| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-17页 |
| 1.1 课题背景 | 第8-10页 |
| 1.2 研究现状 | 第10-15页 |
| 1.3 论文的主要工作与组织结构 | 第15-17页 |
| 第二章 相关技术 | 第17-34页 |
| 2.1 NoSQL 数据库的概念 | 第17-20页 |
| 2.2 NoSQL 数据库分析 | 第20-26页 |
| 2.3 Hadoop 平台 | 第26-30页 |
| 2.4 查询技术研究 | 第30-33页 |
| 2.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 基于 MongoDB 的倒排索引机制 | 第34-47页 |
| 3.1 传统数据索引技术 | 第34-37页 |
| 3.1.1 顺序存取和哈希表索引 | 第34-36页 |
| 3.1.2 倒排索引技术 | 第36-37页 |
| 3.2 云环境中的数据索引技术 | 第37-39页 |
| 3.2.1 基于单维数据的索引技术 | 第37-38页 |
| 3.2.2 基于单维数据的索引技术 | 第38-39页 |
| 3.3 MongoDB 及其查询应用技术 | 第39-41页 |
| 3.3.1 MongoDB 的主要特性 | 第39-40页 |
| 3.3.2 MongoDB 中的索引技术 | 第40-41页 |
| 3.4 多条件组合倒排索引的设计 | 第41-45页 |
| 3.4.1 传统查询方法存在的不足 | 第41-42页 |
| 3.4.2 多条件倒排索引的设计过程 | 第42-45页 |
| 3.5 实验结果 | 第45-46页 |
| 3.6 本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 基于 Hadoop 与 HBase 的查询模型设计 | 第47-61页 |
| 4.1 NoSQL 数据库 HBase | 第47-50页 |
| 4.1.1 HBase 的访问接口 | 第47-48页 |
| 4.1.2 HBase 数据模型 | 第48-49页 |
| 4.1.3 HBase 存储方式 | 第49-50页 |
| 4.2 DQMoH 模型总体架构与功能设计 | 第50-57页 |
| 4.2.1 数据流管理层 | 第51-52页 |
| 4.2.2 存储层 | 第52-56页 |
| 4.2.3 查询层 | 第56-57页 |
| 4.3 测试 | 第57-60页 |
| 4.3.1 实验环境说明 | 第57页 |
| 4.3.2 实验结果 | 第57-60页 |
| 4.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 基于 Map/Reduce 框架的 Top-k 查询算法改进 | 第61-75页 |
| 5.1 Top-k 查询 | 第61-65页 |
| 5.1.1 数学模型和符号表示 | 第61-62页 |
| 5.1.2 TA 算法 | 第62-63页 |
| 5.1.3 NRA 算法 | 第63-64页 |
| 5.1.4 TKEP 算法 | 第64-65页 |
| 5.2 基于 MTR 框架的 Top-k 查询算法改进 | 第65-70页 |
| 5.2.1 MR 框架 | 第65-66页 |
| 5.2.2 MTR 框架 | 第66-69页 |
| 5.2.3 算法分析 | 第69-70页 |
| 5.3 实验结果分析 | 第70-74页 |
| 5.3.1 实验环境和数据集 | 第70页 |
| 5.3.2 实验结果分析 | 第70-74页 |
| 5.4 本章小结 | 第74-75页 |
| 第六章 总结与展望 | 第75-77页 |
| 6.1 总结 | 第75-76页 |
| 6.2 展望 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-80页 |
| 附录 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第80-81页 |
| 致谢 | 第81页 |
