| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 插图 | 第13-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-23页 |
| 1.1 研究背景 | 第15-17页 |
| 1.1.1 数据分析需求增加 | 第15-16页 |
| 1.1.2 计算机技术发展 | 第16-17页 |
| 1.1.3 分布式数据处理系统的发展 | 第17页 |
| 1.2 研究意义 | 第17-19页 |
| 1.3 本文的主要工作与贡献 | 第19-21页 |
| 1.4 本文章节安排 | 第21-23页 |
| 第二章 背景知识及研究现状 | 第23-35页 |
| 2.1 计算机硬件性能发展 | 第23-27页 |
| 2.1.1 处理器架构改进 | 第23-26页 |
| 2.1.2 存储介质层次及性能变化 | 第26-27页 |
| 2.2 高效数据分析系统研究现状 | 第27-29页 |
| 2.3 内存数据库索引研究现状 | 第29-33页 |
| 2.3.1 基于哈希的索引结构 | 第29-30页 |
| 2.3.2 基于字典树的索引结构 | 第30-32页 |
| 2.3.3 基于比较树的索引结构 | 第32-33页 |
| 2.4 本章小结 | 第33-35页 |
| 第三章 系统架构 | 第35-47页 |
| 3.1 数据处理逻辑 | 第35-38页 |
| 3.1.1 内存数据块绑定 | 第36-37页 |
| 3.1.2 索引构建 | 第37页 |
| 3.1.3 磁盘持久化存储 | 第37-38页 |
| 3.2 查询处理逻辑 | 第38-43页 |
| 3.2.1 CLAIMS各功能模块 | 第39-40页 |
| 3.2.2 底层物理执行计划实现 | 第40-43页 |
| 3.3 面临主要挑战 | 第43-45页 |
| 3.4 本章小结 | 第45-47页 |
| 第四章 高通量并行数据处理引擎 | 第47-57页 |
| 4.1 高通量并行数据处理引擎 | 第47-51页 |
| 4.1.1 高通量并行数据处理引擎整体架构 | 第47-50页 |
| 4.1.2 混合工作流任务中冲突分析及可序列化证明 | 第50-51页 |
| 4.2 混合工作流中的时间连续性查询 | 第51-53页 |
| 4.2.1 结果集完备性分析 | 第52页 |
| 4.2.2 结果集隔离性分析 | 第52-53页 |
| 4.3 任务执行调度 | 第53-55页 |
| 4.3.1 工作流任务绑定机制 | 第53-55页 |
| 4.3.2 查询唤醒机制 | 第55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-57页 |
| 第五章 处理引擎底层索引技术 | 第57-73页 |
| 5.1 经典CSB~+-Tree内存索引结构分析 | 第57-58页 |
| 5.2 基于数据块的CSB-Tree索引技术 | 第58-63页 |
| 5.2.1 CSB-Tree索引结构定义 | 第59-60页 |
| 5.2.2 基于CSB-Tree的数据查询 | 第60-61页 |
| 5.2.3 CSB-Tree索引插入算法实现 | 第61-63页 |
| 5.3 索引结构优化：Enhanced CSB-Tree | 第63-69页 |
| 5.3.1 单指令多数据流指令集的应用 | 第64-65页 |
| 5.3.2 索引键值压缩 | 第65-67页 |
| 5.3.3 支持并发的ECSB-Tree索引插入算法 | 第67-69页 |
| 5.4 本章小结 | 第69-73页 |
| 第六章 实验及结果分析 | 第73-85页 |
| 6.1 实验设置 | 第73-74页 |
| 6.1.1 实验环境介绍 | 第73-74页 |
| 6.1.2 实验数据介绍 | 第74页 |
| 6.2 分布式实验结果分析 | 第74-79页 |
| 6.2.1 CLAIMS系统测试 | 第74-76页 |
| 6.2.2 CLAIMS Vs VoltDB系统间对比 | 第76-79页 |
| 6.3 索引结构集中式实验结果分析 | 第79-84页 |
| 6.3.1 索引构建及规模测试 | 第79-81页 |
| 6.3.2 索引查询性能测试 | 第81-83页 |
| 6.3.3 索引插入性能测试 | 第83-84页 |
| 6.4 本章小结 | 第84-85页 |
| 第七章 总结与展望 | 第85-87页 |
| 参考文献 | 第87-93页 |
| 致谢 | 第93-95页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文和科研情况 | 第95页 |
