冷熱數據的MongoDB自動分片
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MongoDB數據庫中的自動分片(Auto-Sharding)機制僅通過數據量來進行分片遷移,會導致負載不均衡的問題。為此,提出一種基于數據冷熱訪問特征的Auoto-Sharding優化機制。通過樸素貝葉斯算法對數據的訪問特性進行冷熱數據判定,將數據分片中熱數據的所占比重作為熱負載值以確定數據遷移時機,并根據數據片之間的熱負載差異建立新的數據遷移策略。實驗結果表明,在高并發條件下,該優化機制的數據吞吐量高于原有的Auto-Shading機制。
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