MongoDB分页技术改进与优化

随着数据量的不断增加,使用MongoDB数据库内置的skip和limit组合分页算法效率低下,成为影响数据库访问性能提升的重要问题。从分析影响分页查询速度的关键因素入手,提出细粒度查询改进算法和where-limit算法。通过理论推导和与原算法的实验结果的比较,分析了两种新算法使用场景和优缺点。将两种算法应用于实际Web2.0日志系统应用中,取得了较好的效果。最后,对影响数据分页的其它因素进行了探讨,以更好的提高Web应用性能。     

多条件分页查询优化的设计方法

随着数据量的不断增加,数据库的分页查询效率成为提高数据库访问性能的重要问题。从分析影响分页查询速度的关键因素入手,结合优化器中SQL语句的优化原理和分页算法,通过理论推导和实验结果的分析,提出分页查询优化的设计方法。将该方法应用于实际系统的分页框架中,取得了较好的效果。     

基于MySql多表分页查询优化技术

针对MySql在多表分页查询中由于数据量大导致效率无法满足系统要求,本文经过深入研究和分析发现,常用的表union操作需要耗费大量的时间,成为影响数据库访问性能提高的关键因素. 为了提升数据库类似操作的查询效率和用户体验,提出一种新的多表查询算法,该算法通过精确定位分表的技术避免多表的union操作以及使用合理的索引来提高查询效率. 通过大量的实验证实,优化后的查询算法在实现大数据量的多表union分页查询操作中效率有明显的提高.     

Oracle 10g数据库海量数据分页查询优化

Oracle数据库中海量数据分页查询效率直接关系到应用系统的执行效率。介绍Oracle 10g数据库中一种优化的海量数据分页查询解决方案,分析了传统分页查询技术的不足,将数据库优化策略、SQL语句优化、游标变量、批绑定、动态SQL等多种技术融为一体,并提供一个可以共享的、优化的存储过程,提高了海量数据的分页查询效率。     

对WEB数据查询分页显示的设计与实现

在用B/S三层结构实现的网络系统中,必须使用数据库技术。用户通过浏览器IE和INTERNET浏览网站信息时,可能会访问大量数据库数据,但是网络连接常因速度缓慢或因超时而产生中断。针对此种问题,提出如何采用ASP中的ADO技术实现WWW数据库访问,以及如何实现数据的分页传输和显示。实践证明分页传输和显示的方法能实现定位任何一页的查询功能,大大降低了连接时间,提高了查询的效率。采用该方法实现数据查询在实际应用中已取得了良好的效果。     

面向电子政务的MongoDB与MySQL混合存储策略

针对传统电子政务平台所采用的关系型数据库在存储非结构化数据时的缺陷,利用MongoDB存储海量非结构化数据的优势,提出MongoDB与MySQL混合存储的策略。MongoDB负责存储图片、视频等非结构化数据,MySQL负责存储用户注册信息、工资表等结构化数据。二者协同提供政务数据的云存储服务和查询操作,从而降低MySQL数据库服务器的负载,节约MySQL的存储空间,增强电子政务后台数据库的扩展性。实验结果表明,该混合策略能大大提高电子政务平台的查询效率。     

用PHP+MySQL实现分页查询及显示

一般Web网站都具有对Web数据库进行动态查询及显示的功能,本文结合实例介绍了用PHP对Web数据库MySQL进行动态分页查询及显示的方法。该方法可以提高查询速度,减轻服务器的负担,使网页简洁美观。     

基于MySQL的数据库查询性能优化技术研究

面对小范围局域网内数据总量不断增长的发展趋势,依托MySQL数据库管理系统、SQL查询语句,进行数据表索引、SQL查询语句、分页查询方式、MySQL查询缓存等设置,随后开展后台数据库中数据信息的SQL语法规则分析、扫描、预处理、查询执行、存储操作,针对影响数据库查询效率的客观因素,提出数据访问响应、页面加载的性能优化方案,保证MySQL数据库查询及数据调取的性能。     

基于PHP＋MySQL的Web分页显示技术

一般的Web网站都具有对Web数据库进行动态查询及显示的功能。文章结合实例介绍了用PHP对Web数据库MySQL进行动态分页查询及显示的方法，该方法可以提高查询速度，减轻服务器的负担，使网页简洁美观。     

基于JSP技术的数据库查询分页显示

目前,数据库在Web服务中得到了广泛应用。针对Web系统中经常遇到的大量数据的分页查询问题,分析了运用JSP技术开发Web数据库应用,作为进行查询分页显示的主要技术手段。文中对目前广泛应用的多种分页显示的方法进行了对比介绍,然后以一实例讨论了Web数据库数据记录分页显示的程序设计方法,并结合实际工程给出了相关文件的部分程序源代码。结果表明,该方法可以达到显示逻辑和业务逻辑的分离、代码重用、与具体数据库无关和执行效率提高的目的。     

分布式数据库聚合计算性能优化

针对分布式数据库在分析应用方面的聚合计算性能较低的问题,以MongoDB数据库为研究实例,提出了一种基于片键和索引的数据库性能提升方法。首先,通过分析业务特征指导选择的片键字段,该字段需要保证数据在分片节点上的均匀布局;其次,通过研究分布式数据库的索引效率,利用删除查询字段索引的方法进一步提升计算性能,该方法能充分利用硬件资源提高聚合计算的性能。实验结果表明,采用高基数粒度的分片片键能够让数据在集群上均匀地分布在各个数据节点上,而舍弃索引使用全表查询能够有效提高聚合计算的速度,聚合计算优化方法能够有效提高聚合计算的性能。     

ASP.NET中大数据量分页技术的研究与实现

在用ASP.NET开发Web数据库查询功能模块时,经常会碰到数据量比较大的情况。为了提高页面的访问速度,防止因页面过大而加载速度慢,一般都会使用数据分页技术。主要从性能方面分析ASP.NET中的各种数据分页技术的优缺点,并结合ASP.NET 3.5的最新特性,通过一个具体的例子给出了在大数据量下最佳的分页解决方案。     

一种高效的Flink与MongoDB连接中间件的研究与实现

为了提高大数据处理平台Flink与MongoDB之间的读写速率,提出并实现了一种高效的Flink与MongoDB连接中间件。基于Flink的并行化思想,通过对数据进行逻辑分片,调用Mongo-Java包中的接口实现并行化将数据读取和写入。以不同规模的水文传感器数据集作为实验数据,实验了在Java单线程操作、Hadoop与MongoDB连接器和提出的Flink与MongoDB连接中间件三种连接方式下数据的读写速度。结果表明,Flink并行读写数据效率较于单线程提高了1.5倍,验证了该连接中间件可以有效地提高对海量数据的读写速率。     

支持MongoDB的事务管理方案研究

MongoDB作为一个基于分布式文件存储的数据库,强大的单表查询语言,以及可扩展的高性能数据存储受很用户喜爱,但其没有对事务的完全支持,使得用户对MongoDB的使用处于被动状态.为改善MongoDB对事务管理方面的兼容性,提出一种支持MongoDB事务管理,完善MongoDB功能的方案.利用MQ与守护进程间的消息通信,使守护进程对事务提交或者回滚后的脏数据进行清理,保证了MongoDB在事务管理方面的可用性与安全性.     

RFID与MongoDB融合的分布式云仓储管理系统

利用非关系型数据库具有数据存储不需要固定表结构、不存在连接操作的特性,建立起来的非关系型分布式云存储数据管理,具有比关系型数据库存储管理更好的性能优势。通过基于MongoDB建立的分布式云存储架构,结合底层的Angular和RFID技术,设计实现一种分布式云存储智能仓储管理系统,以解决现代商品仓储管理存在的数据规模大、异地数据不同步、数据共享度低、管理成本高等问题。针对MongoDB为了加速对查询或修改过的数据访问速度而采取记忆并缓存至本地的策略,以及对某节点数据的高密度访问可能造成数据拥堵的问题,设计了基于数据操作频率统计技术的节点均衡访问算法,并对算法的均衡关系参数进行优化验证。系统包括商品的进出库管理、查询统计等基本功能,可应用于数量、地域不断扩大的分散型仓储智能管理。     

A novel clustered MongoDB-based storage system for unstructured data with high availability

More and more unstructured data are produced and consumed over network. How to maintain these data and improve the availability and scalability of the storage systems has become a considerable challenge. Although some NoSQL systems such as Dynamo, Cassandra, MongoDB have provided different advantages for unstructured data management, no one can provide flexible query functions like MongoDB, meanwhile guarantee the availability and scalability as Cassandra simultaneously. This paper presents a new high available distributed storage system called MyStore based on an optimized clustered MongoDB for unstructured data. Consistent hash is used to distribute data on multiple MongoDB nodes by applying virtual node method. NWR mode is applied to provide automatic backup operation and guarantee data consistency. And a gossip protocol is taken for exchanging information of failures in the system. Moreover, a user-friendly interface module and an efficient cache module are designed for improving the usability of the system. Based on above strategies, the system can realize high availability for unstructured data storage, while providing complex query functions like rational databases. Moreover, it is applied in a multi-discipline virtual experiment platform named VeePalms that has run practically. Experimental evaluation shows that the methodology is powerful enough not only to enhance the data availability, but also to improve the server’s scalability.