冷熱數(shù)據(jù)的MongoDB自動分片
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MongoDB數(shù)據(jù)庫中的自動分片（Auto-Sharding）機制僅通過數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)冷熱訪問特征的Auoto-Sharding優(yōu)化機制。通過樸素貝葉斯算法對數(shù)據(jù)的訪問特性進行冷熱數(shù)據(jù)判定，將數(shù)據(jù)分片中熱數(shù)據(jù)的所占比重作為熱負載值以確定數(shù)據(jù)遷移時機，并根據(jù)數(shù)據(jù)片之間的熱負載差異建立新的數(shù)據(jù)遷移策略。實驗結果表明，在高并發(fā)條件下，該優(yōu)化機制的數(shù)據(jù)吞吐量高于原有的Auto-Shading機制。
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