摘要
本发明公开了一种基于单一数据源的数据库切割与存储方法和系统,包括以下步骤:通过机器学习算法,根据单一数据源的特性和查询模式,自动生成最优的分区策略;根据系统的负载情况,自动调整分区分布,确保各分区之间的数据量和负载均衡;引入分布式索引机制和缓存机制,优化跨分区查询的性能;根据业务需求动态调整分区的数量,自动迁移数据以适应新的分区策略实现弹性扩展;系统将接收到的单一数据源通过智能存储策略,实现动态调整存储。本发明采用上述一种基于单一数据源的数据库切割与存储方法和系统,提高了查询性能,支持根据业务需求动态调整分区数量增强了系统扩展性,减少了人工干预,降低了维护成本,适用于大规模数据存储和查询场景。