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数据流的分布并行n-of-N Skyline查询处理技术研究

摘要第9-11页
ABSTRACT第11页
第一章 绪论第13-23页
    1.1 研究背景和意义第13-14页
    1.2 数据流模型概述第14-15页
        1.2.1 常见数据流模型第14页
        1.2.2 n-of-N模型第14-15页
    1.3 数据流Skyline查询第15-17页
        1.3.1 数据流Skyline查询定义第15-16页
        1.3.2 数据流Skyline查询特点第16页
        1.3.3 数据流Skyline查询应用第16-17页
        1.3.4 数据流Skyline查询发展第17页
    1.4 n-of-N Skyline查询第17-20页
        1.4.1 n-of-N Skyline查询定义第17-19页
        1.4.2 n-of-N Skyline面临挑战第19-20页
    1.5 主要研究内容第20-21页
    1.6 论文组织结构第21-23页
第二章 相关研究第23-30页
    2.1 数据流Skyline查询第23-25页
        2.1.1 确定性流模型的Skyline查询第23-24页
        2.1.2 n-of-N数据流模型的Skyline查询第24-25页
    2.2 分布并行Skyline查询第25-26页
        2.2.1 数据集的分布并行Skyline查询第25-26页
        2.2.2 数据流的分布并行Skyline查询第26页
    2.3 分布并行负载均衡技术第26-29页
        2.3.1 负载脱落技术第27-28页
        2.3.2 负载迁移技术第28-29页
    2.4 本章小结第29-30页
第三章 分布并行n-of-N Skyline查询处理算法第30-40页
    3.1 集中式并行查询模型第30-31页
    3.2 全分布并行查询模型第31-32页
    3.3 分布并行n-of-N Skyline查询模型设计第32-33页
    3.4 分布并行n-of-N Skyline查询处理算法描述第33-36页
        3.4.1 数据分发阶段算法描述第33-34页
        3.4.2 支配关系测试阶段算法描述第34-35页
        3.4.3 编码探测阶段算法描述第35-36页
    3.5 实验结果与分析第36-38页
        3.5.1 全局窗口大小对算法查询性能的影响第37-38页
        3.5.2 数据元组维度大小对算法查询性能的影响第38页
    3.6 本章小结第38-40页
第四章 分布并行n-of-N Skyline查询处理的动态负载均衡技术研究第40-50页
    4.1 基于簇的窗口划分策略第40-42页
    4.2 分布并行n-of-N Skyline查询处理的动态负载均衡算法第42-44页
        4.2.1 并行节点负载分析第42页
        4.2.2 划分反馈策略第42-44页
    4.3 实验结果及分析第44-49页
        4.3.1 动态负载均衡性能综合测试第44-45页
        4.3.2 窗口规模对算法性能的影响第45-46页
        4.3.3 并行计算节点规模对算法性能的影响第46-48页
        4.3.4 数据维度对算法性能的影响第48-49页
    4.4 本章小结第49-50页
第五章 分布并行n-of-N Skyline查询处理的弹性资源配置技术研究第50-59页
    5.1 弹性可扩展的并行查询处理模型第50-53页
        5.1.1 EPM模型总体架构第50-51页
        5.1.2 EPM模型功能模块第51-53页
    5.2 基于EPM模型的弹性资源配置算法第53-55页
        5.2.1 负载判断与弹性协议设计第53-54页
        5.2.2 弹性资源配置算法描述第54-55页
    5.3 实验测试与分析第55-58页
        5.3.1 EPM模型可扩展性测试第56-57页
        5.3.2 弹性供需测试第57-58页
    5.4 本章小结第58-59页
第六章 结束语第59-62页
    6.1 研究工作总结第59-60页
    6.2 未来工作展望第60-62页
致谢第62-63页
参考文献第63-68页
作者在学期间取得的学术成果第68-69页
作者在学期间参加的科研项目第69页

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