| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 引言 | 第10页 |
| 1.2 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.4 论文的研究内容和结构安排 | 第14-15页 |
| 1.5 本章小结 | 第15-16页 |
| 2 关系型与非关系型数据库 | 第16-24页 |
| 2.1 关系型数据库 | 第16-17页 |
| 2.1.1 关系型数据库 | 第16页 |
| 2.1.2 Microsoft SQL Server | 第16-17页 |
| 2.2 非关系型数据库 | 第17-22页 |
| 2.2.1 非关系数据库概述 | 第17-18页 |
| 2.2.2 非关系数据库分类 | 第18-20页 |
| 2.2.3 Mongo DB | 第20-22页 |
| 2.3 关系型与非关系型数据库的比较 | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 3 实验的设计与执行 | 第24-32页 |
| 3.1 实验相关设置 | 第24-25页 |
| 3.2 实验数据对象 | 第25-26页 |
| 3.3 数据建模 | 第26-27页 |
| 3.3.1 SQL Server数据模型 | 第26页 |
| 3.3.2 Mongo DB数据模型 | 第26-27页 |
| 3.4 实验的测试用例 | 第27-28页 |
| 3.5 应用程序的设计 | 第28-29页 |
| 3.6 应用程序的执行 | 第29-31页 |
| 3.7 本章小结 | 第31-32页 |
| 4 实验结果与分析 | 第32-47页 |
| 4.1 插入的测试结果 | 第32-36页 |
| 4.2 更新的测试结果 | 第36-39页 |
| 4.2.1 查询用户名来更新其姓氏 | 第37页 |
| 4.2.2 查询部门Id更新其名称 | 第37-38页 |
| 4.2.3 查询项目Id更新其名称 | 第38-39页 |
| 4.3 选择的测试结果 | 第39-46页 |
| 4.3.1 查询部门Id来选择部门 | 第39-40页 |
| 4.3.2 查询随机部门名称来选择部门 | 第40-41页 |
| 4.3.3 查询用户Id来选择用户 | 第41-42页 |
| 4.3.4 查询随机用户名来选择用户 | 第42-43页 |
| 4.3.5 查询随机用户名来选择部门 | 第43页 |
| 4.3.6 查询随机的项目Id来选择用户 | 第43-44页 |
| 4.3.7 查询随机的项目Id来选择用户平均年龄 | 第44-46页 |
| 4.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 5 SQL Server与Mongo DB统一查询的理论模型 | 第47-54页 |
| 5.1 统一查询模型的理论框架 | 第47-48页 |
| 5.2 SQL Server与Mongo DB的混合 | 第48页 |
| 5.3 Mongo DB数据的形式化表示 | 第48-49页 |
| 5.4 查询处理 | 第49-53页 |
| 5.4.1 数据重建 | 第49-50页 |
| 5.4.2 复合查询语言 | 第50-52页 |
| 5.4.3 查询转换的代数实现 | 第52-53页 |
| 5.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 6 结论与展望 | 第54-56页 |
| 6.1 论文总结 | 第54-55页 |
| 6.2 工作展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-58页 |
| 附录A | 第58-59页 |
| 附录B | 第59-62页 |
| 附录C | 第62-65页 |
