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。

一种大规模MongoDB集群监控方案的设计与实现

如今诸多应用趋于使用MongoDB进行数据存储与管理,鉴于MongoDB集群规模庞大、结构易变动,研究如何实现针对大规模分布式MongoDB集群的实时性能和健康状态监控,具有重要技术挑战,对后续集群性能分析优化与故障恢复等具有重要意义。本文提出了一种集群结构描述方法和分布式监控架构,将集群实例作为基本监控单元,突破集群节点的局限性,实现监控数据统一存储,按照集群节点组织完成性能展示和分析,并通过开源平台Zabbix进行实现。实践表明系统能够灵活、简便且高效地监控大规模MongoDB集群,满足实时性能和健康状态监控要求。

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。

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。