针对矿山生态环境涉及数据规模大、共享度低、同步困难造成评价管理成本高的问题,利用MongoDB在分布式存储系统的高可用特性,融合人工采集数据与传感器自动采集数据的方法,以获取评价指标并缓存至本地的技术,设计实现分布式矿山生态环境评价管理系统。系统结合基于关系参数优化的FODO算法对分布式数据的均衡访问进行设计,以避免分布式存储系统对节点高密度访问造成的数据堵塞问题。实际应用表明,该系统可以为指标数据复杂、地域分散的矿山生态环境的实时评价管理提供相关服务。
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