未来智库 > 大数据论文 > 强化大数据存储应用

强化大数据存储应用

发布时间:2018-07-12 01:06:00 文章来源:未来智库    
    【关键词】大数据 存储应用 医院 电子档案 管理质量
    医院内病患在入院期间的信息资料较多,主要包括临床医生的诊断资料、住院资料、病患的家庭信息等资料、病患的各种医药费等,信息数据量相当大,倘若用过去陈旧的纸质档案管理储存,费时费力的同时还可能会导致部分信息的丢失,那么怎样才能够强化医院内部的大数据存储应用,进而提升医院内电子档案管理质量呢?主要从以下几方面着手:
    1 医院电子档案管理中大数据存储应用方面存在的问题
    在新时代,人们的生活水平有所提高,但是患病率与过去相比却有所增加,生活条件改善的同时,也增加了很多肥胖病、高血压、冠心病、糖尿病患者,人们的经济水平升高,人们的健康意识也有所提升,很多人都开始定期到医院进行体检,
    医院内部需要记载电子档案的资料越来越多,数据信息资料等也逐步增加,虽然医院内部已经实现了电子病历档案信息化,但是还是存在着各种问题,主要包括:
    (1)病患的信息资料较多,数据量较大的信息随时都可能会导致信息系统难以运转。
    (2)对于部分半年才体检一次的病患,每次的记录都需要记录在册,这些病患的信息资料很少使用,但是依然需要占用较大的存储空间。
    (3)对病患临床检查时的数据进行备份,备份资料也需占用较大磁盘空间。
    (4)电脑运行系统反应慢,处理工作的效率较低,在运行成本与维护成本上面花费的资金成本较多。
    针对存在的这些问题,还需要分析问题出现的本质原因,在按照原因对症下药,找到能够有效存储大信息量数据的措施,提升医院内部电子档案信息化管理的质量和效率,保证医院的正常运营。
    2 强化大数据存储应用、提升医院电子档案管理质量的措施
    大数据信息是指所要记录的信息随着时间的增长越积越多,虽然一年内所增长的数据容量较为固定,但是整体数据信息量在过去的基础上快速增多,使得计算机的性能急剧下降,无法依照预期方式正常运行,且运行费用和成本费用非常高。
    当计算机的信息量较大时,计算机可能会出现信息系统瘫痪的现象,偶尔一次无所谓,但是长期多次就会影响正常工作,还需从以下几方面进行大数据信息存储应用:
    对已存的信息容量较大的数据表进行数据表分区;对一些常用的浏览信息资料进行数据信息的分表处理;对现有信息量快速增长的数据库进行分库处理。
    3 数据表分区管理
    对于医院内部的数据库都放有关于病患的信息量较大的数据,容量大也就导致数据库内存储的文件偏大,工作人员在进行数据读取和文件的浏览等工作时,速度较慢,效率不高,为了提升数据访问的效率,还需要对这些容量较大的数据库进行分库处理,将这些数据库内的信息资料归纳到不同的存储文件中,文件容量小了。自然就能够提升数据访问的效率和工作质量。进行大数据的数据分区有两种方法,主要包括:
    均匀存储,将医院内部数据信息量较多的病患资料平均存储在多个数据文件内。
    命名存储,也就是将病患的数据资料信息等依照不同的命名进行存储。
    对医院内部数据信息进行分区存储在不同的数据库内进行管理的优势包括:
    (1)这增强了分区数据访问的效率,精简了大型表数据存储。
    (2)能够在多个数据表中进行业务操作,而不会干扰其它数据信息。
    (3)减少了查询优化时间,提高了工作效率,有效防止数据信息的丢失。
    4 数据分表管理
    医院内部病患的数据信息资料访问较为频繁,需要不定期的查账,还需要为临床医生或者是病患家属等提供他们需要的消息,并且根据病患的需要,还需要对信息资料随时进行增加、删除、修改等),倘若每条信息的访问操作时间为0.03秒计算,那么在60秒内数据库访问量大于90次就需要对数据表给予分表处理。分表如图1所示:
    
    图1
    在对数据库内的数据信息进行添加、修改、删除时,只能够针对表(sale-*),但是不应该只针对用于联合表的视图(sale-view);并将单一表的数据操作压力移动到多个表中。
    5 数据分库管理
    随着时间的增长,医院内部存储的数据信息越来越多,数据库越来越大。但是在这些数据信息资料中经常浏览和查询的数据信息却非常少,对于陈旧的无用的数据就会出现较强的“食之无味、弃之可惜”的感觉,部分数据虽然在现在看似无用,但是在年底的清算中又起着至关重要的作用,针对这些问题,我们能够将一些较大历史数据信息依照某个原则(按年或月),将某个信息量超大的数据库细分为多个数据库,以此来减轻数据库的压力,提升多个数据库的访问性能。
    
    参考文献
    [1]熊小华.王帅.宁爱兵.基于Web服务的大数据访问性能优化研究[J].上海第二工业大学学报,2007,24(4).
    [2]陈俊.黄维平.分布式在社交游戏中的应用研究[J].电脑知识与技术,2011,07(10).
    [3]龚永罡.汤世平.面向大数据的SVM参数寻优方法[J].计算机仿真,2010,27(9).
    
    作者单位
    河南省平顶山市解放军第152医院信息科河南省平顶山市467000

转载请注明来源。原文地址:https://www.7428.cn/vipzj21651/
 与本篇相关的热门内容: