[發明專利]分布式系統的數據庫處理方法、裝置、設備及存儲介質

有效

• 申請號: 202010003357.0
• 申請日: 2020-01-02
• 公開（公告）號: CN111241195B
• 公開（公告）日: 2023-03-21
• 發明（設計）人: 王潤澤;郭娟
• 申請（專利權）人: 騰訊云計算（北京）有限責任公司
• 主分類號: G06F16/27
• 分類號: G06F16/27
• 代理公司: 北京派特恩知識產權代理有限公司 11270
• 代理人: 趙翠萍;張穎玲

本發明提供了一種分布式系統的數據庫處理方法、裝置、設備及存儲介質。其中，所述方法包括：獲取目標數據庫，并檢測所述目標數據庫的數據量大??；當所述目標數據庫的數據量大小超過數據量閾值時，基于分裂系數，將所述目標數據庫進行拆分，得到對應的多個子數據庫；確定待分配的各服務實例所對應的可用存儲空間的大小，所述服務實例用于供所述分布式系統中的服務節點實現數據存儲；基于各所述服務實例所對應的可用存儲空間的大小，以及各所述子數據庫的數據量大小，為各所述服務實例分配適配數量的子數據庫。通過本發明，能夠提高整個服務器集群中各服務實例的資源利用率，實現各服務實例的內存分布均衡保持最大化。

技術領域

本發明涉及人工智能(AI，Artificial Intelligence)領域中的大數據處理技術，尤其涉及一種分布式系統的數據庫處理方法、裝置、設備及存儲介質。

背景技術

人工智能是利用數字計算機或者數字計算機控制的機器模擬、延伸和擴展人的智能，感知環境、獲取知識并使用知識獲得最佳結果的理論、方法和技術及應用系統。人工智能技術現如今已得到快速發展，并廣泛應用于各種行業，例如無限大小的數據庫的存儲應用。

目前，相關技術中，對于數據量規模很大的數據庫來說，無論將其路由至服務器集群中的哪個服務實例上，都會引起該服務實例內存的急劇增長，從而引起整個服務器集群中各服務實例的內存分布不均衡，導致服務器集群擴容的更早來臨，降低其他服務實例的資源利用率，尤其當數據庫的規模超大時，甚至單機無法容納整個數據庫。

發明內容

本發明實施例提供一種分布式系統的數據庫處理方法、裝置、設備及存儲介質，能夠提高整個服務器集群中各服務實例的資源利用率，實現各服務實例的內存分布均衡保持最大化。

本發明實施例的技術方案是這樣實現的：

本發明實施例提供一種分布式系統的數據庫處理方法，所述方法包括：

獲取目標數據庫，并檢測所述目標數據庫的數據量大?。?/p>

當所述目標數據庫的數據量大小超過數據量閾值時，基于分裂系數，將所述目標數據庫進行拆分，得到對應的多個子數據庫；

確定待分配的各服務實例所對應的可用存儲空間的大小，所述服務實例用于供所述分布式系統中的服務節點實現數據存儲；

基于各所述服務實例所對應的可用存儲空間的大小，以及各所述子數據庫的數據量大小，為各所述服務實例分配適配數量的子數據庫。

本發明實施例還提供一種分布式系統的數據庫處理裝置，所述裝置包括：

獲取單元，用于獲取目標數據庫；

檢測單元，用于檢測所述目標數據庫的數據量大??；

拆分單元，用于當所述目標數據庫的數據量大小超過數據量閾值時，基于分裂系數，將所述目標數據庫進行拆分，得到對應的多個子數據庫；

第一確定單元，用于確定待分配的各服務實例所對應的可用存儲空間的大小，所述服務實例用于供所述分布式系統中的服務節點實現數據存儲；

分配單元，用于基于各所述服務實例所對應的可用存儲空間的大小，以及各所述子數據庫的數據量大小，為各所述服務實例分配適配數量的子數據庫。

上述方案中，所述拆分單元，還用于：

基于所述分裂系數，將所述目標數據庫拆分為至少一層級的子數據庫，各層級的所述子數據庫的數量與所述分裂系數相匹配；

將所述至少一層級的子數據庫構成所述目標數據庫對應的多個子數據庫。

上述方案中，所述拆分單元，還用于：

基于所述分裂系數，將所述目標數據庫進行拆分，得到對應的第一層級的多個第一子數據庫；