| 摘要 | 第5-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 第一章 引言 | 第12-17页 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 本文的主要贡献与创新 | 第15-16页 |
| 1.4 本论文的结构安排 | 第16-17页 |
| 第二章 理论基础及典型系统 | 第17-28页 |
| 2.1 分布式数据库系统查询引擎计算模型 | 第17-21页 |
| 2.1.1 通用计算模型 | 第17-19页 |
| 2.1.2 专用计算模型 | 第19-21页 |
| 2.2 分布式数据库系统查询引擎调度优化模型 | 第21-27页 |
| 2.2.1 调度问题概述 | 第22-27页 |
| 2.2.1.1 通用优化算法 | 第22-25页 |
| 2.2.1.2 深度增强学习算法 | 第25-27页 |
| 2.3 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 关键模型与调度优化算法 | 第28-37页 |
| 3.1 基于数据流图的异步分布式数据库列式计算模型 | 第28-31页 |
| 3.2 调度优化代价模型 | 第31-32页 |
| 3.3 基于深度增强学习的调度优化算法 | 第32-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 面向OLAP的分布式内存数据库查询引擎的设计 | 第37-52页 |
| 4.1 应用场景和设计目标 | 第37-38页 |
| 4.2 系统架构设计 | 第38-40页 |
| 4.3 系统关键模块详细设计 | 第40-47页 |
| 4.3.1 计划解析模块的设计 | 第40-41页 |
| 4.3.2 任务调度模块的设计 | 第41-43页 |
| 4.3.2.1 任务调度优化 | 第42-43页 |
| 4.3.2.2 任务调度管理 | 第43页 |
| 4.3.3 计划执行模块的设计 | 第43-44页 |
| 4.3.4 中间数据结构的设计 | 第44-47页 |
| 4.4 系统主要流程设计 | 第47-51页 |
| 4.4.1 查询流程 | 第47-49页 |
| 4.4.2 深度神经网络训练流程 | 第49-50页 |
| 4.4.3 容错恢复流程 | 第50-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 面向OLAP的分布式内存数据库查询引擎的实现 | 第52-69页 |
| 5.1 基础工具库的实现 | 第52-56页 |
| 5.1.1 基础网络框架的实现 | 第52-53页 |
| 5.1.2 线程池的实现 | 第53-55页 |
| 5.1.3 基础工具框架流程 | 第55-56页 |
| 5.2 代价模型的实现 | 第56-58页 |
| 5.3 任务调度模块的实现 | 第58-61页 |
| 5.3.1 调度优化模块的实现 | 第58-59页 |
| 5.3.2 Master QE调度管理模块的实现 | 第59-61页 |
| 5.4 计划执行模块的实现 | 第61-67页 |
| 5.4.1 Slave QE任务调度管理 | 第61-62页 |
| 5.4.2 数据库算子的实现 | 第62-67页 |
| 5.4.2.1 Join算子的实现 | 第63-64页 |
| 5.4.2.2 Filter算子的实现 | 第64-65页 |
| 5.4.2.3 Materialization算子的实现 | 第65-66页 |
| 5.4.2.4 Group算子的实现 | 第66-67页 |
| 5.5 计算中间数据结构的实现 | 第67-68页 |
| 5.6 本章小结 | 第68-69页 |
| 第六章 系统测试与结果分析 | 第69-80页 |
| 6.1 测试环境 | 第69-72页 |
| 6.1.1 硬件环境配置 | 第69页 |
| 6.1.2 软件系统配置 | 第69-71页 |
| 6.1.3 测试数据集 | 第71-72页 |
| 6.2 系统功能测试 | 第72-73页 |
| 6.3 系统性能测试 | 第73-79页 |
| 6.3.1 查询延迟测试 | 第73-76页 |
| 6.3.2 查询内存开销测试 | 第76-77页 |
| 6.3.3 调度优化算法测试 | 第77-79页 |
| 6.4 本章小结 | 第79-80页 |
| 第七章 总结与展望 | 第80-82页 |
| 7.1 工作总结 | 第80页 |
| 7.2 后续工作展望 | 第80-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
| 参考文献 | 第83-86页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第86-87页 |
