【摘 要】
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通过分析存量数据发现,业务系统中维护的除了结构化数据还有大量的非结构化数据,而非关系型数据库可以合理有效地管理这些非结构化数据。作者研究发现,在非关系型数据库的分
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通过分析存量数据发现,业务系统中维护的除了结构化数据还有大量的非结构化数据,而非关系型数据库可以合理有效地管理这些非结构化数据。作者研究发现,在非关系型数据库的分片集群下,传统的基于Chunk迁移的负载均衡策略只能保证集群所存储的数据均匀地分布到各个分片节点,并没有考虑各个分片节点上的数据访问热度是否均衡,因此会导致业务系统无法有效突破数据读写的性能瓶颈。针对这一问题,本文引入了马尔科夫链,提出了一种基于马尔科夫链预测模型的负载均衡策略,并与传统的基于Chunk迁移的负载均衡策略进行了对比实验。
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