| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第1章 引言 | 第8-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-12页 |
| 1.2 研究目的及意义 | 第12-14页 |
| 1.3 研究现状 | 第14-16页 |
| 1.4 论文主要工作 | 第16-17页 |
| 1.5 论文章节安排 | 第17-18页 |
| 第2章 相关基础 | 第18-36页 |
| 2.1 MongoDB架构 | 第18-19页 |
| 2.2 MongoDB数据模型 | 第19-25页 |
| 2.2.1 文档及集合 | 第19-20页 |
| 2.2.2 BSON | 第20-24页 |
| 2.2.3 MongoDB数据模型设计模式 | 第24-25页 |
| 2.3 MongoDB存储引擎 | 第25-33页 |
| 2.3.1 MongoDB存储引擎模型 | 第25-26页 |
| 2.3.2 MongoDB数据存储模式 | 第26-29页 |
| 2.3.3 MMAP v1存储引擎 | 第29-30页 |
| 2.3.4 WiredTiger存储引擎 | 第30-33页 |
| 2.4 朴素贝叶斯算法 | 第33-35页 |
| 2.4.1 贝叶斯定理 | 第33-34页 |
| 2.4.2 朴素贝叶斯分类算法 | 第34-35页 |
| 2.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第3章 Auto-Sharding机制中块拆分策略研究 | 第36-45页 |
| 3.1 Auto-Sharding机制及问题分析 | 第36-39页 |
| 3.1.1 Auto-Sharding机制分析 | 第36-37页 |
| 3.1.2 Chunk块 | 第37-39页 |
| 3.1.3 问题分析 | 第39页 |
| 3.2 基于朴素贝叶斯算法的冷热数据分类 | 第39-42页 |
| 3.3 基于冷热数据的块拆分策略 | 第42-44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 MongoDB负载均衡策略研究 | 第45-55页 |
| 4.1 MongoDB负载均衡概述 | 第45-47页 |
| 4.2 问题分析 | 第47-48页 |
| 4.3 基于冷热数据的MongoDB负载均衡策略 | 第48-54页 |
| 4.3.1 确定数据迁移时机 | 第48-49页 |
| 4.3.2 基于冷热数据的MongoDB负载均衡策略 | 第49-54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 实验与分析 | 第55-59页 |
| 5.1 基于朴素贝叶斯算法的冷热数据分类实验 | 第55-56页 |
| 5.2 基于冷热数据的MongoDB负载均衡机制策略实验 | 第56-58页 |
| 5.3 本章小结 | 第58-59页 |
| 第6章 结束语 | 第59-61页 |
| 6.1 主要工作与创新点 | 第59-60页 |
| 6.2 后续研究工作 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 致谢 | 第65-67页 |
| 攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果 | 第67页 |
