| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 目录 | 第9-14页 |
| 第1章 绪论 | 第14-32页 |
| ·并行计算 | 第14-22页 |
| ·并行计算机体系结构 | 第15-20页 |
| ·并行算法 | 第20-22页 |
| ·并行程序设计 | 第22页 |
| ·密集型数据 | 第22-25页 |
| ·密集型数据现状 | 第22-24页 |
| ·密集数据索引解决方案 | 第24-25页 |
| ·并行计算平台上的密集数据索引 | 第25-28页 |
| ·本论文研究内容 | 第28-30页 |
| ·研究工作 | 第28-30页 |
| ·论文组织结构 | 第30页 |
| ·本章小结 | 第30-32页 |
| 第2章 数据索引技术 | 第32-46页 |
| ·索引技术简介 | 第32-33页 |
| ·传统数据索引结构 | 第33-36页 |
| ·顺序存取 | 第33-35页 |
| ·哈希(Hash)表 | 第35页 |
| ·倒排索引 | 第35-36页 |
| ·空间数据索引 | 第36-39页 |
| ·概述 | 第36-38页 |
| ·树型结构 | 第38页 |
| ·非树型索引结构 | 第38-39页 |
| ·并行计算的一体化研究方法 | 第39-43页 |
| ·新型的并行应用 | 第39-41页 |
| ·并行计算一体化的研究方法 | 第41-42页 |
| ·基于一体化研究方法的并行索引技术 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-46页 |
| 第3章 基于并行计算平台的HKD-tree混合索引 | 第46-62页 |
| ·研究背景 | 第46-51页 |
| ·高维数据 | 第46-47页 |
| ·多核并行计算平台 | 第47-49页 |
| ·传统高维索引结构 | 第49-51页 |
| ·HKD-tree混合索引结构 | 第51-56页 |
| ·HKD-tree | 第51-53页 |
| ·并行算法 | 第53-55页 |
| ·并行优化 | 第55-56页 |
| ·实验及结果分析 | 第56-60页 |
| ·实验平台配置 | 第57页 |
| ·不同维数的系统查询效率分析 | 第57-58页 |
| ·不同数据规模的系统查询效率分析 | 第58-60页 |
| ·本章小结 | 第60-62页 |
| 第4章 基于并行计算平台的可实时更新索引 | 第62-78页 |
| ·研究背景 | 第62-65页 |
| ·搜索引擎 | 第62-63页 |
| ·传统倒排索引 | 第63-64页 |
| ·绿色计算 | 第64-65页 |
| ·国产万亿次高性能计算机KD60 | 第65-70页 |
| ·KD60体系结构 | 第67-68页 |
| ·KD60功耗分析 | 第68-69页 |
| ·KD60效能分析 | 第69-70页 |
| ·可实时更新的索引结构 | 第70-74页 |
| ·可实时更新的倒排索引结构 | 第70-73页 |
| ·并行算法 | 第73-74页 |
| ·实验及结果分析 | 第74-77页 |
| ·实验平台配置 | 第74页 |
| ·倒排索引性能加速比分析 | 第74-75页 |
| ·索引更新性能分析 | 第75-76页 |
| ·系统功耗分析 | 第76-77页 |
| ·本章小结 | 第77-78页 |
| 第5章 基于并行计算平台的时间序列索引 | 第78-96页 |
| ·研究背景 | 第78-80页 |
| ·时间序列 | 第78-79页 |
| ·时间序列索引技术 | 第79-80页 |
| ·基于R~*-tree的时间序列索引 | 第80-86页 |
| ·层次索引结构 | 第80-82页 |
| ·时间序列索引 | 第82-83页 |
| ·索引算法 | 第83-86页 |
| ·基于并行计算平台的时间序列索引 | 第86-91页 |
| ·索引并行算法 | 第86-90页 |
| ·索引功耗分析 | 第90-91页 |
| ·实验及结果分析 | 第91-93页 |
| ·实验简介 | 第91页 |
| ·索引构建对比 | 第91-92页 |
| ·索引查询对比 | 第92-93页 |
| ·索引功耗对比 | 第93页 |
| ·本章小结 | 第93-96页 |
| 第6章 总结与未来工作 | 第96-100页 |
| ·本文总结 | 第96-97页 |
| ·未来工作 | 第97-100页 |
| 参考文献 | 第100-106页 |
| 致谢 | 第106-108页 |
| 攻读博士期间发表的学术论文 | 第108页 |
| 博士期间参加的科研项目 | 第108页 |