| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-6页 |
| 第一章 引言 | 第6-10页 |
| ·研究背景 | 第6-7页 |
| ·课题研究的目的和意义 | 第7-8页 |
| ·课题研究的现状 | 第8页 |
| ·课题研究的主要内容 | 第8-9页 |
| ·论文组织结构 | 第9-10页 |
| 第二章 海量数据的存储的研究 | 第10-23页 |
| ·海量数据存储相关技术和算法 | 第10-14页 |
| ·海量数据的一般存储策略研究 | 第10-12页 |
| ·海量数据的存储模式 | 第12-14页 |
| ·房产收费系统存储方案设计 | 第14-21页 |
| ·海量数据存储介质的优化 | 第14-18页 |
| ·存储分区和碎片整理机制的优化 | 第18-20页 |
| ·系统存储模式的设计 | 第20-21页 |
| ·实验对比 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 海量数据查询优化算法的研究 | 第23-31页 |
| ·基于精确查询的优化处理技术 | 第23-25页 |
| ·并行分离技术 | 第23-24页 |
| ·数据聚集 | 第24页 |
| ·哈希表查询 | 第24页 |
| ·分布式查询优化 | 第24-25页 |
| ·基于近似查询技术优化处理技术 | 第25页 |
| ·抽样技术 | 第25页 |
| ·直方图技术 | 第25页 |
| ·Top-k查询算法 | 第25-28页 |
| ·经典的Top-k查询算法——TA算法 | 第25-26页 |
| ·NRA算法 | 第26-27页 |
| ·Basic Traveler算法 | 第27页 |
| ·TRAVELER算法 | 第27页 |
| ·近似查询的TABE算法 | 第27-28页 |
| ·基于改进的Top-k查询优化处理算法 | 第28-29页 |
| ·实验对比 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 基于改进的优化查询算法在房产收费系统中的应用 | 第31-42页 |
| ·开发环境及技术介绍 | 第31页 |
| ·系统功能和模块设计 | 第31-33页 |
| ·查询综合优化 | 第33-41页 |
| ·查询索引的优化设计 | 第33-35页 |
| ·SQL查询及改进Top-k查询算法的应用 | 第35-37页 |
| ·数据分表的优化 | 第37-39页 |
| ·查询优化综合测试 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 总结与展望 | 第42-43页 |
| ·总结 | 第42页 |
| ·进一步展望 | 第42-43页 |
| 致谢 | 第43-44页 |
| 参考文献 | 第44-47页 |
| 作者简介 | 第47页 |
| 攻读硕士学位期间研究成果 | 第47-48页 |