摘 要
随着大数据时代的到来，海量数据的高效存储与快速查询成为数据库技术面临的重要挑战。本研究旨在探索面向大数据环境下的数据库优化方法，以提升数据处理效率和系统性能。通过分析现有数据库架构的局限性，提出了一种基于分布式存储与并行计算的优化框架，该框架结合了动态负载均衡策略和智能索引机制，显著降低了查询延迟并提高了资源利用率。研究采用实验验证的方法，在大规模真实数据集上对所提方法进行测试，结果表明，优化后的系统在数据吞吐量和响应时间方面较传统方案有明显改进。
【关键词】大数据存储；数据库优化；分布式存储
目 录
一、引言 1
二、大数据环境下的数据库挑战 1
（一）数据规模与性能瓶颈 1
（二）查询效率的优化需求 2
（三）数据存储结构分析 2
二、索引技术在大数据中的应用 2
（一）索引类型及其特点 3
（二）高效索引的设计原则 3
（三）索引对查询性能的影响 3
四、数据分区与负载均衡策略 4
（一）数据分区的基本方法 4
（二）分区策略的优化设计 4
（三）负载均衡的实现机制 5
五、并行计算与分布式优化 5
（一）并行计算框架概述 5
（二）数据分布与任务调度 6
（三）分布式系统的性能调优 6
六、结论 7
参考文献 8
