基于冷热数据的MongoDB自动分片机制

• 作者: 何军 冯超政 蒋溢 马祥均
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 自动分片机制 冷热数据 朴素贝叶斯 热负载 数据迁移
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 先进计算与数据处理
• 页码范围: 7-10,17
• 页数: 5页
• 分类号: TP18
• 字数: 3925字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2017.03.002

摘要

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Auto-Shading机制.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蒋溢	重庆邮电大学计算机科学与技术学院	31	249	9.0	14.0
2	何军	重庆邮电大学计算机科学与技术学院	2	16	2.0	2.0
4	冯超政	重庆邮电大学计算机科学与技术学院	1	9	1.0	1.0
7	马祥均	重庆市公安局网络安全保卫总队	1	9	1.0	1.0