| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3 查询优化方法的提出 | 第13-16页 |
| 1.3.1 查询优化问题分析 | 第13-14页 |
| 1.3.2 查询优化方案的提出 | 第14-15页 |
| 1.3.3 优化方案的关键技术分析 | 第15-16页 |
| 1.4 主要研究内容 | 第16-17页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第17-19页 |
| 第2章 面向OLAP查询优化的立方体预计算策略 | 第19-32页 |
| 2.1 OLAP中立方体预计算的研究 | 第19-25页 |
| 2.1.1 逐层立方体算法 | 第19-22页 |
| 2.1.2 逐段立方体算法 | 第22-24页 |
| 2.1.3 算法分析 | 第24-25页 |
| 2.2 逐段立方体算法的改进 | 第25-27页 |
| 2.2.1 算法改进分析 | 第25-26页 |
| 2.2.2 改进逐段算法的设计 | 第26-27页 |
| 2.3 算法的仿真实验 | 第27-31页 |
| 2.3.1 实验环境与数据 | 第27-28页 |
| 2.3.2 实验方案 | 第28-30页 |
| 2.3.3 实验结果与分析 | 第30-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 面向OLAP查询优化的HBase立方体存储策略 | 第32-45页 |
| 3.1 立方体的维度行键存储模型设计 | 第32-33页 |
| 3.2 立方体在HBase中的加载 | 第33-35页 |
| 3.3 立方体的更新 | 第35-37页 |
| 3.3.1 立方体的更新过程 | 第35-36页 |
| 3.3.2 立方体更新阶段的查询 | 第36-37页 |
| 3.4 立方体的压缩存储 | 第37-41页 |
| 3.4.1 Gzip压缩算法 | 第37-39页 |
| 3.4.2 LZO压缩算法 | 第39页 |
| 3.4.3 Snappy压缩算法 | 第39-41页 |
| 3.5 仿真实验 | 第41-43页 |
| 3.5.1 立方体加载实验 | 第41页 |
| 3.5.2 压缩算法实验 | 第41-43页 |
| 3.6 本章小结 | 第43-45页 |
| 第4章 OLAP查询优化策略 | 第45-55页 |
| 4.1 OLAP查询模式设计 | 第45-47页 |
| 4.1.1 OLAP点查询 | 第45-46页 |
| 4.1.2 OLAP范围查询 | 第46-47页 |
| 4.2 立方体更新阶段的查询策略设计 | 第47-49页 |
| 4.3 查询实验与结果分析 | 第49-54页 |
| 4.3.1 实验方案 | 第49-50页 |
| 4.3.2 实验结果与分析 | 第50-54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 总结与展望 | 第55-58页 |
| 5.1 总结 | 第55-56页 |
| 5.2 展望 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第62页 |