對用戶不同類型數據訪問請求快速完成，并給予存有內在關系的數據模型相應的支持。數據庫管理系統具備強大的功能性，其中數據定義功能體現在數據定義語言層面，比如數據庫、表格、字段和索引定義的完成，修改及創建等；數據操縱功能主要用于完成數據庫修改、刪除和插入等一系列操作；數據查詢功能重點是查詢及操作數據庫中不同類型的數據；數據控制功能是重點控制及運行數據庫，涉及到的環節有檢查、執行和維護等，在此系統中結構化查詢語言屬于標準語言，擁有相同的基本語法。

圖1 數據庫管理系統的實現結構

1.2 特點

1.2.1 靈活性

數據庫技術自身具有較為明顯的靈活性特點，不但確保了數據信息收集的高效性，而且實現了有效整合及快速分析數據信息的目的，日常事物處理的效率大幅度提高。由于信息技術發展速度較快，技術創新逐漸推進，實踐經驗越來越豐富，所以數據庫中增設了數據編輯與修改、后期檢索等諸多功能，確保了操作人員實際應用時能夠靈活掌握。

1.2.2 共享性

信息共享特點是數據庫技術中具有代表性的特點。所有信息及數據整合與儲存以后，會在原有數據庫基礎之上構建新的且開放式的數據服務平臺，使每個管理層及職能部門間數據信息實現了互融互通。此特點使交互性更強，連接更加緊密，為資源優化配置提供保障的同時，可以盡可能縮短時間，降低費用，實現經濟效益的最大化；也能夠將資源利用率提高，減少浪費的同時，以免出現信息儲存、處理時存在重復操作和數據冗余，從而使數據庫儲存的數據信息越來越多，類型呈現多樣化。

1.2.3 獨立性

數據庫系統中使用的二級物理模型映像采用的是三級物理映像。二級物理模型映像可將每一位用戶在同一時間內的某個物理邏輯抽象切換至不同的邏輯方式中，進而完成不同種類數據的處理，這兩極模型映像確保了同一類型數據邏輯分析時高層次物理邏輯數據的獨立性。邏輯重新獨立性是指借助某一數據庫重新定義完成邏輯的更新，調整數據類型，進而將數據間聯系方式改變，確保數據處理的方式更加豐富。物理獨立性是指借助數據庫來將儲存位置、方法等明確，以便后續順利完成調整操作，構建新數據儲存體系。數據庫三級模式與二級映射間存在的內在關系如圖2 所示。

圖2 數據庫三級模式和二級映射圖

1.2.4 數據結構化

數據庫技術在實踐應用環節中結構性特點也較為突出。生活中人們接觸到的很多數據都是非常煩瑣且復雜的，不同類型的信息混合在一起以后，無形之中也使得信息整合難度加大。數據技術將數據進行模塊化和結構化處理，在此基礎上將數據分享給所有人，數據內部體系及整體模塊都具備了結構化特點。在構建不同類型數據庫時，將多種數據間存在的內在關聯性緊密聯系，確保數據獨立性的同時，信息處理效率越來越高。

2 信息管理中使用的關鍵數據庫技術

2.1 數據儲存技術

在信息管理過程中，數據的儲存是基礎，所以數據儲存技術也是其中非常關鍵的技術之一。分布式文件系統主要功能就是將數據有效儲存，這也是當前信息管理中使用比較廣泛的技術。分布式文件系統不僅可以將數據管理質量提高，而且確保了效率，促進了數據讀取及儲存速度的提升。當今社會，是信息爆發的時代，人們獲取數據指數成倍增長，如果依然僅僅依賴于硬盤將計算機文件系統儲存容量擴展顯然無法滿足需求，不管是在容量大小、增長速度，還是在數據備份或者安全方面，均表現出明顯的不足。分布式文件系統采用的是根據某一地點某一文件系統，對任意多個地點、多個文件系統擴展，不同的節點構成文件系統網。每一個節點又劃分出不同地點，借助網絡完成節點通信及數據的快速傳輸。操作人員使用分布式文件系統時不需要考慮數據儲存節點，只需和本地文件系統使用一樣，對系統中數據進行管理與儲存。例如GFS 分布式文件系統主要運用的就是分布式處理方法，快速儲存數據的同時，依然可以保證數據采集的可靠性，確保上層應用具備強有力的底層驅動。GFS 與傳統分布式文件系統有所不同，具備了較強的容錯力，較快的數據儲存功能，使用環境要求較高，能夠滿足數據信息管理需求。當前數據規模呈現出逐年增長趨勢，GFS 系統也在進行升級改進，以適應新形勢下的新要求，不僅開源特性良好，而且用戶可根據自身需求開發新的信息管理系統。

另外，最近幾年的云儲存技術應用范圍也越來越廣，不但將數據儲存容量大幅度提高，而且針對的用戶及群體越來越廣，數據存取速度加快。

2.2 數據分析和處理技術

數據信息的管理中，分析與處理是核心部分，這也是管理的重點。數據庫處理環節中云計算技術的應用作為基礎與保障。當前在很多行業信息管理過程中都會融入云計算模型，主要借助網絡計算獲取抽象且易于儲存的信息。MapReduce 技術是云計算系統中經常用到的數據處理技術之一，主要使用的是并行數據處理方法。此技術重點針對精準化歸類各種數據信息，不同類型數據處理可以在不同任務區內快速完成，并在此基礎之上將不同任務區處理好的數據結果有效整合，確保信息管理效率提高。

3 信息管理中數據庫技術的應用

3.1 信息數據的存儲與備份

信息管理中最重要，也是非?；A的部分就是數據儲存及備份，數據庫技術構建了相應的數據庫方式，將當前使用或未來需要用到的信息數據儲存，儲存時不會做出刪減或者改動操作，盡可能地將原有數據保留下來，使用人員對這些數據有需求時可選擇性地調取。信息數據將儲存工作完成以后，數據庫會自動備份，如果儲存的原始數據由于其他因素丟失或者損壞，系統會在第一時間恢復這些信息數據，將備份數據啟用，確保工作能夠順利進行。通常情況下此系統受損數據的恢復效果非常好，能夠將其恢復至損壞前狀態，確保數據依然具有較好的使用價值。而數據備份系統的構建可以在很大程度上為信息數據使用提供更加可靠的保障，如果遇到儲存風險，企業能夠及時采用積極的應對措施，以免對數據造成更加嚴重的破壞，同時也實現了信息管理全面優化。

3.2 建立數據查詢系統，實現數據共享

大量數據信息中要想找到所需內容實屬困難，因為每日的數據都在動態變化，不斷生成新數據并毫無規律性。數據庫技術可有效解決這一難題，數據庫包含的全部信息及數據是依據邏輯關系歸類匯總的，進而形成了一個完整的數據群。每一個數據群中包含的數據特點不同，借助構建的關鍵性特征查詢系統，使用人員可結合所需數據信息特點及類型能夠有針對性地查找搜索，在符合條件的數據庫中不斷地篩選，進而快速找到目標數據具體的儲存位置，并且及時向使用人員反饋。這也在很大程度上將查找數據的時間縮短了，工作效率得到提高。另外，企業通過將經營、業務和員工等信息進行整合以后構建相應的數據庫，結合每一個部門、小組工作內容設置查閱權限，企業員工在需要這些數據時可根據自己權限范圍進行訪問并查找，無須跨部門獲取數據。當今社會人們生活及工作的節奏較快，而數據庫技術中數據查詢功能不僅實現了數據的互融互通，而且數據獲取更加及時高效，工作效率也大幅度提高，彌補了傳統數據獲取時條件受限的缺陷，為信息管理領域更好地發展奠定了扎實的基礎。

3.3 強化信息管理中數據的安全性

雖然信息數據管理中在防范系統方面更新速度越來越快，但是由于信息管理中依然存在諸多漏洞，進而導致數據被盜、病毒非法侵入等問題發生的幾率較高，這也充分說明信息管理安全問題較為嚴重。不管是企業還是個體，信息數據安全管理中安全系統發揮了非常重要的作用。數據庫技術結合使用人員實際情況增設了相應的等級，信任等級越高數據庫信息獲取安全性會相對較高。所以為確保數據庫信息數據更加安全可靠，一般情況下數據庫技術會為使用人員設計較高的信任等級，每一位對數據庫進行訪問的人員都要通過一系列的安全檢測才能完成逐步訪問工作。如果使用人員同時作為數據庫數據制造者，安全系統可直接將其設置成信任，能夠減少很多中間環節，節省時間成本。在數據庫中除了會涉及到若干基礎性安全系統布置以外，還要重點注意對數據庫造成威脅的病毒可能會在升級中產生強大的破壞力。此時安全系統也要進行不斷更新、改進、優化，能夠積極應對、預防新型病毒的侵害，以免造成企業或個人經濟受損。

3.4 運用數據庫技術協助數據分析工作

數據可視化、對比分析均屬于數據分析的工作形式，在現代化信息技術快速發展的時代，一些簡化圖表、軟件和分析工具已無法滿足大量數據分析工作需求。數據庫技術具有定義功能，能夠將已入庫信息數據完成定義操作，對每一個信息數據賦予相應的標志及含義。如果數據分析者要對數據庫中某一關鍵性數據分析時借助數據定義展示的特點在較短時間內查找到目標信息及數據，分析工作效率就會得到提高。

4 數據庫技術未來發展趨勢

4.1 普及化和便利化

大數據時代背景之下，人們每天接觸到的數據信息非常多，對于這些信息的需求也越來越大。很多人都會利用網絡查閱自己所需要的信息及數據。而數據庫技術中檢索、挖掘功能的運用能夠在很大程度上滿足當前人們對于數據收集及使用的多樣化需求。所以在未來很長時間內，信息檢索及挖掘技術發展的速度會不斷加快。一方面是促進用戶檢索效率及能力的提高，另一方面給予數據庫技術發展強大的支持力。特別是隨著人工智能的快速發展，數據采集、錄入和處理會逐漸向著智能化邁進，人們在海量數據中查找信息變得更加方便、快捷。

4.2 安全化

對于現代人而言，數據庫中保存的大量數據信息本身價值是難以用金錢來衡量或者評估的。尤其是一些企業數據涉及到的是機密性內容，關系到企業存亡，所以數據庫經常會遭遇黑客非法攻擊。為更好地阻攔黑客的攻擊行為，數據庫技術結構及組織形式也在進一步更新、優化。而在新一代數據庫技術中，Hadoop、內存數據庫是具有代表性的新興技術，未來應用的空間非常大，發展前景較好，這也在很大程度上為數據庫技術安全可靠性的增強提供了強有力的后盾支持。在未來關于數據庫技術安全性問題將會不斷研發出與時代發展相匹配的新防御手段，確保信息管理中數據的安全性。

5 結束語

隨著大數據時代的到來，云計算的廣泛應用已經成為科技未來發展新趨勢。而且發展過程中，數據是其中的核心內容。人們每日都會接觸到大量數據及信息，要想提高這些數據儲存、使用的安全可靠性，就要不斷強化管理。數據庫技術的應用為信息管理提供了較好的平臺，確保了管理的效率與質量。但是由于時代在發展，數據庫技術也應該在不斷調整與優化中尋求更好的發展路徑，體現時代特色的同時，將優勢充分發揮，實現價值最大化，以更好地服務于企業、服務于人民和服務于社會。