| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9页 |
| 第一章 绪论 | 第14-18页 |
| 1.1 论文研究背景和意义 | 第14页 |
| 1.2 国内外研究与发展现状 | 第14-16页 |
| 1.3 论文主要内容 | 第16-17页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第17-18页 |
| 第二章 家庭物联网数据存储的关键技术概述 | 第18-33页 |
| 2.1 云存储 | 第18-20页 |
| 2.1.1 云存储简介 | 第18-19页 |
| 2.1.2 云存储技术 | 第19-20页 |
| 2.2 非关系型数据库 | 第20-26页 |
| 2.2.1 非关系型数据库理论基础 | 第20-23页 |
| 2.2.2 非关系型数据库分类 | 第23-26页 |
| 2.3 MongoDB | 第26-27页 |
| 2.3.1 MongoDB简介 | 第26-27页 |
| 2.3.2 MongoDB数据模型 | 第27页 |
| 2.4 云存储在家庭物联网中的应用 | 第27-32页 |
| 2.4.1 家庭物联网 | 第27-30页 |
| 2.4.2 云存储应用于家庭物联网的可行性分析 | 第30-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 家庭物联网的数据存储方案分析 | 第33-53页 |
| 3.1 家庭物联网数据存储需求分析 | 第33-35页 |
| 3.1.1 家庭物联网数据存储特征与挑战 | 第33-34页 |
| 3.1.2 家庭物联网数据存储需求 | 第34-35页 |
| 3.2 家庭物联网数据存储模式与方案的选择 | 第35-40页 |
| 3.2.1 存储模式的选择 | 第35-36页 |
| 3.2.2 家庭物联网存储技术及方案选择 | 第36-40页 |
| 3.3 基于MongoDB家庭物联网的数据模型建模过程 | 第40-44页 |
| 3.3.1 MongoDB数据库的数据模型建模方法研究 | 第40-42页 |
| 3.3.2 基于MongoDB家庭物联网的逻辑模型建模 | 第42-44页 |
| 3.4 家庭物联网多源异构数据的数据模型详细设计 | 第44-52页 |
| 3.4.1 数据流式数据存储设计 | 第45-48页 |
| 3.4.2 事件触发式数据存储设计 | 第48-50页 |
| 3.4.3 大型二进制数据存储设计 | 第50-52页 |
| 3.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第四章 家庭物联网MongoDB云存储平台的设计与部署 | 第53-68页 |
| 4.1 家庭物联网MongoDB云存储平台总体设计 | 第53-55页 |
| 4.2 家庭物联网MongoDB云存储平台的功能模块介绍 | 第55-62页 |
| 4.2.1 通用数据模型构建模块 | 第55-56页 |
| 4.2.2 数据接入与访问模块 | 第56-60页 |
| 4.2.3 数据存储模块 | 第60-61页 |
| 4.2.4 数据处理模块 | 第61-62页 |
| 4.3 家庭物联网MongoDB云存储平台的部署与负载均衡 | 第62-67页 |
| 4.3.1 MongoDB云存储平台部署 | 第62-63页 |
| 4.3.2 MongoDB存储平台的部署配置 | 第63-65页 |
| 4.3.3 MongoDB云存储平台的负载均衡 | 第65-67页 |
| 4.4 本章小结 | 第67-68页 |
| 第五章 总结与展望 | 第68-70页 |
| 5.1 总结 | 第68页 |
| 5.2 展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-72页 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 | 第72页 |
