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發(fā)視頻基于聚類分析分庫策略的社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫查詢性能與數(shù)據(jù)遷移
2017-12-05 |
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資料介紹
社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)具有一定的聚合性，即特征上相近的用戶之間更容易產(chǎn)生某種行為。依照常規(guī)的水平切分方法，在執(zhí)行這些事件的信息查詢時，將會耗費大量的時間和連接損耗去依次訪問多個數(shù)據(jù)庫。針對此問題，提出了基于聚類分析的社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫分庫策略。將社交網(wǎng)絡(luò)主體的特征標量進行聚類，使得聚集程度高的主體盡量分割到一個或盡可能少的幾個分庫中去，從而提高事件的查詢效率，并在此基礎(chǔ)上兼顧負載均衡與大數(shù)據(jù)遷移等問題。實驗結(jié)果表明，該策略在社交網(wǎng)絡(luò)的主流事件查詢上都表現(xiàn)出不同程度的性能提升，最高提升程度達到23.4%，并且實現(xiàn)了局部最優(yōu)負載均衡和零數(shù)據(jù)遷移?？偟膩碚f，基于聚類分析的社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫分庫策略在提高查詢效率、平衡負載以及大數(shù)據(jù)遷移可行性上，比傳統(tǒng)水平切割分庫有了相當?shù)膬?yōu)勢。
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