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大数据环境下的图书馆数据库建设

发布时间:2019-04-26 06:38:36 文章来源:未来智讯    
大数据环境下的图书馆数据库建设在信息技术快速发展的背景下,数字化改变了人们的生活。 因此,图书馆的资源建设也发生了变化。 在众多图书馆资源中,越来越多的资源被数字化。 本文主要提出高校图书馆数据与大数据技术的结合,提高了高校图书馆数据库缺失的现状,实现了高校图书馆数据共享的美好境遇。
1高校图书馆数据库建设现状
为了解中国高校图书馆数据库建设的具体情况,部分地区的一些高校进行了调查统计和数据分析。 根据调查数据,东北三省有240所大学图书馆数据库,其中64个数据库支持下载功能。 在湖南和湖北省,有185个图书馆数据库,其中42个数据库可以支持下载。 在广东和广西两省,许多大学共有120个图书馆数据库,其中30个数据库可以支持下载。 具有下载数据功能的大学图书馆数据库占该地区数据库的数量:27%,23%,25%,不仅如此,在对调查结果进行分析后,得出以下几点:第一,数据库资源 中国的大学图书馆非常稀缺,没有共享类型,这就解释了为什么只有一小部分区域图书资源可以下载; 第二:中国的大学图书馆数据库数量稀少。
2大数据环境下大学图书馆数据库建设方法2.1数据库数据标签建设由于图书数据库中存储的数据量太大,必须让学生快速掌握 解决方案是构建数据标签。 数据标记是数据库中最小和最基本的数据单元,但它的存在是必不可少的。 它主要有三个功能:第一,它可以查询资源; 其次,数据有效定位和划分; 第三,帮助客户获得他们想要的资源。 不仅如此,还有三个主要功能:可见性,普遍性和可检查性。 在设计数据标签的过程中,应结合数据库的特点加以考虑。 在标签的内容中,有必要包括与数据相关的类别,关键词,内容介绍,来源,来源等信息.2.2数据库的子节点构建
构建后 在数据标签中,有必要构造子节点。 子节点可以使大型数据库更加丰富,每个大学图书馆都将构建为子节点单元。 也就是说,子数据库,然后这些众多子数据库的组合,将形成一个完整的大型数据库网络,2.3数据库系统构建大型数据库具有许多独特的优势:容错, 可扩展性,可扩展性,高性能等。 完成大数据库的构建后,它将变得非常大。数据量。 由于数据结构的不同,存在一定的差异,并且由于大数据的强兼容性,它可以汇总大量不同的数据。 此外,子节点,用户和虚拟数据中心都是大型数据库系统的一部分。 大数据系统可以稳定运行,而用户的主体主要是大学生。 子节点如上所述。 每个子节点都是一个单独的子数据库。 在下文中,简要分析了虚拟数据中心和子节点如何操作。
另外因为虚拟数据中心直接连接到大量的子数据库或子节点。 因此,用户可以直接通过虚拟数据中心从大数据库中找到所需的数据内容。 简而言之,子数据库使用子节点作为通信媒介,并通过媒体与虚拟数据中心通信。 不仅如此,虚拟数据中心还集成了发送的数据以生成搜索目录,学生可以单击目录浏览所需的内容。 此外,用户通过搜索关键字快速找到所需内容。 2.4数据库信息获取机制构建大型数据库系统改变了传统的信息获取机制,采用了一种新的信息获取机制。 具体搜索如下:登录大数据库搜索框搜索搜索框提示关键字用户输入所需关键字,然后虚拟数据中心根据用户输入的关键字搜索大数据库中的数据信息。 搜索的主要方式是将数据标记与关键字进行比较和匹配。
并且因为每个标签都有自己独特的内容,其中包含非常重要的标签内容,如数据库名称,数据库类别,数据采集标志等,虚拟数据中心可以非常快速地找到子节点。 并传输子节点的内容。 同时,诸如标签内容,IP地址信息和用户查询信息的重要信息被存储在虚拟数据中心中并被发送到子节点。 在接收到封装信息之后,子节点解包该分组并使用该数据作为参考标准。 然后在数据库中搜索原始数据。 在子节点找到原始文件之后,子节点将文件发送给用户。 因此,客户可以非常快速地找到需求文档。 如果没有与关键字匹配的数据标签,则网页将显示搜索没有正确的内容,因此用户需要更改关键字以搜索它。
3大数据环境下高校图书馆数据库建设特点分析3.1用户交互增强随着技术的不断发展,许多新的电子软件和产品开始出现在人们的网络中 视线,电子产品广泛应用于大学生生活中。 在构建大数据的过程中,许多电子产品是不可分割的,交互模块可以帮助用户实现多种功能。 用户使用QQ,微信等通讯软件进行管理员工将在第一时间推送有价值的信息。这不仅可以提高数据库点击率,还可以让用户了解最受欢迎的书籍。 并且在交互模块中,所有上传的数据都可以共享,即用户可以将自己的图书资源转移到大型数据库,然后与其他人共享资源,这也大大增加了图书资源的数量。
3.2数据检索和显示更方便
在大数据资源库的背景下,图书数据的检索速度与前一个相比得到了迅速提高。 在搜索方法中,在大型数据库主页中,用户不仅可以通过搜索框进行搜索。 此外,可以通过高级搜索方法搜索学校名称,然后可以直接访问输入名称的大学子节点,并且可以查看大学的所有书籍。 在数据分类模式中,用户可以单击数据分类功能并单击所选项目以显示相关数据。 在众多先进技术的支持下,大数据的检索功能得到了极大的提升。 这允许用户更快地找到他们需要的信息。 3.3数据资源共享更容易通过显示调查数据,只允许部分高校图书馆资源下载,反映出大学图书馆的数据库资源不共享,构建完备。 大型数据库不仅增加了可下载资源的数量,而且还大大增加了库中的库资源。 交互模式的建立也有很多好处,例如当用户上传他拥有的图书资源时,使图书馆资源得到扩展并为其他用户分享他们的快乐。
4结论
建立大学图书馆并非易事。 如果您需要大量资金投入,还需要大量资源来填充数据库。 如果不满足上述要求,它将使构建的数据库不仅规模小,而且资源也很少。 它没有太大的实际价值,失去了存在的意义,造成了资源的浪费。 建立大型数据库可以有效地解决这一无数麻烦。 本文着重于高校图书馆数据库的建设和分析。 本文主要讨论了大数据的定义,如何合理使用大数据技术,具体的构建方式,图书馆数据库的具体建立等,并向读者介绍了大数据库的优良特性。 我希望本文的研究能够为大型图书馆的建设做出贡献。
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