数据库负载自适应技术研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-23页 |
| 第一章 绪论 | 第23-41页 |
| ·研究数据库负载自适应的意义 | 第23-25页 |
| ·数据库成为应用系统的核心 | 第23-24页 |
| ·数据库性能调优关键问题 | 第24页 |
| ·数据库负载自适应的价值 | 第24-25页 |
| ·数据库负载自适应的研究与进展 | 第25-37页 |
| ·数据库自主管理 | 第26-28页 |
| ·数据库负载自适应框架 | 第28-31页 |
| ·负载特征化算法 | 第31-34页 |
| ·数据库性能预测 | 第34-36页 |
| ·负载控制 | 第36-37页 |
| ·研究目标和主要内容 | 第37-40页 |
| ·研究目标 | 第37页 |
| ·主要创新内容 | 第37-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第二章 基于特征向量的聚类算法 | 第41-65页 |
| ·负载特征的分类 | 第41页 |
| ·负载特征表示和常用聚类算法分析 | 第41-45页 |
| ·负载特征表示 | 第41-44页 |
| ·负载特征聚类算法选取 | 第44-45页 |
| ·基于特征向量的聚类算法 | 第45-52页 |
| ·算法基本思想 | 第45-46页 |
| ·算法主要步骤 | 第46-52页 |
| ·算法分析 | 第52页 |
| ·基于特征向量的增量聚类算法 | 第52-55页 |
| ·增量算法的意义 | 第52-53页 |
| ·增量算法 | 第53页 |
| ·基于特征向量的增量聚类算法 | 第53-55页 |
| ·实验及结果分析 | 第55-64页 |
| ·实验步骤 | 第55-62页 |
| ·结果分析 | 第62-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第三章 集合点平均值算法 | 第65-75页 |
| ·性能评价方法分析 | 第65-67页 |
| ·数据库建模 | 第67-68页 |
| ·集合点平均值算法 | 第68-72页 |
| ·平均值分析算法理论 | 第68-69页 |
| ·精确的平均值分析算法 | 第69页 |
| ·近似的平均值分析算法 | 第69-70页 |
| ·RMVA 算法 | 第70-72页 |
| ·实验及结果分析 | 第72-74页 |
| ·本章小结 | 第74-75页 |
| 第四章 改进的NSGA-Ⅱ算法 | 第75-95页 |
| ·负载控制的基本思想 | 第75-78页 |
| ·负载描述 | 第76页 |
| ·负载控制策略的定义 | 第76-77页 |
| ·负载控制模型 | 第77-78页 |
| ·负载控制算法的选取和比较 | 第78-82页 |
| ·负载控制算法构成要素的选取 | 第78-80页 |
| ·多目标遗传算法的选取 | 第80-81页 |
| ·NSGA-Ⅱ算法及不足 | 第81-82页 |
| ·改进的NSGA-Ⅱ算法 | 第82-87页 |
| ·优先级表排序算法 | 第82-83页 |
| ·对染色体优化修正 | 第83-85页 |
| ·NSGA-Ⅱ算法的负载控制过程 | 第85-87页 |
| ·实验及结果分析 | 第87-93页 |
| ·实验步骤 | 第87-92页 |
| ·结果分析 | 第92-93页 |
| ·本章小结 | 第93-95页 |
| 第五章 负载自适应技术在电力营销管理系统中的应用 | 第95-115页 |
| ·电力营销管理系统存在的问题 | 第95-96页 |
| ·电力营销管理系统中的数据库负载 | 第96-97页 |
| ·负载自适应系统设计 | 第97-102页 |
| ·负载自适应的设计原则 | 第97页 |
| ·负载自适应框架设计 | 第97-99页 |
| ·知识库设计 | 第99-102页 |
| ·负载自适应系统与目标系统的结合 | 第102页 |
| ·负载自适应系统实现 | 第102-111页 |
| ·监测的内容 | 第103-105页 |
| ·监测部件的监测方法 | 第105-107页 |
| ·监测部件的实现 | 第107-108页 |
| ·监控部件数据结构 | 第108-111页 |
| ·实验及结果分析 | 第111-113页 |
| ·本章小结 | 第113-115页 |
| 第六章 结论 | 第115-119页 |
| 参考文献 | 第119-124页 |
| 致谢 | 第124-125页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第125-127页 |
| 攻读学位期间主持和参与的科研项目 | 第127-128页 |
