大数据环境下图书馆数据库建设

马玥含+王磊+耿建艳

摘 要：随着时代的进步，中国众多高校图书馆都进行对文化资源的数据化，但随之也出现了众多的问题，其一，我国的图书馆数据资源并不充分，无法满足广大学生对数据资源的需求；其二，现如今，高校之间数据共享存在着矛盾和限制。为了打破这种尴尬的局面，唯一可行的就是大数据技术引入图书馆数据库，不仅能将众高校内的图书资源进行共享，还能使高校的图书馆得到良好的发展。在建设大数据库的重要阶段中，需要重视以下方面的工作：创建子节点、创建大数据系统、创建数据标签等环节。在该文中，将对此进行着重地研究分析。

关键词：大数据 图书馆 数据库建设

中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2017）05（c）-0228-02

在信息技术发展极为迅速的背景下，数字化改变了人们的生活，因此，图书馆内的资源建设也在随之变化。在众多的图书馆资源中，越来越多的资源被数字化。该文中主要提出将高校图书馆数据与大数据技术二者相结合，使得高校图书馆数据库缺乏的现状得到改善，将实现高校图书馆数据共享的美好局面。

1 高校图书馆数据库建设现状

为了对中国高校图书馆建设数据库的具体情况进行一定的了解，因此对部分地区的部分高校进行了调查统计与数据分析。根据调查数据显示，在东北三省地区，共有高校图书馆数据库240个，其中有64个数据库支持下载功能，在湖南、湖北二省，共计有185个图书馆数据库，其中有42个数据库能支持下载，而在广东与广西二省，在众多高校中，总共有120个图书馆数据库，其中有30个数据库能支持下载，，具有下载数据功能的高校图书馆数据库数量占到该地区数据库分别是：27%、23%、25%，不仅如此，经过调查结果分析，得出以下观点：其一：我国高校图书馆数据库资源十分匮乏，并且毫无共享型，这就说明了为什么只有小部分地区的图书资源才可下载；其二：我国高校图书馆数据库数量稀少。

2 大数据环境下高校图书馆数据库的建设方式

2.1 数据库的数据标签建设

因为图书数据库所存储的数据量过于庞大，当务之急就是如何能使学生们进行快速地查询，主要的解决方法就是建设数据标签，数据标签是数据库中最小最基本数据单位，但它的存在是不可或缺的，其主要有3种职能：第一，能对资源进行查詢；第二，将数据进行有效地定位与划分；第三，帮助客户得到自己想要的资源。不仅如此，还具有可览性、普遍性、可检性这三种主要功能。在设计数据标签的过程中时，应该使其与数据库的特征结合来考虑，而在标签的内容中，需要包含与数据有关联的类别、关键词、内容简介、出处、来源等信息

2.2 数据库的子节点建设

在进行建设数据标签后，还需要对子节点进行建设，子节点能使大数据库更加充实，每一个高校图书馆即会被建设为一个子节点单位，即为子数据库，然后将这众多的子数据库合并起来，就会由此而形成一个完整庞大的数据库网络，

2.3 数据库的系统建设

大数据库有着以下众多独特的优点：容错性、可伸缩性、可拓展性、高性能等等。在完成大数据库的建设之后，会使其容纳十分庞大的数据量。又因为数据结构不同，因此也会存在有一定的差异，又由于大数据兼容能力强，所以它能归纳众多的各异的数据。除此之外，子节点、用户、虚拟数据中心都是大数据库系统的组成部分正是有了它们的存在，才能使大数据系统稳定地运行下去，而用户的主体主要是高校学生。子节点如上文所述。每个子节点都是单独的子数据库，在下文中，会对虚拟数据中心与子节点的运行方式进行简要分析。

又因为虚拟数据中心与众多的子数据库或子节点是直接连接的。所以用户们可以直接通过虚拟数据中心从大数据库中找到自己需求的数据内容。简单来说，就是子数据库将子节点作为传播媒介，同过该媒介实现与虚拟数据中心的数据交流。不仅如此，虚拟数据中心将输送来的数据进行整合，以此生成检索目录，学生只需点击目录即可浏览所需的内容。除此之外，用户通过搜索关键词这一方法，迅速找到所需求的内容。

2.4 数据库的信息获取机制建设

大数据库系统改变了传统的信息获取机制，而使用了新形式的信息获取机制。具体顺寻如下：登录大数据库→搜索方框搜索→搜索框提示关键词→用户输入所需求的关键词，之后，虚拟数据中心就会依照用户所输入的关键词，对大数据库里的数据信息进行搜索，搜索的主要方式则是将数据标签与关键词进行对比匹配。

又因为每种标签都会有属于自身独特的内容，其中有着非常关键的标签内容，如数据库名称、数据库类别、数据获取标志等，虚拟数据中心能以十分快的速度找到子节点，并传输子节点中的内容。与此同时，标签内容、IP地址信息、用户查询信息等重要信息会被虚拟数据中心封装保存起来，向子节点传输。子节点在收到封装信息后，对其进行解包处理，并以这些数据为参考标准，然后在数据库中对原始数据进行搜查，子节点找到原文件后，将该文件传送给用户。因此可以十分迅速地使客户找到需求文件。如果出现无数据标签与关键词相匹配的情况，网页上就会显示到“搜索不到合适的内容”，因此用户需要改变关键词重新搜素。

3 大数据环境下高校图书馆数据库建设的特色分析

3.1 用户互动性增强

随着科技技术的不断发展，众多新型的电子软件与产品开始出现在人们的视线中，电子产品普遍应用在大学生的生活中，建设大数据的过程中，离不开众多电子产品的帮助，并且互动模块能帮用户实现多种功能，用户利用QQ、微信等通讯软件，管理员会在第一时间将有价值的信息推送给用户，这样不仅使得数据库点击率大幅增加，而且能使用户了解当前最受欢迎的图书。并且在互动模块中，能使所有上传的数据进行共享，也就是说，用户可以将自己的图书资源传送到大数据库，再给其他人分享资源的同时，也使得图书资源的数量大幅增加。

3.2 数据检索和展示更为便捷

在以大数据资源库为背景下，图书数据的检索速度相对于之前有了飞速地提升。在搜索方式上，在大数据库首页，用户不仅可以通过搜索框进行搜索。而且可以通过高级检索的方法搜索校名，便可以直接进入到输入名字的高校子节点中，便可查看该高校所有的藏书。在数据分类的模式上，用户可以点击使用数据分类这一功能，点击所选的项目，就可显示出相关数据。在众多的先进技术的支持下，大幅度提升了大数据的检索功能。使得用户能更加快速地找到所需的信息。

3.3 数据资源共享更容易

通过调查数据的显示，只有部分的高校图书资源才被允许下载，这从侧面体现了高校图书馆数据库数据资源没有基本的共享性，建设完整的大数据库不仅能使可下载的资源增多，也能使图书馆内的图书资源大幅增加，而建立互动模式也有着众多的益处，如当用户上传自己所拥有的图书资源时，使得图书馆的资源进行了扩张，更加为其他用户分享了自己的快乐。

4 结语

想要自建高校图书馆并不是一件容易的事情，在需要众多资金投入的同时，也需要大量的资源来填充数据库，如果达不到以上的需求，就会使得建成的数据库不仅规模小，而且资源十分少，就并不会有很多的实用价值，失去其存在的意义，造成资源浪费。而建立大数据库就能有效地解决这众多的麻烦。该文对高校图书馆数据库的建设进行了着重的研究，并对其进行分析。该文主要对大数据的定义、如何合理地使用大数据技术、建设的具体方式、图书馆数据库的具体建立情况等问题进行了探讨分析，结尾向读者介绍了大数据库的优秀特点。希望该文的研究能为众多高校建设图书馆大数据库做出一份贡献。

参考文献

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