[发明专利]分布式系统的数据库处理方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明提供了一种分布式系统的数据库处理方法、装置、设备及存储介质。其中，所述方法包括：获取目标数据库，并检测所述目标数据库的数据量大小；当所述目标数据库的数据量大小超过数据量阈值时，基于分裂系数，将所述目标数据库进行拆分，得到对应的多个子数据库；确定待分配的各服务实例所对应的可用存储空间的大小，所述服务实例用于供所述分布式系统中的服务节点实现数据存储；基于各所述服务实例所对应的可用存储空间的大小，以及各所述子数据库的数据量大小，为各所述服务实例分配适配数量的子数据库。通过本发明，能够提高整个服务器集群中各服务实例的资源利用率，实现各服务实例的内存分布均衡保持最大化。

技术领域

本发明涉及人工智能(AI，Artificial Intelligence)领域中的大数据处理技术，尤其涉及一种分布式系统的数据库处理方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

人工智能是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法和技术及应用系统。人工智能技术现如今已得到快速发展，并广泛应用于各种行业，例如无限大小的数据库的存储应用。

目前，相关技术中，对于数据量规模很大的数据库来说，无论将其路由至服务器集群中的哪个服务实例上，都会引起该服务实例内存的急剧增长，从而引起整个服务器集群中各服务实例的内存分布不均衡，导致服务器集群扩容的更早来临，降低其他服务实例的资源利用率，尤其当数据库的规模超大时，甚至单机无法容纳整个数据库。

发明内容

本发明实施例提供一种分布式系统的数据库处理方法、装置、设备及存储介质，能够提高整个服务器集群中各服务实例的资源利用率，实现各服务实例的内存分布均衡保持最大化。

本发明实施例的技术方案是这样实现的：

本发明实施例提供一种分布式系统的数据库处理方法，所述方法包括：

获取目标数据库，并检测所述目标数据库的数据量大小；

当所述目标数据库的数据量大小超过数据量阈值时，基于分裂系数，将所述目标数据库进行拆分，得到对应的多个子数据库；

确定待分配的各服务实例所对应的可用存储空间的大小，所述服务实例用于供所述分布式系统中的服务节点实现数据存储；

基于各所述服务实例所对应的可用存储空间的大小，以及各所述子数据库的数据量大小，为各所述服务实例分配适配数量的子数据库。

本发明实施例还提供一种分布式系统的数据库处理装置，所述装置包括：

获取单元，用于获取目标数据库；

检测单元，用于检测所述目标数据库的数据量大小；

拆分单元，用于当所述目标数据库的数据量大小超过数据量阈值时，基于分裂系数，将所述目标数据库进行拆分，得到对应的多个子数据库；

第一确定单元，用于确定待分配的各服务实例所对应的可用存储空间的大小，所述服务实例用于供所述分布式系统中的服务节点实现数据存储；

分配单元，用于基于各所述服务实例所对应的可用存储空间的大小，以及各所述子数据库的数据量大小，为各所述服务实例分配适配数量的子数据库。

上述方案中，所述拆分单元，还用于：

基于所述分裂系数，将所述目标数据库拆分为至少一层级的子数据库，各层级的所述子数据库的数量与所述分裂系数相匹配；

将所述至少一层级的子数据库构成所述目标数据库对应的多个子数据库。

上述方案中，所述拆分单元，还用于：

基于所述分裂系数，将所述目标数据库进行拆分，得到对应的第一层级的多个第一子数据库；