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查询交互量化与查询响应时间预测模型

摘要第3-6页
ABSTRACT第6-10页
第一章 绪论第22-34页
    1.1 研究背景第22-27页
        1.1.1 应用场景第22-23页
        1.1.2 数据库系统性能管理第23-24页
        1.1.3 数据库系统性能模型第24-27页
    1.2 研究现状第27-28页
    1.3 研究目标和内容第28-30页
    1.4 本文贡献第30-31页
    1.5 论文组织结构第31-34页
第二章 数据库系统性能模型研究现状第34-58页
    2.1 分析型建模方法综述第34-43页
        2.1.1 进度指示器第35-40页
        2.1.2 分析型的响应时间预测模型第40-43页
        2.1.3 分析型方法小结第43页
    2.2 统计型建模方法综述第43-53页
        2.2.1 面向单个查询的统计模型第44-45页
        2.2.2 面向并行查询的统计模型第45-50页
        2.2.3 面向云计算环境的统计模型第50-52页
        2.2.4 统计型方法小结第52-53页
    2.3 分析型和统计型模型对比第53-56页
    2.4 查询交互量化与性能模型第56-57页
    2.5 本章小结第57-58页
第三章 查询交互量化以及聚类采样方法第58-84页
    3.1 问题的提出及解决思路第58-60页
    3.2 查询交互量化第60-67页
        3.2.1 两个查询之间的查询交互的量化第60-62页
        3.2.2 查询的交互特征第62-65页
        3.2.3 查询组合的交互特征第65-67页
    3.3 优化采样问题的形式化定义第67页
    3.4 聚类采样方法第67-71页
        3.4.1 聚类采样的依据第67-68页
        3.4.2 查询组合采样第68-71页
    3.5 实验分析第71-83页
        3.5.1 实验设计第71-75页
        3.5.2 聚类效果分析—标准差对比第75-79页
        3.5.3 聚类效果分析—响应时间分布第79-81页
        3.5.4 聚类采样算法分析第81-83页
    3.6 本章小结第83-84页
第四章 查询组合相似性预测模型第84-104页
    4.1 问题的提出及解决思路第84-86页
        4.1.1 现有统计模型的局限性第84-86页
        4.1.2 解决思路第86页
    4.2 查询组合相似性模型框架第86-88页
    4.3 查询组合相似性第88-90页
        4.3.1 相似性度量方法第88-89页
        4.3.2 相似性数组结构第89-90页
    4.4 相似性模型的预测及更新第90-95页
        4.4.1 固定组合相似性模型第90-91页
        4.4.2 可变组合相似性模型第91-92页
        4.4.3 剩余执行时间估计第92-94页
        4.4.4 样本库更新算法第94-95页
    4.5 预测与更新算法结合第95-97页
    4.6 实验分析第97-102页
        4.6.1 实验设计第97-98页
        4.6.2 固定组合模型验证第98-100页
        4.6.3 可变组合模型验证第100-102页
    4.7 本章小结第102-104页
第五章 查询调度器第104-118页
    5.1 调度问题及解决思路第104-106页
    5.2 期望查询组合集合第106-109页
    5.3 在线调度算法第109-112页
    5.4 实验分析第112-116页
        5.4.1 实验设计第112-113页
        5.4.2 调度效率分析第113-115页
        5.4.3 调度器的性能分析第115-116页
    5.5 本章小结第116-118页
第六章 总结与展望第118-120页
    6.1 本文总结第118-119页
    6.2 研究展望第119-120页
参考文献第120-128页
附录一:实验所用查询第128-134页
附录二:TPC-H 表结构第134-136页
致谢第136-138页
攻读学位期间发表的学术论文及其他科研成果第138页
攻读学位期间参与的科研项目第138页

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