基于MongoDB的数据密集型云存储系统设计

郑海清

（广东南华工商职业学院，广东 广州 510507）

数据存储是目前研究的热门话题之一，比较常用的存储方式有非结构化存储模式和半结构化存储模式两种，当前使用的传感器、位置服务和社交网络都会应用许多半结构化空间数据，同时也会应用非结构化空间数据[1]。传统的数据存储系统采用的实现方式主要有两种：从空间上扩展关系型数据库，在数据库的上层增设空间引擎，从这两种思路出发，可以很好地改善数据库存储的一致性问题和完整性问题。但是，面对海量数据，关系型数据库很难完整地实现存储、访问、维护问题，更难以实现数据库扩展问题[2]。

NoSQL数据库是一种新型模式，不仅能够快速存储数据，同时也可以快速查询数据，除此之外，NoSQL数据库的容错性很高，灵活的分布方式更适合存储海量数据[3]。MongoDB是NoSQL数据库的一种，是文档型数据库系统，每一个MongoDB实例都会包括多个数据库，每个数据库都是完全独立的，由不同权限控制[4]。MongoDB的存储引擎为内存映射，内嵌的方式不仅能够提高I/O性能，内嵌的方式可以将每一条记录都转化成复杂的层次结构，由于数据库没有固定模式，所以不会受到环境约束，即使在不同环境下也可以完成存储[5]。

文中针对密集型数据存储问题，利用MongoDB数据库适应能力强的特点在云平台上提出了一种新的数据密集型云存储系统，该系统不仅能够解决数据云存储问题，同时也可以实现数据处理，从而满足用户对密集型数据的使用要求和网络服务要求。……