| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第6-10页 |
| 1.1 选题背景及研究意义 | 第6-7页 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 | 第7-8页 |
| 1.3 研究内容及创新点 | 第8-9页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第9-10页 |
| 第二章 相关技术 | 第10-17页 |
| 2.1 科学数据管理技术 | 第10-13页 |
| 2.1.1 Oracle Georaster | 第10-11页 |
| 2.1.2 PostGIS Raster | 第11页 |
| 2.1.3 Hive | 第11-12页 |
| 2.1.4 SciDB | 第12-13页 |
| 2.2 连接查询优化技术 | 第13-14页 |
| 2.2.1 分布式连接查询优化技术 | 第13-14页 |
| 2.2.2 面向SSD的连接查询优化技术 | 第14页 |
| 2.3 SSD缓存技术 | 第14-16页 |
| 2.4 本章小结 | 第16-17页 |
| 第三章 SciDB查询处理流程分析 | 第17-25页 |
| 3.1 SciDB的数据结构 | 第17-18页 |
| 3.2 SciDB中的查询处理流程 | 第18-20页 |
| 3.3 SciDB中的连接查询处理流程 | 第20-22页 |
| 3.4 分布式连接查询的优化 | 第22-24页 |
| 3.5 本章小节 | 第24-25页 |
| 第四章 SciDB中的Join查询优化研究 | 第25-51页 |
| 4.1 减少网络开销的连接查询优化方法 | 第25-31页 |
| 4.1.1 问题描述 | 第25-26页 |
| 4.1.2 Target Join的原理 | 第26-27页 |
| 4.1.3 Target Join的实现 | 第27-28页 |
| 4.1.4 性能对比实验 | 第28-31页 |
| 4.2 减少磁盘IO开销的连接查询优化算法 | 第31-38页 |
| 4.2.1 基于半连接查询优化算法—JAPJA | 第32页 |
| 4.2.2 JAPJA算法的实现原理 | 第32-35页 |
| 4.2.3 JAPJA算法的具体实现 | 第35-38页 |
| 4.3 基于SSD缓存的JAPJA算法—JAPJABS | 第38-44页 |
| 4.3.1 JAPJABS算法的设计与实现 | 第40-44页 |
| 4.4 性能对比实验 | 第44页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第44-49页 |
| 4.6 本章小结 | 第49-51页 |
| 第五章 总结与展望 | 第51-54页 |
| 5.1 总结 | 第51-53页 |
| 5.2 展望 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 附录 | 第58-59页 |
| 图目录 | 第59-60页 |
| 表目录 | 第60-61页 |