| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 1 绪论 | 第11-35页 |
| 1.1 冗余数据检测与消除技术发展概述 | 第11-20页 |
| 1.2 数据去重和差量压缩研究现状 | 第20-32页 |
| 1.3 本文研究的主要内容 | 第32-35页 |
| 2 基于局部性和相似性结合的数据去重索引技术 | 第35-65页 |
| 2.1 数据去重的指纹索引相关研究 | 第35-43页 |
| 2.2 现有方案分析及SiLo指纹索引算法的提出 | 第43-48页 |
| 2.3 基于局部性和相似性的索引设计与实现 | 第48-55页 |
| 2.4 SiLo性能评价 | 第55-63页 |
| 2.5 本章小结 | 第63-65页 |
| 3 数据去重的流水线和并行计算技术 | 第65-83页 |
| 3.1 数据去重面临的计算挑战 | 第65-70页 |
| 3.2 流水线和并行化的数据去重设计与实现 | 第70-77页 |
| 3.3 P-Dedupe性能评价 | 第77-82页 |
| 3.4 本章小结 | 第82-83页 |
| 4 基于数据去重感知的相似数据检测和差量压缩技术 | 第83-105页 |
| 4.1 相似数据块冗余消除研究背景和研究动机 | 第83-88页 |
| 4.2 基于数据去重感知的相似数据冗余消除设计与实现 | 第88-94页 |
| 4.3 DARE性能评价 | 第94-104页 |
| 4.4 本章小结 | 第104-105页 |
| 5 基于数据去重启发的差量编码算法 | 第105-128页 |
| 5.1 差量编码技术相关研究背景 | 第105-107页 |
| 5.2 Ddelta差量编码算法的基本设计原理 | 第107-109页 |
| 5.3 基于数据去重启发的差量编码算法实现 | 第109-116页 |
| 5.4 Ddelta性能评价 | 第116-127页 |
| 5.5 本章小结 | 第127-128页 |
| 6 全文总结与展望 | 第128-131页 |
| 6.1 主要成果贡献 | 第128-130页 |
| 6.2 下步研究展望 | 第130-131页 |
| 致谢 | 第131-133页 |
| 参考文献 | 第133-147页 |
| 附录1 攻读博士学位期间发表的学术论文目录 | 第147-149页 |
| 附录2 攻读博士学位期间申请的发明专利和著作权 | 第149-150页 |
| 附录3 攻读博士学位期间参与的科研项目 | 第150页 |