优化NoSQL的大数据存储与查询方案

"一种基于NoSQL的大数据存储方案，吉佳，北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室，探讨了物联网中大数据存储的问题，提出了一种新的分布式存储解决方案，结合阈值限定和时钟限时策略减少数据冗余，采用一致性哈希算法平衡数据库负载，并利用Memcached作为数据存储缓冲平台，旨在提升NoSQL数据库的性能和效率。 论文指出，随着物联网的快速发展，大数据的生成加速了非关系型数据库（NoSQL）的研究。现有的NoSQL分布式存储解决方案在处理大数据时面临存储与查询效率低、数据冗余和样本不足等问题。针对这些问题，作者提出了一种创新的存储策略。 该策略的核心是采用阈值限定，即设定一个数据保留的标准，当数据超过这个阈值时进行删减，以此控制存储量。同时，结合时钟限时机制，定期清理过期或不再需要的数据，进一步优化存储空间。此外，一致性哈希算法被用于动态分配数据到不同的节点，确保负载均衡，避免热点问题。Memcached作为一种内存缓存系统，被引入作为数据存储的缓冲层，可以快速响应查询，减少对底层存储系统的直接访问，从而提高整体性能。 实验结果证明，该方案有效地提升了数据存储和查询的速度，减少了存储需求，同时保证了足够的数据样本，为后续分析提供了支持，整体上增强了基于NoSQL的分布式存储系统的效能。" 这篇论文主要涉及的知识点包括： 1. NoSQL数据库：NoSQL是非关系型数据库的简称，适用于处理大规模数据的分布式存储，尤其在物联网场景下广泛应用。 2. 大数据存储：大数据存储涉及如何高效地管理和处理海量数据，包括数据的存储、检索、备份和删除等操作。 3. 分布式存储：通过多台计算机组成的集群共同存储数据，提高存储系统的可用性和可扩展性。 4. 阈值限定：数据管理策略，根据预设标准决定何时删除或保留数据，以控制存储空间。 5. 时钟限时：一种数据清理策略，按照时间周期性地清除过期数据。 6. 一致性哈希：分布式系统中用于负载均衡的算法，保证数据分布相对均匀，减少数据迁移。 7. Memcached：内存缓存系统，常用于加速数据库查询，减少对硬盘I/O的依赖。 8. 数据分析：对存储的数据进行处理和解释，以获取有价值的信息和洞察。 9. 计算机应用技术：涵盖软件开发、系统集成、数据处理等，是实现上述解决方案的基础。