基于MongoDB的云资源管理系统设计与优化
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 符号对照表 | 第10-11页 |
| 缩略语对照表 | 第11-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-23页 |
| 1.1 云存储研究背景和意义 | 第15-17页 |
| 1.1.1 云存储的技术背景 | 第15-16页 |
| 1.1.2 大数据处理的研究 | 第16-17页 |
| 1.2 国内外发展现状 | 第17-20页 |
| 1.2.1 云存储的发展现状和前景 | 第17-18页 |
| 1.2.2 NoSQL数据库发展状况 | 第18-19页 |
| 1.2.3 MongoDB的发展 | 第19-20页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第20-23页 |
| 第二章 MongoDB相关技术概述 | 第23-35页 |
| 2.1 云存储技术概述 | 第23-25页 |
| 2.1.1 云存储的结构模型 | 第23-24页 |
| 2.1.2 云存储技术的优势 | 第24-25页 |
| 2.2 NoSQL技术概述 | 第25-27页 |
| 2.2.1 CAP理论 | 第25-26页 |
| 2.2.2 Brewer定理 | 第26-27页 |
| 2.3 MongoDB技术 | 第27-29页 |
| 2.3.1 MongoDB数据库中的基本概念 | 第27-28页 |
| 2.3.2 BSON数据类型 | 第28-29页 |
| 2.3.3 空间预分配机制 | 第29页 |
| 2.4 MongoDB集群部署 | 第29-34页 |
| 2.4.1 Replica Set集群 | 第31-32页 |
| 2.4.2 Master-Slaver集群 | 第32-33页 |
| 2.4.3 Sharding集群 | 第33-34页 |
| 2.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 MongoDB集群的优化和测试 | 第35-51页 |
| 3.1 数据均衡算法分析 | 第35-36页 |
| 3.1.1 MongoDB的数据负载均衡 | 第35页 |
| 3.1.2 均衡算法的争议 | 第35-36页 |
| 3.2 优化方向的选择 | 第36-39页 |
| 3.2.1 手动分片 | 第36页 |
| 3.2.2 数据均衡算法的改进 | 第36-38页 |
| 3.2.3 基于数据分析的优化方向 | 第38-39页 |
| 3.3 片键分析 | 第39-41页 |
| 3.3.1 片键的影响 | 第39页 |
| 3.3.2 常用片键分析 | 第39-41页 |
| 3.4 Sharding优化方案 | 第41-46页 |
| 3.4.1 搜索片键优化 | 第41-42页 |
| 3.4.2 存储次序优化 | 第42-45页 |
| 3.4.3 查询操作优化 | 第45-46页 |
| 3.5 测试与分析 | 第46-50页 |
| 3.5.1 写入操作测试 | 第46-49页 |
| 3.5.2 查询操作测试 | 第49-50页 |
| 3.6 本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 云资源管理系统开发及优化方案实现 | 第51-65页 |
| 4.1 数据库可行性分析 | 第51-54页 |
| 4.1.1 MongoDB和MySQL性能测试 | 第51-52页 |
| 4.1.2 数据库管理方案 | 第52-53页 |
| 4.1.3 数据库设计 | 第53-54页 |
| 4.2 优化方案在系统中的应用 | 第54-56页 |
| 4.2.1 参数设置和算法改进 | 第54-55页 |
| 4.2.2 索引创建和主键改进 | 第55-56页 |
| 4.3 Replica Set集群的搭建 | 第56-58页 |
| 4.3.1 Replica Set集群的搭建 | 第56-57页 |
| 4.3.2 自动故障恢复测试 | 第57页 |
| 4.3.3 Replica Set集群的基本维护 | 第57-58页 |
| 4.4 Sharding集群的搭建 | 第58-59页 |
| 4.5 主要功能实现 | 第59-63页 |
| 4.5.1 用户管理设计 | 第60-61页 |
| 4.5.2 资源管理设计 | 第61-63页 |
| 4.6 本章小结 | 第63-65页 |
| 第五章 总结和展望 | 第65-67页 |
| 5.1 总结 | 第65页 |
| 5.2 展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69-71页 |
| 作者简介 | 第71-72页 |
