分布式数据库聚合计算性能优化

• 作者: 冯东煜 张迪 朱立谷 肖子达
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: NoSQL MongoDB MapReduce 聚合计算 性能优化
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 第22届全国信息存储技术学术会议
• 页码范围: 1251-1256
• 页数: 6页
• 分类号: TP316
• 字数: 6113字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.05.1251

摘要

针对分布式数据库在分析应用方面的聚合计算性能较低的问题,以MongoDB数据库为研究实例,提出了一种基于片键和索引的数据库性能提升方法.首先,通过分析业务特征指导选择的片键字段,该字段需要保证数据在分片节点上的均匀布局;其次,通过研究分布式数据库的索引效率,利用删除查询字段索引的方法进一步提升计算性能,该方法能充分利用硬件资源提高聚合计算的性能.实验结果表明,采用高基数粒度的分片片键能够让数据在集群上均匀地分布在各个数据节点上,而舍弃索引使用全表查询能够有效提高聚合计算的速度,聚合计算优化方法能够有效提高聚合计算的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张迪	中国传媒大学计算机学院	19	101	4.0	10.0
3	朱立谷	中国传媒大学计算机学院	39	204	6.0	13.0
5	肖子达	中国传媒大学计算机学院	3	13	2.0	3.0
7	冯东煜	中国传媒大学计算机学院	4	15	2.0	3.0