| 中文摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-9页 |
| 第1章 前言 | 第9-17页 |
| ·课题来源、背景与意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-15页 |
| ·负载识别 | 第10-11页 |
| ·自管理数据库 | 第11-15页 |
| ·技术路线与组织结构 | 第15-17页 |
| 第2章 数据库负载自动识别 | 第17-49页 |
| ·OLTP 与OLAP 的比较 | 第17-21页 |
| ·不同应用下的数据库参数设置 | 第18-21页 |
| ·负载自动识别介绍 | 第21-22页 |
| ·样本数据 | 第22-29页 |
| ·属性的选取 | 第22-27页 |
| ·样本数据的获取 | 第27-29页 |
| ·分类方法 | 第29-41页 |
| ·主要分类方法介绍 | 第29-31页 |
| ·C4.5 和Boosting 算法的结合 | 第31-38页 |
| ·识别结果：类别的隶属度 | 第38-41页 |
| ·实验及结果 | 第41-47页 |
| ·分类模型的生成 | 第42-44页 |
| ·实验一：识别的准确率 | 第44页 |
| ·实验二：鲁棒性 | 第44-45页 |
| ·实验三：通用性，TPC-W 测试识别结果 | 第45-46页 |
| ·数据库负载自动识别系统 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-49页 |
| 第3章 负载的预测 | 第49-62页 |
| ·负载预测的方法 | 第50-51页 |
| ·负载预测的框架 | 第51-53页 |
| ·训练数据模型 | 第53-55页 |
| ·可预测性评估 | 第53-54页 |
| ·模型的合并 | 第54-55页 |
| ·离线模块 | 第55-56页 |
| ·离线模型的生成 | 第55页 |
| ·负载类型转变时刻的预测 | 第55-56页 |
| ·估计在线监控的起止时间 | 第56页 |
| ·在线模块 | 第56-57页 |
| ·实验 | 第57-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第4章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 附录A：TPC 基准测试 | 第69-71页 |
| 附录B：由C4.5 和Boosting 生成的分类模型 | 第71-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 个人简历、在学期间的研究成果 | 第79页 |