【摘 要】
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MongoDB数据库中的自动分片(Auto-Sharding)机制仅通过数据量来进行分片迁移,会导致负载不均衡的问题。为此,提出一种基于数据冷热访问特征的Auoto-Sharding优化机制。通过朴
【机 构】
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重庆邮电大学计算机科学与技术学院,重庆中兴通讯研究所,重庆市公安局网络安全保卫总队
【基金项目】
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重庆市教委科学技术研究项目(KJ1400414);工信部2012年物联网发展专项(2-5);重庆邮电大学博士启动基金(A2015-17)
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MongoDB数据库中的自动分片(Auto-Sharding)机制仅通过数据量来进行分片迁移,会导致负载不均衡的问题。为此,提出一种基于数据冷热访问特征的Auoto-Sharding优化机制。通过朴素贝叶斯算法对数据的访问特性进行冷热数据判定,将数据分片中热数据的所占比重作为热负载值以确定数据迁移时机,并根据数据片之间的热负载差异建立新的数据迁移策略。实验结果表明,在高并发条件下,该优化机制的数据吞吐量高于原有的AutoShading机制。
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