基于冷热数据的MongoDB自动分片机制

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.

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

所属期刊栏目：43

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：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

在线出版日期：2017-04-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：7-10,17