期货数据库是期货交易的重要组成部分，它存储和管理与期货市场相关的庞大数据。虽然期货数据库非常有用，但其运用也存在一些难点：

1. 数据量庞大，难以高效处理

期货市场交易频繁，每天产生海量数据，包括价格变动、成交记录、持仓数据等。这些数据存储在期货数据库中，数据库规模往往十分庞大。大数据量给数据处理带来挑战，特别是对查询、分析和可视化等操作造成影响。

2. 数据标准化程度低，缺乏统一规范

不同的期货交易所和数据提供商采用不同的数据标准，导致数据之间存在不兼容的问题。例如，价格单位、时间格式、合约代码等信息可能各不相同，这使得数据整合和分析变得困难。

3. 数据实时性要求高，对数据库性能提出考验

期货交易通常需要实时监控市场行情和交易数据，数据库需要支持高并发且快速的查询操作。如果数据库性能不佳，将严重影响交易者及时做出决策。

4. 数据安全性至关重要，需防范信息泄露

期货市场涉及大量资金，数据安全十分重要。数据库需要采取有效的安全措施，防止未授权访问、篡改或泄露交易信息，以维护交易者的利益。

5. 数据应用场景多样，需定制化开发

期货数据库的应用场景十分广泛，包括交易分析、风险管理、套利策略等。不同的应用场景对数据处理和分析的要求不同，需要进行定制化开发。定制开发工作复杂且耗时，增加了运用难度。

克服难点的策略

为了克服这些难点，可以采取以下策略：

1. 采用分布式架构和高性能数据库

分布式架构可以将数据分散存储在多个服务器上，减轻单台服务器的负担，提高查询和分析的效率。高性能数据库能够同时处理大量并发请求，满足实时性要求。

2. 建立数据标准和规范

行业内应建立统一的数据标准和规范，确保不同来源的数据具有兼容性。这将简化数据整合和分析，提高数据利用效率。

3. 加强数据库安全防护

采用加密、访问控制、审计等措施，保障数据库免遭未授权访问和篡改。定期进行数据备份和灾难恢复演练，确保数据安全性和可用性。

4. 利用专业技术和工具

利用大数据处理工具和数据库优化技术，提高数据处理效率和分析能力。开发可视化工具，方便交易者直观地理解和分析数据。

5. 提供灵活的定制化服务

数据库提供商应根据不同的应用场景，提供灵活的定制化开发服务，满足用户的个性化需求。通过开发定制化插件、接口和功能，实现数据深入挖掘和价值发掘。

期货数据库的运用存在一定的难点，但通过采用分布式架构、建立数据标准、加强安全防护、利用专业技术和提供定制化服务，可以有效克服这些难点。充分发挥期货数据库的作用，将助力期货市场更稳定、更有效、更透明地发展。