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基于自适应统计信息管理的查询优化器的研究与实现

摘要第1-7页
Abstract第7-13页
第1章 绪论第13-21页
   ·课题来源第13页
   ·课题背景及意义第13-15页
   ·研究内容第15-16页
   ·国内外研究现状第16-19页
     ·统计信息第16-17页
     ·自适应统计信息管理第17-18页
     ·自适应查询优化器第18-19页
   ·论文组织第19-21页
第2章 总体设计第21-27页
   ·基于自适应统计信息管理的查询优化器结构第21-22页
   ·规则优化器第22页
   ·自适应统计信息管理系统第22-23页
   ·系统统计信息管理第23-24页
   ·自适应代价优化器第24-25页
     ·优化深度分析器第24-25页
     ·深度优化模块第25页
     ·自适应选择率估计模块第25页
   ·本章小结第25-27页
第3章 统计信息及其应用第27-33页
   ·统计信息概述第27页
   ·直方图第27-29页
   ·压缩直方图第29-30页
   ·多维数据第30页
   ·多维直方图第30-31页
   ·选择率第31-32页
   ·非直方图估计技术第32页
   ·本章小结第32-33页
第4章 自动统计信息管理第33-50页
   ·概述第33页
   ·现有方法分析第33-35页
     ·统计信息的自动创建第33-34页
     ·统计信息的自动更新第34-35页
   ·自动统计信息管理的设计第35-40页
     ·总体结构第35-36页
     ·模块结构第36-40页
   ·采样第40-41页
   ·统计信息的计算第41-42页
   ·统计信息的存储第42-43页
   ·统计信息的使用第43-49页
     ·基本谓词范围查询的选择率计算第43-47页
     ·连接查询的选择率计算第47-49页
   ·本章小结第49-50页
第5章 多维统计信息第50-68页
   ·概述第50页
   ·多维统计信息的研究现状第50-51页
   ·小波技术第51-58页
     ·简介第51-52页
     ·基本数学概念第52-54页
     ·小波第54-55页
     ·小波分解和重构第55-57页
     ·Haar 小波第57-58页
   ·基于小波的直方图第58-64页
     ·基于小波的一维直方图第59-61页
     ·多维小波分解第61-62页
     ·基于小波的多维直方图第62-64页
   ·多维统计信息的存储第64页
   ·多维统计信息的使用第64-67页
     ·多维查询条件第64-65页
     ·多维查询条件的选择率估计第65-67页
   ·本章小结第67-68页
第6章 自适应查询优化器第68-77页
   ·查询优化器概述第68-69页
   ·查询优化器结构第69-70页
   ·自适应查询优化器的功能与结构第70-75页
     ·统计信息自适应选择第72页
     ·自适应系统统计信息调整第72-73页
     ·深度优化第73-75页
   ·自适应查询优化器的工作原理第75-76页
   ·本章小结第76-77页
第7章 实验与验证第77-90页
   ·自动统计信息管理测试第77-78页
   ·多维统计信息测试第78-88页
     ·多维统计信息对选择率准确性的影响第78-86页
     ·多维统计信息对查询优化器效率的影响第86-88页
   ·自适应查询优化器总体测试第88-89页
   ·本章小结第89-90页
结论第90-92页
参考文献第92-97页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第97-98页
致谢第98页

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