| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 引言 | 第10-15页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究现状与发展趋势 | 第11-12页 |
| 1.3 研究内容 | 第12-14页 |
| 1.4 本章小结 | 第14-15页 |
| 第2章 大数据存储技术特征分析 | 第15-25页 |
| 2.1 大数据存储技术特点 | 第15页 |
| 2.2 数据模型 | 第15-17页 |
| 2.3 存储结构 | 第17-19页 |
| 2.3.1 数据页原理 | 第17-18页 |
| 2.3.2 数据文件构造 | 第18-19页 |
| 2.4 内存优化技术 | 第19-24页 |
| 2.4.1 加大虚拟内存 | 第19-22页 |
| 2.4.2 建立缓存机制 | 第22-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 MongoDB分布式存储技术应用分析 | 第25-37页 |
| 3.1 MongoDB数据类型 | 第25-27页 |
| 3.1.1 数据文档 | 第25-26页 |
| 3.1.2 数据集合 | 第26页 |
| 3.1.3 数据分片 | 第26-27页 |
| 3.2 数据存储结构 | 第27-30页 |
| 3.2.1 BSON文档分析 | 第27-28页 |
| 3.2.2 GridFS大文件存储系统 | 第28-30页 |
| 3.3 P2P分布式存储系统 | 第30-33页 |
| 3.3.1 洪泛存储方式 | 第30-31页 |
| 3.3.2 基于DHT的分布式存储方式 | 第31-33页 |
| 3.4 基于MongoDB的自动分片技术 | 第33-36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 自动分片技术算法改进与内存优化 | 第37-48页 |
| 4.1 一致性hash算法在MongoDB上的使用 | 第37-41页 |
| 4.2 简单数据类型索引降低内存使用 | 第41-44页 |
| 4.3 查询优化 | 第44-47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 结论 | 第48-50页 |
| 致谢 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 攻读学位期间取得学术成果 | 第55-56页 |
| 附录 | 第56-59页 |