随着信息科学技术的发展,尤其是伴随着Internet的发展,数据呈爆炸式增长,分布式虚拟现实系统需要承载的数据正在呈现指数级的增长。通过分析近几年在多领域得到广泛应用的数据存储与管理架构及其特点,如果系统的读写吞吐量很大的时候,非结构化的数据随之产生,这对数据库存储海量数据以及对海量数据进行管理提出了新的要求。从数据存储与管理服务的发展趋势来看,一方面,是对数据的存储量的需求越来越大,存储容量的急剧膨胀,从而对于存储数据库提出了更大的需求;另一方面,是对数据的有效管理提出了更高的要求,数据的多样化、地理上的分散性、对重要数据的保护等等都对数据管理提出了更高的要求。ViWo系统面临同样的问题,需要对ViWo系统的数据存储与管理机制进行优化设计,以适应Vi Wo系统不断增加的数据负载压力和高效的数据管理原则。ViWo系统中的数据正在快速增加,要对这些数据进行有效的组织,以节省数据的存储空间,提高数据的传输效率,并且能够支持海量数据的存储和管理。论文对ViWo系统的数据存储进行了优化设计,使其更加适应Vi Wo系统数据特点,同时,优化现有的Redis缓存机制,配合数据库来使用,然后,完成关于场景数据、地形数据等管理机制的设计,最终设计并实现基于ViWo的海量数据存储与管理机制。本文的主要工作如下:1.利用NoSQL数据库MongoDB的副本集技术和分片机制,使其更加适应海量数据的存储,以支持对服务器的高并发访问需求。2.优化分布式虚拟现实系统的缓存机制Redis,提高系统数据的稳定性和实时性,提高系统用户的体验。3.设计和实现场景数据的管理机制,并对场景图编辑进行管理。4.对地形数据管理机制进行设计,以满足分布式虚拟现实系统对地形数据数据管理的需求。性能测试表明,本文设计的海量数据存储与管理机制具有较高的稳定性,可以满足用户对系统稳定性、数据扩展性以及实时交互性的需求,同时,能满足虚拟现实环境下的不同分布式需求。