分布式时空数据库去中心化负载均衡方法

doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2018.0385

测绘通报 ›› 2018, Vol. 0 ›› Issue (12): 65-68,128.doi: 10.13474/j.cnki.11-2246.2018.0385

分布式时空数据库去中心化负载均衡方法

胡珂^1,2, 李成名¹, 沈建明¹

1. 中国测绘科学研究院, 北京 100036;
2. 江苏省地质测绘院, 江苏南京 211100

收稿日期:2018-03-06 出版日期:2018-12-25 发布日期:2019-01-03
作者简介:胡珂(1992-),男,硕士生,主要研究方向为分布式时空大数据存储。E-mail:397134338@qq.com
基金资助:
基础测绘项目（A1705）；中国测绘科学研究院基本科研业务费（7771709）

Decentralized Load Balancing Method for Distributed Spatio-temporal Database

HU Ke^1,2, LI Chengming¹, SHEN Jianming¹

1. Chinese Academy of Surveying & Mapping, Beijing 100036, China;
2. Jiangsu Geologic Surveying and Mapping Institute, Nanjing 211100, China

Received:2018-03-06 Online:2018-12-25 Published:2019-01-03

摘要/Abstract

摘要： 目前，分布式时空数据库已经成为主流的时空数据存储方式，是存储多源异构数据和海量时空数据的必需手段，但是，在数据存储时存在着海量数据存储困难及多用户高并发读写能力有待提升的问题。负载均衡是解决上述难题的重要方法之一，因此一直是分布式存储技术中的研究热点。本文首次提出将环状模型应用在存储的时空数据中，实现动态管理，在多用户高并发的情况下，可以实现各个分布式节点的负载均衡。

关键词: 分布式时空数据库, 负载均衡, 环状模型

Abstract: Currently, distributed spatio-temporal database has become the mainstream measures of spatio-temporal data storage, and it is the essential method to store multi-source heterogeneous data and massive spatio-temporal data. However, when using distributed spatio-temporal database to store data, there is a problem of mass data storage and multi-user and high concurrent literacy. Therefore, the implementation of load balancing has always been a hot research topic in distributed storage technology. In this paper, the annular model is applied to the stored spatio-temporal data for the first time. This method can dynamically manage spatio-temporal data and achieve load balancing among distributed nodes in the case of high concurrency of multi-user.

Key words: distributed temporal and spatial database, load balancing, annular model

中图分类号:

P208

胡珂, 李成名, 沈建明. 分布式时空数据库去中心化负载均衡方法[J]. 测绘通报, 2018, 0(12): 65-68,128.

HU Ke, LI Chengming, SHEN Jianming. Decentralized Load Balancing Method for Distributed Spatio-temporal Database[J]. 测绘通报, 2018, 0(12): 65-68,128.

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Decentralized Load Balancing Method for Distributed Spatio-temporal Database

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