大数据时代数据库的需求分析

有形商品的存放需要有实体库房，占用实际的空间。那么，无形物品是否也需要有实际的储存空间，答案是肯定的。在大数据时代，每天数以亿计的数据，都会有专门的数据库对数据进行整理归纳。是不同空间维度的数据存储空间。对于数据库需求的分析，在未来大数据领域将会起到至关重要的地位。数据库是怎样的存在，对它的能力又有哪些的需求呢？

数据库作为应用系统当中最重要的一块，也是性能测试非常关注的一块，因此数据库的能力需求度也在不断地提高，它的需求有以下几点。

1、高吞吐量

满足高并发下的大数据量交互需求，满足数据备份或ETL过程的大数据量需求，数据库的存储量的大小决定着数据库的权重。

2、负载均衡

满足高并发下数据库的负载均衡能力，需求分析需要收集数据库的部署架构、负载均衡策略等数据信息。超过数据库的存储后及时做出调整。

3、读写分离

获取需求的要点是明确哪些是写节点，哪些是读节点，并且切换的策略什么，数据同步的策略是什么。数据库功能的全面性至关重要。

4、分区分片

获取需求的要点是把握数据的垂直切换和水平分库概念。明确需要对哪些数据块进行切分，分别分散到哪几台数据库主机上。就和实际商品的种类划分一样。

5、高并发性

根据以上的数据库应用需求，进一步制定数据库的高并发需求，估算出单台数据库的API 接口压力和需要满足的并发能力。

6、高可用性

高可用性可能也综合涉及到数据的多项能力，主要应用的是集群技术，HA容错及互备技术，体现的是无故障运行。实现数据库的随时提取与入库的需求。

大量实践和研究证明，需求分析是数据库应用系统开放的前提和基础。在数据库开发中占着重要地位。为了更全面、系统的获取分析需求，产生了结构化分析与功能建模方法。在商业智能领域，帆软Finebi就是应用数据库的Spider引擎，支持连接企业的大数据计算平台，在充分利用平台计算性能的同时，也解决了TB至PB级超大数据量多维分析的难题。为企业庞大的数据提取分析提供智能的解决方案，在应用的企业中起着至关重要的作用。