大数据环境下数据查询优化技术应用研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 课题背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10页 |
| 1.2 大数据技术研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第10页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 课题主要内容 | 第11页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第11-12页 |
| 1.5 本章小结 | 第12-13页 |
| 第二章 课题相关技术的研究 | 第13-21页 |
| 2.1 大数据的特点分析 | 第13页 |
| 2.2 大数据技术面临的问题 | 第13-14页 |
| 2.3 结构化数据的查询技术 | 第14-18页 |
| 2.3.1 数据切分技术 | 第14-16页 |
| 2.3.2 多数据库并行处理技术 | 第16-17页 |
| 2.3.3 索引技术 | 第17-18页 |
| 2.4 非结构化数据的查询技术 | 第18-20页 |
| 2.4.1 NoSQL数据库 | 第18-19页 |
| 2.4.2 Hive分布式查询框架 | 第19-20页 |
| 2.5 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 面向结构化数据的查询优化 | 第21-37页 |
| 3.1 数据切分方案的设计与实现 | 第21-25页 |
| 3.1.1 垂直切分 | 第21-22页 |
| 3.1.2 水平切分 | 第22-24页 |
| 3.1.3 总体结构 | 第24-25页 |
| 3.2 数据存储引擎的研究 | 第25-26页 |
| 3.2.1 存储引擎的定义 | 第25页 |
| 3.2.2 存储引擎的分类及选型 | 第25-26页 |
| 3.3 索引技术的研究与应用 | 第26-27页 |
| 3.4 多数据库并行处理算法 | 第27-30页 |
| 3.5 MySQL多表分页查询过程优化 | 第30-35页 |
| 3.5.1 传统多表分页查询技术 | 第30-34页 |
| 3.5.2 多表分页查询算法 | 第34-35页 |
| 3.6 本章小结 | 第35-37页 |
| 第四章 面向非结构化数据的查询优化 | 第37-45页 |
| 4.1 MongoDB分片技术的研究 | 第37-38页 |
| 4.2 MongoDB索引技术的研究与应用 | 第38-39页 |
| 4.2.1 普通索引 | 第38页 |
| 4.2.2 地理空间索引 | 第38-39页 |
| 4.3 MongoDB文档结构的研究与优化 | 第39-43页 |
| 4.3.1 文档的定义 | 第39-40页 |
| 4.3.2 文档结构分析 | 第40页 |
| 4.3.3 文档结构的优化 | 第40-43页 |
| 4.4 MongoDB查询语句的优化 | 第43-44页 |
| 4.4.1 查询结果集的优化 | 第43页 |
| 4.4.2 分页查询语句优化 | 第43-44页 |
| 4.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 实验测试与分析 | 第45-51页 |
| 5.1 结构化数据查询优化相关测试 | 第45-47页 |
| 5.1.1 多数据库并行处理算法 | 第45页 |
| 5.1.2 多表分页查询算法 | 第45-47页 |
| 5.2 非结构化数据查询相关测试 | 第47-50页 |
| 5.2.1 文档结构优化 | 第48-49页 |
| 5.2.2 分页查询语句优化 | 第49-50页 |
| 5.3 本章小结 | 第50-51页 |
| 第六章 总结与展望 | 第51-53页 |
| 6.1 总结 | 第51页 |
| 6.2 展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-55页 |
| 在学期间的研究成果 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56页 |
