MongoDB数据库的应用研究和方案优化

MongoDB作为一款性能优良,功能丰富,支持海量数据存储的产品受到很多商家的青睐。但由于MongoDB系统中采用的Auto-Sharding的算法存在着数据在各个节点上的分配不均匀的现象,使CPU占有率过高,直接影响了系统的性能。通过对MongoDB的研究分析,提出了用一致性哈希算法进行优化的方案,设计了一个针对海量数据存储的分布式文件系统,以有效解决数据分配不均匀的问题。     

基于JUNG框架和MongoDB的网络图生成技术

由于在实际应用中海量、异构数据大量出现,以及基于Web架构的广泛采用,传统关系数据库在数据管理及可视化方面已经难以胜任。JUNG是基于Java语言的开源框架,可以方便地实现网络图生成,并与聚类、最短路和最大流等算法相结合。MongoDB是开源数据库,提供了Java开发包。本文综合利用两者的特点研究了一种网络图生成技术。通过测试,该技术运行快捷稳定,可以生成相关领域的网络图,可用于商业、金融、军事等多个领域的信息处理与可视化。