基于MongoDB分片集群的海量数据存储设计

本文基于MongoDB分片复制集群解决海量卫星影像数据的存储问题,分析自动分片技术;搭建3节点的分片复制集群,配置自动分片策略,对分片集群的插入性能和数据在分片的分布情况进行测试;并对分片集群的高可用和扩容性能进行测试;通过测试,MongoDB分片复制集群可通过扩展服务器实现卫星影像海量数据的安全高效存储。

mongodb分片集群方案设计和部署

mongodb已经是比较成熟的No SQL数据库产品,使用也比较普遍。搭建mongodb分片集群,mongodb企业版提供了OpsManager等辅助工具,实现了完整的自动化的部署、升级、监控、备份及恢复方案。相比之下,使用mongodb社区版来搭建分片集群需要一定的经验积累,本文整理了mongodb副本集的规则和特性,在实验环境中经过验证,力求更贴近实际,更具可读性和可操作性,并就搭建mongodb分片集群进行探讨,针对需要解决的问题、考虑的因素,设计出相应的方案,并对部署实践给出建议。

MongoDB分布式集群云数据优化模式研究

集群云数据优化是未来数据中心管理需要解决的重要问题。目前,集群云数据管理水平不高,主要缺乏分布式集群对网络关键部分进行综合评判。文章对集群性能和容量分布式管理进行了研究,通过各个集群处理器和I/O网络交换,对通信和网络结构进行优化,以满足当前数据中心各通道之间并行化处理的功能,提高MongoDB分布式集群网络云数据传输和路径算法效率。把服务端节点接收指令的状态进行记录,形成字段,按照序号进行排序,提高了数据中心云数据信息的一致性、智能化水平。

基于MongoDB云计算下GML分布式集群环境搭建研究

虽然大容量服务器可以解决普通的GIS数据存储问题,但随着数据量的增大,管理存储操作越来越难。在开源MongoDB分布式文件数据库支撑下,根据MongoDB对GML海量数据的存储理论,搭建海量GML数据集群环境,构成GML分布式云计算平台,为GML在服务器集群中实现存储查询索引管理提供性能支持。

基于MongoDB集群的遥感数据存储方法研究

应用MongoDB非关系型数据库,提出了一种基于MongoDB数据库集群的遥感数据的储存方法,提出了影像文件与元数据分离存储的策略;并对MongoDB集群数据分片的片键机制进行了深入研究.根据遥感数据的特点提出了基于"升序键+搜索键"数据分片方案,通过应用哈希一致性算法改善集群间数据分布均匀性,通过分布式的高速内存缓存提高遥感数据的检索效率,并实现了基于此方法的架构模型.最后针对文中存储方法提出了测试方案并进行了对比测试实验,实验结果表明该存储方法能够较好地提高遥感数据存储和检索的性能,适用于遥感领域的数据存储.

基于MongoDB集群的遥感数据存储方法的研究

随着遥感探测技术的发展,遥感数据的数量和质量都在逐步提高,如何有效地存储和管理这些数据成为当前研究的重点。应用MongoDB非关系型数据库,提出了一种基于MongoDB数据库集群的遥感数据的储存方法,设计了影像文件与元数据分离存储的策略;并对MongoDB集群数据分片的片键机制进行了深入研究,根据遥感数据的特点提出了基于"升序键+搜索键"数据分片方案,通过应用哈希一致性算法改善集群间数据分布均匀性,通过分布式的内存缓存提高遥感数据的检索效率,并实现了基于此方法的架构模型。最后针对所提出的存储方法设计了测试方案并进行了对比测试实验,实验结果表明该存储方法能够较好地提高遥感数据存储和检索的性能,适用于遥感领域的数据存储。

面向轨道交通集群调度系统的数据分片中间件的研究

在分析现有的数据分片中间件的基础上设计了一种面向轨道交通集群调度系统的数据分片中间件,该中间件采用离散与连续结合的数据分片策略,在保证数据查询效率的同时,避免了离散分片方式数据库扩容所带来的数据迁移问题和连续分片方式新数据集中读写所带来的数据热点问题。

基于MongoDB的高可用性分布式数据库集群技术研究

MongoDB是可扩展、高性能和高可用性的数据库,可以应用于各种规模的企业、各个行业以及各类应用程序。基于MongoDB的数据库集群是将多个Mongo服务节点连接到一起,使它们像完整的机器那样工作。集群的优点是,如果集群中的一个节点发生故障,可以将任务自动切换到集群中的另一个节点,保证客户端能够全时段访问所有相关资源。本文提供一种分布式MongoDB集群的解决方案,经过测试,本文所提的方案性能优越,稳定性高、数据处理能力以及服务能力强。

MongoDB三种集群方案研究及性能对比分析

进入Web3.0时代,网络数据呈现出虚拟化和多元化的发展趋势。互联网上包含的信息种类不断增加,例如地理信息、智能语音、复杂的人脉关系等,此外,网络上的信息量每天都在高速增长。如何高效地存储这些信息,并且可以在服务器发生故障时迅速从故障中恢复数据,便成了网络服务提供者必须重视的问题。MongoDB以其数据并发读写速度高、扩展性好、容错性高、故障自动恢复等特点,在海量数据的存储与分析中被广泛应用。本文介绍了MongoDB的三种集群方案,并对集群方案的性能进行了对比分析,希望能为相关使用者提供一些借鉴和帮助。

基于MongoDB的海量频谱监测数据存储设计

利用频谱监测系统对电磁环境进行长期监测时,会产生大量的监测数据,这些数据有价值且需要持久保存,传统的单机存储不能满足不断增长的数据需求。为了解决海量监测数据的存储问题,设计了一个由三个存储服务器节点组成的集群,基于MongoDB数据库进行存储,并采用MongoDB数据库的复制集与分片技术,实现了频谱监测数据在集群中的分布式存储,存储空间可扩展,同时具备高可用性。数据存储测试结果表明,集群可实现监测数据的高效存储。

科技冬奥“8K数字编辑制作系统示范平台”集群转码/合成研究与应用

本文以集群转码/合成在8K数字编辑制作系统示范平台的应用为例,主要介绍在8K超高清集群编辑系统中使用的分片集群转码/合成技术方案。本方案通过集群分布式对象存储、分片转码/合成技术以及临时文件快速拼接技术,大幅提高8K数字编辑制作系统转码性能,达到平台示范应用的目的。

分布式下MongoDB对激光点云的存储和处理研究

近年来,激光点云数据的应用急剧增加,如何对其进行高效存储和快速处理成为当前的一个重要研究方向。点云数据包含着丰富的地理信息,属于空间数据范畴。传统的关系型数据库对海量空间数据的存储和处理相对薄弱,分布式环境下非关系型数据库的应用为此提供了一个新的研究视角。Sharding技术是数据库水平扩展的一种解决方案,在分布式环境下搭建MongoDB的Sharding集群,通过范围分片和哈希分片对大量激光点云数据进行分布式存储、空间查询和MapReduce运算测试,充分体现了分布式下MongoDB在空间数据的存储和处理方面的巨大优势。

基于MongoDB的文件存储系统的设计与实现

基于Mongo DB数据库,采用复制集群与分片集群结合的方式,建立分片复制集群(本文中为3分片,每个分片为3副本),集群包括路由节点、配置节点、主副本节点、仲裁节点.这样既兼顾了集群的性能,也保证了其高可用性.可有效解决原关系型数据库的不足,提高非结构化数据的查询效率,缓解关系数据库的读写负载压力和运维压力,而且当用户访问量剧增时,可以动态增加Mongo DB节点来扩展性能和提高负载能力.

一种基于MongoDB的大数据管理架构

随着计算技术和互联网技术的不断发展,大数据处理技术也逐渐兴起,传统的关系数据库已经不能满足大数据管理的需求。结合增长速度越来越快的遥感影像数据,对"NoSQL数据库"进行了介绍,对大数据的概念和特点进行深入分析,提出了通过MongoDB数据库实现对海量遥感影像数据进行管理的存储模型。

基于MongoDB的HIAF Archive Engine设计与实现

强流重离子加速器装置(HIAF)的控制系统采用实验物理和工业控制系统(EPICS)架构,运行数据存储系统为HIAF运行中的运行数据、历史数据和静态参数提供稳定可靠的存储。针对当前EPICS架构下的数据存储工具仅支持关系型数据库的不足,开发非关系型数据库MongoDB接口,并利用MongoDB嵌套对象和多层级存储结构的特点优化存储表结构,实现波形、图像等非关系型数据的高效存储;为调束人员提供基于标志位PV(FlagPV)方式的加速器运行数据手动存储方案以提升历史数据检索效率及数据可用性;同时针对海量历史数据的存储需要,利用MongoDB Sharding搭建MongoDB分布式集群。

基于MongoDB的配置管理平台应用研究

为进一步探究MongoDB分片集群的构建方法,优化开发云资源管理系统,充分探究了MongoDB的关键技术,重点对MongoDB分布式扩展集群的相关性能展开了针对性的研究,同时研究了相关因素对扩展集群性能的影响,并针对相关缺陷提出了优化解决方案。采用了手动分片、改进数据均衡算法、优化数据分析基础这3个方法进行优化处理。片键的选择、结果条数以及数据块的大小均可以影响MongoDB的分片集群性能。为检测优化效果,研究对优化前后的MongoDB分片集群进行了写入测试以及查询测试。结果表明,在未进行优化时,在插入150万条数据后,分片极为不均衡,Shard02区域内没有插入数据,而优化后各区域之间数据的插入基本保持均衡,3个区域的插入数据占比分别为32.45%、35.34%以及32.21%。查询结果表明,进行优化后组合片键的查询速度明显高于升序片键。证明了所使用的优化方式可有效提高MongoDB的分片集群储存性能以及查询速度,可为后续MongoDB的相关研究提供科学有效的参考资料。

基于MongoDB的数据库高可用高性能研究

当今数据已渗透到各行业领域,社会发展已进入＂大数据＂时代,针对大数据进行管理、处理的新技术不断涌现。数据资源种类多、容量大,会造成非IT技术人员进行数据应用困难,数据的潜在价值难以体现,同时大数据的处理都是基于大平台,平时一般的数据分析人员在处理数据时很少能在大平台中进行数据分析,因此急需一套高可用高性能的亿级数据快速查询应用方法。该文通过研究MongoDB的存储原理和实现机制,讨论了提升数据库可用性和存储查询性能的方法,并设计了高可用高性能的数据库集群方案,为海量数据的业务应用奠定了基础。

基于MongoDB的物流流量分析性能优化的研究

MongoDB是一个开源的文档类型的,基于分布式文件存储的数据库,其在数据存储与分析方面较传统关系型数据库有明显优势。该文在物流订单轨迹流量分析方面进行了探索与相关实验,证明了MongoDB在此类型大数据处理方面具有优势。

基于MongoDB的文件服务器集群系统的设计研究

文件服务器是基于网络并以文件为单位存储大容量信息的重要媒介,广泛应用于文件存储、资源共享等信息应用领域。本文基于MongoDB数据库集群技术和GridFS技术,探讨廉价计算环境下文件服务器集群系统的功能设计、框架设计和数据结构设计,对整合硬件资源、规范文件存取、构建共享平台等信息化工作具有一定的参考意义。

CRAFT磁体性能研究平台数据归档系统

聚变堆主机关键系统的综合研究设施的磁体性能研究平台(Magnet Performance Research Platform,MPRP)是为先进超导磁体实验建立的大型实验平台,其历史数据在海量存储情况下存在检索速度慢的问题。因此,对系统检索速度进行研究并开发了MPRP数据归档系统(MPRP Data Archiving System,MPDAS)。MPDAS设计了EPICS(Experimental Physics and Industrial Control System)数据归档插件并采用MongoDB分片和副本集机制搭建高扩展性数据存储架构。为提高数据检索速度,MPDAS借鉴最近最少使用(Least Recently Used,LRU)、使用频率最低(Least Frequently Used,LFU)、先进先出(First In First Out,FIFO)三种传统缓存替换算法核心思想,基于牛顿冷却定律建立数据温度模型并提出一种综合访问时间、访问频率以及存储顺序的多维度特征数据划分算法。根据数据划分算法标识冷热历史数据实现数据分层存储。MPDAS在查询历史数据时优先访问Redis,根据命中结果和数据完整性选择不同的检索策略。系统测试结果表明:MPDAS功能特征满足设计要求,其搭载的冷热数据划分算法相比FIFO、LRU、LFU在热数据库保存1%历史数据量时的Redis命中率分别提升了38.05%、26.91%和11.06%。通过提高热数据命中率能够直接减少数据检索平均响应时间,MPDAS通过量化历史数据热度并进行冷热划分,有效地提升了系统检索响应速度。