数据库技术在信息管理中的应用思考论文
一、前言
随着云存储、物联网、移动互联网等计算机前沿技术的不断普及，数据库技术在信息管理领域中的应用引起了人们的普遍关注。上世纪八十年代约翰奈斯比特所预言的“人们将被信息淹没”已被证实，我们正处于一个信息大爆炸的时代，大规模信息的有效管理已成为难题。在这样的背景下，数据库技术应运而生，在信息管理中发挥的作用很快引起了科研人员的关注。目前，世界各国已在数据库研究方面投入了大量资金，数据库已成为计算机技术领域竞争的焦点。针对这样的国际形势，本文将重点探讨数据库技术在信息管理中的应用问题。
二、数据库技术的基本知识
首先，介绍数据库是如何产生的。美国IDC研究发现，互联网数据以年均50%的速率增长，并且近年产生的数据站到数据总量的九成以上。总的来说，这些数据主要来源于科研、物联网和人们发布在网络上的各种信息三个方面。数据资料是科学研究成果的重要依据，科研人员所采集到的数据总量和年均增加幅度是十分可观的。近几年迅速兴起的普遍应用于工业、渔业、畜牧业等各行各业的物联网技术主要用来实现人和人、人和机器、机器和机器的信息交流，在这个过程中也制造了大量的数据。当今时代是一个移动互联时代，IDC调查的结果表明全球每年的数据量已超过1800EB，可见人们发布在网上的信息数量也十分惊人。为了有效地管理和存取如此大规模的数据，上世纪中叶出现了数据库技术。其次，介绍数据库的相关概念。数据用来描述和记录客观事物的信息，分为数字、图表、文字、声音等多种形式。数据从采集、记录、分析到传播的整个过程称为数据处理，数据处理的目的是保存珍贵的原始数据资料并从大量的数据中提取对人们有用的信息。关于数据库的概念有多种形式，普遍被人们所认可的是数据库是按一定规则存储在PC内存或硬盘中的、可共享的相关数据集合。最后，介绍数据库的基本特征。第一，数据库中的数据有逻辑性和确定性，每一个数据库都是围绕特定的应用需求而设计的，并为特定的用户群服务。第二，特定的数据库用于表达客观事物的特定方面，并能够随着客观事物的发展而做出相应的调整。第三，虽然人们并未对数据库的概念形成统一的认识，但是都普遍认为数据库有着大容量、多类型、快速、低价值密度的特征，大容量指的是数据库处理的数据总量达到了数据存储困难的程度，多类型指的是数据的'类型多到难以找到数据之间存在的关联的程度，快速指的是数据处理的时间成本要低到能够实时向用户提供数据分析结果的程度，低价值密度指的是获取的数据量越大有价值的信息越少。
三、数据库技术在信息管理中的应用现状
信息管理中应用的数据库技术正在不断发展。随着计算机理论在数据库技术中的应用越来越多，使数据库技术水平不断拓展，数据库技术应用从最初的人工管理阶段、文件系统阶段，过渡到了现在的数据库系统阶段。从硬件角度讲，人们对数据的存储设备从最初的纸带、卡片、磁带逐渐发展为现在的大容量数字存储设备。从软件角度讲，信息管理软件经历了从无到有的发展。从信息管理的数据来看，经历了数据量从小到大、数据结构从无到有的转变。数据库技术在信息管理中的应用领域越来越多。从数据库技术出现至今，研究人员从丰富的实践中使这项技术得到了长足的发展。目前，数据库技术的应用领域有江河湖海水文应用、生态保护应用、教学应用、公司管理应用、政府管理应用等。总之，在我国的工业、农业和服务业中都普遍使用了数据库技术，极大地促进了信息管理效率的提高，也极大地促进了生产力的发展，为我国各行各业的信息管理提供了可靠的技术保障。数据库技术的安全性不断提高。数据库技术的安全性是众多用户普遍关注的问题，目前的信息管理普遍使用了数据库系统，给信息管理带来了极大的便利，也提高了信息管理的效率，也使信息传播的速度越来越快。研究人员在数据库技术安全性方面也做了充分的研究，为数据的安全提供了可靠的保障。一方面，数据库系统都能方便的备份信息和恢复数据，这就极大地降低了误操作或计算机崩溃造成数据丢失的风险。另一方面，研究人员还在数据库系统中采取了丰富的安全措施，以防数据库被非法访问和非法更新，降低了数据被非法盗取的风险。
四、数据库技术实现信息管理的流程
虽然数据库中的数据来源于方方面面、数据类型也各种各样，但是数据库处理数据的方式是相同的。一般来说，数据库技术实现信息管理需要经过数据获取、数据处理、数据分析和数据解读几个步骤。总体上来说，数据库技术实现信息管理的步骤是首先采集各种各样的数据，然后在经过数据处理转换成相同数据结构之后，采取合适的方法分析数据，最后以直观的形式提供给用户。数据采集是数据库技术实现信息管理的第一步，即使用各种各样的方法获取大量、多类型的数据。常用的数据采集的方式有传感器采集、数据检索工具采集、二维码采集等。随着智能手机的普及和移动设备功能的日益丰富，基于移动互联技术的信息逐渐成为了信息采集的主要方式，这在加快信息传播速度和提高信息采集精度的同时，也是要管理的信息量迅速增加。用数据库技术实现信息管理还要完成数据处理，目的是完成所采集数据的加工，使采集到的数据变为易存取、易管理的形式。由于采集到的数据量巨大，数据结构也极其复杂，直接进行数据存储的难度很大，也数据分析带来了极大的困难。数据处理就是将各种类型的数据信息统一成单一的类型，以降低数据分析的难度。此外，数据处理的目的还有剔除所采集数据中无效、无用、错误的数据成分，以提高数据的质量，减少数据分析的工作量。数据库技术实现信息管理的核心是数据分析，目的是获得有价值的信息。数据处理为数据分析打下了良好的基础，为数据分析提供了原始数据。数据库的信息管理也不能使用以前的数据挖掘、数理统计、传统算法等手段，这些传统的数据分析手段无法高效地完成大规模数据的分析。谷歌公司提出来的云计算概念、分布式技术、批处理技术等在数据库信息管理方面发挥了巨大的作用。
五、信息管理中用到的关键数据库技术
数据存储是信息管理的基础，数据存储技术是信息管理中用到的关键数据库技术。分布式文件系统的作用是有效的存储数据，是目前信息管理中应用最多的得数据存储技术之一。分布式数据库是为提高数据管理的质量和效率而开发的，目的是提高数据读取和存储的速度，因此也属于信息管理中用到的关键数据库技术。云存储技术是最近新发展起来的数据存储技术，不仅极大地提高了数据存储容量，也面向更为广阔的用户群体，极大地提高了数据存取的速度。数据的分析和处理是数据库信息管理的核心，数据分析和处理技术是信息管理中用到的关键数据库技术。云计算技术是数据库处理的基础，云计算计算模型已被各行各业应用在了信息管理中，云计算借助互联网计算得到抽象、容易存储的信息。MapReduce技术也是一种有代表性的批处理技术，采用并行数据处理的手段，这项技术的核心思想对数据分类，每一类的数据处理分别在不同的任务区进行，最后将各任务区处理得到的结果进行整合，这样就提高了信息管理的效率。GFS分布式文件系统也是信息管理中用到的关键数据库技术。该系统采用分布式处理手段，完成数据存储并提高采集数据的可靠性，为上层应用搭建可靠的底层驱动。GFS不同于以往的分布式文件系统，其容错能力强、数据存储速度快，使用环境的要求也更加苛刻，更适合数据库的信息管理。随着数据规模的大幅度增长，GFS系统也在不断升级以适应新形式下的应用。由于GFS分布式文件系统拥有良好的开源特性，使用户能够开发适合各自需求的信息管理系统。
六、结论与展望
综上所述，数据库技术已被广泛应用在信息管理中，给人们的工作和生活带来了极大地便利。本文在介绍数据库基础知识的基础上，介绍了数据库技术在信息管理中的应用现状和使用数据库管理信息的流程，并指出了信息管理中用到的数据库关键技术，对数据库技术在信息管理中的研究应用有一定的参考作用.
引用：
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