| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1. 研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2. 研究现状 | 第13-17页 |
| 1.2.1. 分布式查询分析引擎研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.2. 数据查询分析平台的研究现状 | 第16-17页 |
| 1.2.3. 研究中存在的问题 | 第17页 |
| 1.3. 主要研究内容 | 第17-18页 |
| 1.4. 论文组织结构 | 第18-20页 |
| 第二章 相关技术及理论研究 | 第20-33页 |
| 2.1. 多维数据模型 | 第20-24页 |
| 2.1.1. 多维数据模型的基本概念 | 第20-21页 |
| 2.1.2. 数据立方体 | 第21-24页 |
| 2.2. Apache Kylin | 第24-25页 |
| 2.3. 立方体构建算法 | 第25-29页 |
| 2.3.1. 立方体构建流程 | 第25-26页 |
| 2.3.2. 逐层构建算法 | 第26-27页 |
| 2.3.3. 快速Cube算法 | 第27-28页 |
| 2.3.4. 增量构建算法 | 第28-29页 |
| 2.4. 立方体物化算法 | 第29-33页 |
| 2.4.1. 数据立方体物化策略 | 第29-30页 |
| 2.4.2. 多路数据聚集方法 | 第30-31页 |
| 2.4.3. 冰山立方体计算方法 | 第31-32页 |
| 2.4.4. 立方体外壳计算方法 | 第32-33页 |
| 第三章 基于查询日志的分布式数据立方体构建模型 | 第33-53页 |
| 3.1. 模型整体架构 | 第33-35页 |
| 3.2. Cuboid惰性生成策略 | 第35-38页 |
| 3.2.1. 惰性生成策略的执行流程 | 第35-37页 |
| 3.2.2. 惰性生成策略的其他优势 | 第37-38页 |
| 3.3. Cuboid生成代价预估 | 第38-43页 |
| 3.3.1. 生成代价预估方法 | 第38-40页 |
| 3.3.2. HyperLogLog基数估计的优势 | 第40-41页 |
| 3.3.3. 模型中HyperLogLog基数估计的流程 | 第41-43页 |
| 3.4. 实现子立方体生成树的存储和更新 | 第43-44页 |
| 3.5. 物化视图自调整算法 | 第44-47页 |
| 3.5.1. 查询日志统计方法 | 第44-45页 |
| 3.5.2. 算法流程 | 第45-47页 |
| 3.6. Cuboid生成路径和父Cuboid选择策略 | 第47-48页 |
| 3.7. 模型测试和评估 | 第48-53页 |
| 3.7.1. 实验环境 | 第49-50页 |
| 3.7.2. 实验数据 | 第50页 |
| 3.7.3. 评估指标 | 第50页 |
| 3.7.4. 实验结果与分析 | 第50-53页 |
| 第四章 实时查询分析平台的设计与实现 | 第53-71页 |
| 4.1. 需求分析 | 第53-54页 |
| 4.1.1. 系统业务需求 | 第53页 |
| 4.1.2. 系统功能需求 | 第53-54页 |
| 4.2. 系统总体设计 | 第54-57页 |
| 4.2.1. 系统结构设计 | 第54-55页 |
| 4.2.2. 系统架构设计 | 第55-57页 |
| 4.3. 系统模块设计与实现 | 第57-66页 |
| 4.3.1. 数据源管理模块 | 第57-59页 |
| 4.3.2. 立方体构建模块 | 第59-61页 |
| 4.3.3. 立方体管理模块 | 第61页 |
| 4.3.4. 查询引擎管理模块 | 第61-66页 |
| 4.4. 平台测试与评估 | 第66-71页 |
| 4.4.1. 环境部署 | 第66-67页 |
| 4.4.2. 系统功能测试 | 第67-69页 |
| 4.4.3. 平台查询性能测试 | 第69-71页 |
| 第五章 总结 | 第71-73页 |
| 5.1. 工作总结 | 第71-72页 |
| 5.2. 工作展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 攻读研究生期间发表的学术论文 | 第77页 |
