基于密度划分的分布式数据容错存储算法研究

为保证数据安全性,缓解数据存储空间,提出基于密度划分的分布式数据容错存储算法。过滤分布式数据高密度数据区域,将具有高度相似的目标划分到不同区域,通过数据来源样本点描述数据的密度分布,设定数据弹性,利用概率以及数据粒度推算出对应的存储梯度和强度指数,并在信息存储中引入数据存储梯度和数据弹性,完成分布式数据容错存储。实验证明,所提算法有较高的容错性,带宽吞吐量平稳,平均路径长度较小,能提高网络数据的安全性。

基于人工智能技术的分布式数据库重复记录自动检测系统设计

以人工智能技术为基础前提的分布式数据库重复记录自动检测的方式,以提高数据库查询时的准确率以及查询效率。设计系统首先对数据信息进行对应的特征提取,而后通过权衡函数对样本信息进行整合,通过自适应分解得到相应的目标函数并求解,结合灰狼算法以及Shingle完成数据查询。经过算例验证,改进设计方式准确率均超过90%,平均耗时在35 s以内,满足自动查询快速精确的要求。

基于CART决策树的分布式数据离群点检测算法

在分布式计算环境中,离群点通常表示数据中的异常情况,例如故障、欺诈、攻击等。通过检测分布式数据的离群点,可以对这些异常数据进行集中处理,保护系统和数据的安全。而进行离群点检测时,不仅要考虑数据的规模和复杂性,还要在分布式环境下高效地发现离群点。因此,提出一种基于CART决策树的分布式数据离群点检测算法。在构建CART决策树时,使用类间中心距离作为分裂准则,根据分离类别对训练数据进行分类,从而确定数据的类型。在上述基础上,考虑到离群点的分布模式与其周围数据对象不同,使用空间局部偏离因子(SLDF)对空间内各个数据对象之间的离群程度展开度量,同时在高维空间内展开网格划分,引入SLDF算法检测剩余离群点集,最终实现分布式数据离群点检测。实验结果表明,所提方法的离散点检测错误率在0.010以内,可以更加精准地实现分布式数据离群点检测,具有良好的检测性能。

面向分布式数据库的算子并行优化策略

随着网络技术的不断发展,数据规模呈现爆发式增长,使得传统的单机数据库逐步被分布式数据库所取代。分布式数据库采用节点协同工作方式解决了大规模数据存储问题,但由于增加了节点间通信开销,查询效率却不如单机数据库。分布式架构下,存储节点的数据仅用作多备份的冗余,为系统故障时提供数据恢复,并未被利用起来改善查询效率。针对上述问题,提出了一种面向分布式数据库的算子并行优化策略,通过对关键物理算子进行拆分,将拆分后的子请求均匀分配到存储层多个节点,由多个节点并行处理,从而减少查询响应时间。上述策略已经在分布式数据库CBase上进行了应用,实验表明,提出的并行优化策略可显著缩短SQL请求查询时间,并提高系统资源利用率。

商业银行借记卡系统分布式数据库改造创新研究与实践

当前,随着银行数字化转型战略的深入推进及创新技术的持续应用,核心系统迁移改造及分布式创新应用已成为必然的趋势。这是一项极具挑战性的工程,对数据库的一致性、高可用、高性能、高扩展能力,以及数据安全性、稳定性、业务连续性等方面提出了更高的要求。目前,金融级分布式数据库系统已逐步在我国商业银行成功落地,并在部分业务中得到了推广与应用,已初步具备了替代传统商用数据库的能力且运行状况良好,形成了一套可推广、可复制的技术路线。本文立足华夏银行实践,对其在借记卡系统架构设计、分布式设计、数据库迁移、适配改造、运维保障等全方位的创新研究与实践工作进行总结,以期为商业银行借记卡系统分布式数据库改造提供借鉴。

基于分布式数据库ClickHouse的大数据平台在执法检查中的应用实践

为解决现场检查中人工比对效率低、检查数据处理困难等问题,人民银行江苏省分行总结近年来对接入机构执法检查的经验,探索研发了基于分布式数据库的现场综合执法检查平台。该平台实现了亿级业务检查数据的入库、查询、分析和筛查等各项功能,能够较好地满足现场检查的实务需求,有效提升执法检查工作的质效。

分布式数据库隐私数据细粒度安全访问控制研究

为控制隐私数据的细粒度安全访问行为,提出分布式数据库隐私数据细粒度安全访问控制。通过分布式数据库空间划分,过滤隐私数据,利用分区方程,分解数据库空间内隐私数据,将隐私数据反应函数的构建过程定义为对分布式数据库中隐私数据挖掘的博弈过程,获取博弈因子,将细粒度划分问题转化为隐私数据在最小二乘准则下的规划问题,划分隐私数据的细粒度。利用加密算法,对隐私数据加密,依据密钥分发算法为用户分发密钥,通过密钥转换,将加密后的隐私数据上传到分布式数据库,利用数据库验证用户的令牌是否包含隐私数据的信息,建立令牌请求机制,实现隐私数据的细粒度安全访问控制。实验结果表明,经过文中方法控制后,分布式数据库的响应性能有所提高,在保证正确性的同时,还可以提高对恶意访问行为的控制能力,具有较高的实际应用价值。

依托国产数据库实例原型的分布式数据库课程教学改革

针对传统以数仓及分析类 OLAP 系统为主的数据库越来越难以满足大量高并发的数据查询以及大数据加工和分析的效率要求的问题,分析当前高校分布式数据库课程教学存在的问题与不足,提出依托国产数据库实例原型的分布式数据库课程教学改革思路,从课程内容、实践环节、团队协作介绍教学改革实践,最后说明教学改革效果。

基于边端协作的分布式数据分级管理技术

随着智能应用在嵌入式装备系统中的不断普及与发展,对大数据的有效利用和深度融合提出了更高的要求。然而,嵌入式装备类型多样、大数据多源异构,由于缺乏统一的组织管理,业务应用间存在数据壁垒,并出现了数据孤岛现象,导致大数据利用与开发困难。因此,在嵌入式装备系统中,如何有效组织管理数据是亟待解决的难点。为此,以嵌入式装备系统的数据统一管理和共享利用为导向,基于边侧与端侧协作技术,从数据管理架构、数据分级协同管理方案、数据请求调度策略三个方面,探讨了嵌入式装备系统中分布式数据协作管理技术的可行性,以促进数据到信息、信息到知识、知识到决策的快速转化,同时,通过管与用的紧密结合,推动嵌入式装备系统中数据应用的开发。

基于LSM-Tree的分布式数据库异步融合机制研究与实现

信息技术的不断发展,使得分布式数据库成为研究热点。由于NoSQL架构的分布式数据库对SQL支持有限且在事务处理及一致性方面存在缺陷,基于LSM-Tree的NewSQL数据库逐渐成为应用的主流,例如TiDB、OceanBase等。分布式LSM-Tree的存储架构将数据分为基线数据与增量数据,通过合并操作将不同分区的增量数据与基线数据不断融合,并存储在磁盘,从而减少内存压力。但合并会占用大量系统资源,严重影响系统可用性。因此提出了一种基于LSM-Tree架构的异步融合机制,通过细分合并流程,将数据融合异步化,有效地缩短了单次数据合并的时间。实验表明,提出的异步融合机制可显著缩短数据合并时间,提高系统在高频写入场景下的鲁棒性和可用性。

基于可搜索加密技术的分布式数据库安全访问多级控制算法

为解决分布式数据库中明文传输容易被篡改的安全隐患,提出了一种基于可搜索加密技术的分布式数据库安全访问多级控制算法。该算法将授权用户按照安全级别分组,并采用TF-IDF(Tem Frequency-Inverse Document Frequency)算法计算明文关键词的权重,然后利用AES(Advanced Encryption Standard)算法和轮函数生成密文的密钥,使用矩阵函数和逆矩阵函数对明文进行加密,并将加密结果上传至主服务器。同时,采用Build Index算法生成密文的索引,根据用户安全级别相关属性信息审查用户是否具有访问密文的权限,审查通过后用户即可发出密文数量与关键词搜索请求,服务器将密文送回用户端并使用对称密钥方式解密,实现访问多级控制。实验结果表明,该方法在加密、解密过程中用时较短,且安全访问控制性能良好。

基于一致性哈希算法的分布式数据库索引查询优化方法

为了解决分布式数据库索引查询负载不平衡的问题,基于一致性哈希算法设计了分布式数据库索引查询优化方法.根据分布式数据库服务器节点CPU处理能力、带宽和缓存大小,采用动态反馈机制计算各服务器节点的索引查询负载率,通过一致性哈希负载平衡算法将任务分配给各服务器节点,并实时调整负载.以最小总代价为目标,利用多蚁群算法求得最佳查询路径.实验结果显示,基于一致性哈希算法的优化方法整体曲线趋势较平稳,在用户请求数量为4 000条时,最大负载平衡度为1.5%,全程响应时间小于35 ms.这说明该方法能够有效调整分布式数据库的负载分布,且受数据库规模影响较小,具备强大的查询响应能力.

分布式数据库技术在气象大数据平台中的应用研究

随着气象观测技术的快速发展和数据收集手段的日益多样化,气象观测数据展现出的爆炸式增长,使气象大数据平台面临巨大挑战。分布式数据库技术以其高效处理、良好扩展性和容错性,为气象大数据平台提供了新的解决方案。本文深入研究了分布式数据库技术在气象大数据平台中的应用,概述其原理、关键技术和优势,并分析其应用,旨在为气象大数据平台的数据处理和分析提供有益参考。

基于分布式数据流聚类的成绩层次化评估方法

为提高成绩评估结果的准确率,针对成绩数据具有的多元化、容量大、分布式的特点,引入分布式数据流聚类算法,优化数据聚类精度和时效性,实现成绩层次化评价.首先,通过聚类特征指数直方图建立分布式数据流挖掘矩阵,提高成绩数据的聚类性能.将一阶线性微分方程结合分数阶累加,构建全局聚簇模型,保证聚类性能稳定.然后,采用层次分析法处理成绩数据,将成绩按照基础课程、专业课程及实训课程分类,确保层次化评估的精确率,再结合权重法得到成绩评估结果.实验结果表明,该方法有效实现对成绩数据的层次化评估,精确率、召回率、AUC值分别可以达到98.75%、86.67%、0.987,评估时长仅为488.4 ms,且该方法的收敛效果较优,数据流能耗较低.

国产分布式数据库在政务信息系统中应用

在我国的信息行业中,进口软硬件产品因其稳定、高效的特性,长期以来被众多大型政企机构采购使用,占据大量市场份额。然而近年来世界局势发生深刻变化,西方国家为了抑制我国高速发展,不断对我国发起贸易战和技术封锁,因此继续长期使用进口产品将无法保证信息和数据的安全,一旦遭到“卡脖子”后果不堪设想。为了实现自主、安全.

基于深度学习算法与AP聚类的轻量级分布式数据泄露检测

轻量级分布式数据在分布上存在属性特征。在对该类数据的泄漏状态进行检测时,可能导致输出结果误差较大。因此,文章提出了基于深度学习算法与AP聚类的轻量级分布式数据泄露检测方法。结合数据簇不同区域meanshift模长的差异性,对分布式数据的局部中心量度进行了重新定义,并采用深度学习的方式将属于边缘区域的部分进行了剔除处理。同时,引入了AP聚类算法,将数据泄露检测问题转化为原始轻量级数据点初始连接能力计算和连接能力衰减状态计算的问题,从而根据聚类后数据簇内数据点之间的关系确定数据泄露状态。在测试结果中,设计检测方法的输出结果与实际设置值表现出较高的拟合度,对应的误差始终稳定在0.008以下,最小误差为0。

媒体云分布式数据中心的设计与实践

本文介绍了基于中国蓝云的媒体云分布式数据中心的需求分析、方案设计、技术创新与应用成效,以期为混合云架构下复杂多场景接入、快速开发迭代、强用户体验的高标准模式的互联网媒体业务提供技术能力支撑。

TiDB:国产分布式数据库架构与应用场景分析

随着互联网技术的日新月异与大数据浪潮的席卷而来,传统关系型数据库在面对企业日益增长的数据处理需求时显得力不从心。由Ping CAP公司自主设计、研发的Ti DB分布式数据库作为一种创新的解决方案,其架构特性、多样化应用场景、鲜明的优缺点以及未来的发展趋势,成为业界关注的焦点。TiDB的架构核心由三大组件构成:TiKV作为分布式存储引擎,PD(Placement Driver)作为集群调度与管理中心,以及TiDB Server作为SQL层对外提供服务。通过一系列实际应用案例的剖析,不仅为Ti DB的适用场景提供了丰富的实证基础,也为其效果评估建立了客观标准,进一步证明了TiDB在提升企业数据处理能力、优化用户体验方面的显著价值。

地区城商银行国产分布式数据库应用实践与探索

随着互联网金融的发展,金融业务对银行核心数据存储提出越来越高的要求,但目前集中式的存储结构无法解决地区城市商业银行的多业务并发、资源分配不均、运行成本高昂等问题。基于此,文章结合分布式数据存储的相对优势,介绍了在浙江民泰商业银行应用国产分布式数据库的实践关键技术,并针对分布式数据库在地区城市商业银行业务场景下多容器数据协同服务的效率瓶颈问题,结合群体智能算法进行了深入探究和讨论,以期提高分布式数据库的数据响应效率。

使用深度强化学习优化分布式数据库的数据分布策略

本研究致力于探讨使用深度强化学习(DRL)来优化分布式数据库系统(DDBS)中的数据分布策略。考虑到现有的 分布策略难以应对数据量的激增和查询模式的变化,本文提出了一个新颖的 DRL 集成框架。在该框架中,DRL 算法作为智能代 理与数据库系统交互,通过实时学习优化数据分布决策。研究着重于 DRL 模型的状态、动作和奖励设计,确保代理能够在数据 库环境中做出有效的数据管理决策。实验结果表明,该 DRL 优化策略有效提升了数据库系统的处理效率和性能。此外,本研究对 DRL 在数据库管理领域的应用提供了理论和实践上的新见解,证实了其在处理复杂系统优化问题上的潜力。