MongoDB索引机制研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第1章 引言 | 第8-16页 |
| 1.1 论文选题背景 | 第8-10页 |
| 1.2 研究目的及意义 | 第10-11页 |
| 1.3 研究现状 | 第11-14页 |
| 1.4 论文主要工作 | 第14-15页 |
| 1.5 论文章节安排 | 第15-16页 |
| 第2章 技术基础 | 第16-32页 |
| 2.1 Nosql概述 | 第16-17页 |
| 2.2 关于MongoDB | 第17-28页 |
| 2.2.1 MongoDB的存储机制 | 第18-20页 |
| 2.2.2 MongoDB的存储引擎 | 第20-24页 |
| 2.2.3 MongoDB的文档数据模型 | 第24-28页 |
| 2.3 MongoDB的索引机制 | 第28-31页 |
| 2.3.1 MongoDB索引机制 | 第28-30页 |
| 2.3.2 MongoDB索引特性 | 第30页 |
| 2.3.4 MongoDB索引类型 | 第30-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 基于PAM优化算法的索引分层存储机制 | 第32-43页 |
| 3.1 概述 | 第32页 |
| 3.2 MongoDB索引数据聚类 | 第32-36页 |
| 3.2.1 K-中心点索引聚类 | 第33页 |
| 3.2.2 围绕中心点划分算法 | 第33-35页 |
| 3.2.3 PAM算法的优化 | 第35-36页 |
| 3.3 基于PAM优化算法的索引分层存储机制 | 第36-37页 |
| 3.3.1 基于PAM优化算法的数据对象索引聚类 | 第36-37页 |
| 3.4 基于Redis的索引分层存储策略 | 第37-40页 |
| 3.4.1 分层的存储结构 | 第37-38页 |
| 3.4.2 基于Redis的分层存储策略 | 第38-39页 |
| 3.4.3 数据查询流程 | 第39-40页 |
| 3.5 实验设计 | 第40-42页 |
| 3.5.1 实验环境 | 第40页 |
| 3.5.2 实验数据 | 第40页 |
| 3.5.3 实验及分析 | 第40-42页 |
| 3.6 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 基于热度预测的索引动态更新机制 | 第43-51页 |
| 4.1 概述 | 第43页 |
| 4.2 基于K近邻分类算法的索引热度预测 | 第43-46页 |
| 4.2.1 索引热度预测基本思想 | 第44页 |
| 4.2.2 度量索引相似性 | 第44页 |
| 4.2.3 索引向量化 | 第44-45页 |
| 4.2.4 计算索引之间相似度 | 第45-46页 |
| 4.2.5 新索引访问次数预测 | 第46页 |
| 4.3 基于热度预测的索引动态更新 | 第46-48页 |
| 4.3.1 索引动态更新策略 | 第46-47页 |
| 4.3.2 索引热度预测评价指标 | 第47-48页 |
| 4.4 实验设计 | 第48-50页 |
| 4.4.1 实验环境 | 第48页 |
| 4.4.2 实验数据 | 第48页 |
| 4.4.3 实验及分析 | 第48-50页 |
| 4.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 结束语 | 第51-53页 |
| 5.1 主要工作与创新点 | 第51-52页 |
| 5.2 后续研究工作 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 致谢 | 第57-59页 |
| 攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果 | 第59页 |
