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TQIndex:面向超大规模数据进行时序检索的高效数据索引结构

摘要第3-5页
Abstract第5-7页
第1章 绪论第11-18页
    1.1 研究背景和动机第11-14页
        1.1.1 大数据时代第11-13页
        1.1.2 基于超大规模数据的时序检索第13-14页
    1.2 问题和挑战第14-15页
    1.3 本文的主要工作第15-16页
    1.4 本文的主要贡献第16页
    1.5 本文的主要结构第16-18页
第2章 相关工作第18-28页
    2.1 分布式存储系统第18-21页
        2.1.1 分布式文件系统第18-20页
        2.1.2 NOSQL型数据库第20-21页
    2.2 Neo4j图数据库第21-22页
    2.3 分布式计算框架第22-25页
        2.3.1 MapReduce第22-23页
        2.3.2 Spark第23-25页
    2.4 时序数据库中的数据索引第25-27页
    2.5 本章小结第27-28页
第3章 数学模型第28-34页
    3.1 标准化时序数据数学模型第28-30页
    3.2 基于时间条件的数据检索操作数学模型第30-32页
        3.2.1 基于时间点的检索操作第31页
        3.2.2 基于时间段的检索操作第31-32页
    3.3 本章小结第32-34页
第4章 TQIndex索引设计原理第34-54页
    4.1 索引结构总览第34-36页
    4.2 垂直层级索引模块第36-41页
        4.2.1 索引结构第36-37页
        4.2.2 索引实现算法建模第37-41页
    4.3 时间轴索引模块第41-51页
        4.3.1 时间轴索引结构第41-45页
        4.3.2 Checkpoint加速机制第45-47页
        4.3.3 索引实现算法建模第47-51页
    4.4 索引更新问题第51-52页
    4.5 TQIndex与Timeline Index对比第52页
    4.6 本章小结第52-54页
第5章 时序检索算法建模第54-71页
    5.1 基于时间点检索问题模型第55-58页
        5.1.1 算法设计思想第55-56页
        5.1.2 算法伪代码模型与解析第56-58页
    5.2 基于时间段包含关系检索问题模型第58-64页
        5.2.1 算法设计思想第58-60页
        5.2.2 算法伪代码模型与解析第60-64页
    5.3 基于时间段相交关系检索问题模型第64-70页
        5.3.1 算法设计思想:第64-65页
        5.3.2 算法伪代码模型与解析第65-70页
    5.4 本章小结第70-71页
第6章 复杂度分析第71-75页
    6.1 TQIndex索引空间复杂度分析第71-72页
    6.2 基于TQIndex的时序检索算法时间复杂度第72-74页
        6.2.1 基于时间点检索算法时间复杂度第72-73页
        6.2.2 基于时间段包含关系检索算法时间复杂度第73页
        6.2.3 基于时间段相交关系检索算法时间复杂度第73-74页
    6.3 本章小结第74-75页
第7章 实验结果分析第75-92页
    7.1 实验环境介绍第75-76页
    7.2 实验数据来源第76-78页
    7.3 建立索引时空开销第78-83页
        7.3.1 层级索引模块第78-79页
        7.3.2 时间轴索引模块第79-83页
    7.4 基于TQIndex的检索算法性能第83-91页
        7.4.1 基于时间点检索算法性能测试第83-85页
        7.4.2 基于时间段包含关系检索算法性能测试第85-88页
        7.4.3 基于时间段相交关系检索算法性能测试第88-91页
    7.5 本章小结第91-92页
第8章 总结与展望第92-94页
参考文献第94-98页
附录第98-99页
致谢第99页

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