| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 Mongo DB应用研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 分布式数据库应用研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.3 MapReduce应用研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 本论文的主要工作 | 第14页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第14-16页 |
| 第二章 系统核心技术概述 | 第16-27页 |
| 2.1 Nosql型数据库Mongo DB | 第16-20页 |
| 2.1.1 Mongo DB概述 | 第16-17页 |
| 2.1.2 Mongo DB编译及安装 | 第17-18页 |
| 2.1.3 Mongo DB配置文件说明 | 第18-19页 |
| 2.1.4 Mongo DB命令简述 | 第19-20页 |
| 2.2 Mongo DB分布式技术 | 第20-22页 |
| 2.3 Docker虚拟化技术 | 第22-24页 |
| 2.4 内存数据库 | 第24-26页 |
| 2.5 本章总结 | 第26-27页 |
| 第三章 系统需求分析与设计 | 第27-44页 |
| 3.1 需求分析 | 第27-33页 |
| 3.1.1 存储需求分析 | 第27-31页 |
| 3.1.2 可用性需求分析 | 第31-32页 |
| 3.1.3 安全性需求分析 | 第32-33页 |
| 3.2 高可用架构研究 | 第33-41页 |
| 3.3 高可用架构设计 | 第41-43页 |
| 3.4 本章总结 | 第43-44页 |
| 第四章 分布式系统实现与应用优化 | 第44-62页 |
| 4.1 分布式系统的实现 | 第44-48页 |
| 4.1.1 集群节点构建 | 第44-46页 |
| 4.1.2 集群的整体构建 | 第46-48页 |
| 4.2 数据方案的实现 | 第48-52页 |
| 4.2.1 业务数据分析 | 第48-49页 |
| 4.2.2 集群分片的实现 | 第49-50页 |
| 4.2.3 数据方案实现 | 第50-52页 |
| 4.3 Mongo DB核心算法研究 | 第52-59页 |
| 4.3.1 索引算法 | 第52-53页 |
| 4.3.2 Mongo DB Balancer算法 | 第53-56页 |
| 4.3.3 Mongo DB MMP算法 | 第56-59页 |
| 4.4 Mongo DB应用优化 | 第59-61页 |
| 4.4.1 软件优化 | 第60-61页 |
| 4.4.2 硬件优化 | 第61页 |
| 4.5 本章总结 | 第61-62页 |
| 第五章 Mongo DB分布式程序设计方案 | 第62-69页 |
| 5.1 Mongo DB分布式查询流程 | 第62-64页 |
| 5.2 MapReduce分布式程序方案与测试 | 第64-67页 |
| 5.3 通道聚合查询(Aggregation)程序方案与测试 | 第67-68页 |
| 5.4 本章总结 | 第68-69页 |
| 第六章 系统测试与结果分析 | 第69-78页 |
| 6.1 测试环境 | 第69-70页 |
| 6.1.1 测试平台 | 第69页 |
| 6.1.2 测试数据 | 第69-70页 |
| 6.2 系统功能测试 | 第70-71页 |
| 6.3 性能测试与结果分析 | 第71-77页 |
| 6.4 本章总结 | 第77-78页 |
| 第七章 全文总结与展望 | 第78-80页 |
| 7.1 本文的主要贡献 | 第78页 |
| 7.2 下一步工作的展望 | 第78-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-84页 |
| 攻读硕士期间取得的学术成果 | 第84-85页 |