张亮

摘要：数据库软件是程序员进行软件开发的必不可少的工具，在网络时代现在很多软件公司都选择Oracle数据库，这种大型数据库软件比较适合网络环境下进行软件开发，数据库技术是数据库软件核心，数据库技术必须不断更新以适合现在软件开发需要。本论文主要从大数据的基本概念、传统数据和大数据的区别、大数据的关键技术、大数据的未来方向进行阐述大数据背景下数据库新技术研究，希望为研究大数据库新技术的专家和学者提供理论参考依据。

关键词：大数据;数据库新技术;研究

数据库是存储在一起的相关数据的集合，是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。大数据是指规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。所谓大数据技术就是利用分析掌握的丰富数据，从而发掘具有较高价值信息的能力。大数据技术有机融合并行处理数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网技术、可扩展的存储系统等。

1大数据基本概念

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

2传统数据和大数据的区别

2.1解决问题不再依赖模型与各种算法

在没有出现大数据技术时，为了帮助人们得到准确结果，计算机通常要利用建立各种模型与算法，还需引用正确的因果关系与合理算法才能得到实用的结果。但随着大数据技术的出现这一问题得到了有效解决。如果拥有的数据数量非常巨大，则不需研究因果关系就能得到准确结果。如Google在翻译用户数据时，本身不应用固定的语法与标准，而主要结合本身数据库中保存的用户用语习惯进行翻译。

2.2不需要利用数据结构就能随时处理各类网络信息

大数据可以结合互联网记录的各种人类行为数据对获得的信息进行处理。在没有大数据技术时，本身掌握的各种数据必须经过前期处理，同时保存于数据库当中。但大数据出现以后不需要利用数据的结构，可以随时处理存在于网上的各种社交信息、地理位置信息、行为习惯信息、偏好信息等，从而得到不同个体的行为特点。

3大数据的关键技术

3.1大数据采集

电商可以在借助传统数据库MysoL和Oracle的基础上，把客户往来的大量信息数据存储和管理起来。大数据技术在采集数据信息的过程中有着很高的并发数，这是因为同时还有其他较多的用户也在对数据进行访问和操作，象购票网站和淘宝，在集中的时间段内就会有上百万次的点击量和使用量，因此需要采集端事先要设置海量的数据库，以满足短时间内所聚集的海量的用户点击需求。在大数据背景下，数据不仅来自互联网、各种物联网以及云计算系统，同时还包括了手机、物联网、IPAD、电脑等移動数据端产生的数据，这些数据由于人们频繁地使用数据量急速膨胀。

3.2数据分析

主要是指应用恰当的统计方法来分析所收集的数据，并筛选和提取所需的信息。通过这些数据的分析和研究，能够为人们的日常活动提供相应的参考，帮助人们树立正确的认知，获得所需的信息，调整自己的行为，得到正确的结论，从而获取更深刻、更有价值的信息。随着大数据技术的不断发展，其应用范围更加广阔，不仅体现在数据数量方面，在数据速度、数据多样性等大数据的应用趋势方面都有着增长的趋势，因此不管何种行业都应该选择更为先进的大数据技术以获得更好的发展。

3.3数据挖掘

数据挖掘技术不仅是一门综合利用了人工智能的新兴技术，同时这一技术还使用了常见的数据库技术以及计算机系统中的机器语言技术，还有其他学科的统计技术等，是一种集多种科技术和知识于一身的综合性的技术系统。这一技术的前提是存在海量的数据需要处理，同时需要具有相应的能力，象较强的数据存储和计算能力等，因此，数据挖掘技术要基于现有数据通过多种算法，才能起到良好的数据分析效果。

3.4大数据的价值与应用

大数据技术最大的作用就是可以分析庞大的数据，同时将分析结果呈现在需求者面前。在不同行业、不同企业的各种业务中，甚至相同行业的不同企业的相同业务当中，也会有着不同的发展方向、对数据集合有着不同的要求、不同的挖掘目标，因此所选择的大数据技术与大数据信息系统也不会相同。只有做到“应用对象、应用技术、实际应用”协调运行，大数据才能表现出本身最大的价值。当人类技术发展到顶端时，表明数据技术也达到了顶端，研究数据、应用数据，可以创造新的发展机会，人们并不关心大数据的概念，而是关注大数据的应用。

4大数据的未来方向

4.1数据的资源化

指的是大数据技术在企业与社会发展中会起到举足轻重的作用，当前已经得到了社会各界的大力重视，得到了社会各个领域的积极应用。所以对于一个企业来说，必须要及时制订大数据营销战略，才能在激烈的市场竞争中处于有利地位。

4.2与云计算的深度结合

云计算与大数据技术相结合是计算机技术的发展趋势，符合现代社会发展的需要，同时也为大数据技术的快速发展提供了基本保障。基于云的数据分析平台将更趋完善，企业越来越希望能将自己的各类应用程序及基础设施转移到云平台上。就像其他IT系统那样，大数据的分析工具和数据库也将走向云计算。

总之，随着数据分析技术的快速发展，企业内部的数据分析也要与各部门进行融合，不限于某个部门，而是将其应用到企业的各个方面，从而更好地获得有利于企业自身发展的各种数据和信息，为企业的发展决策提供相应的支持。

参考文献

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