| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 1 绪论 | 第14-22页 |
| 1.1 研究背景 | 第14-16页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第16-20页 |
| 1.3 研究内容 | 第20页 |
| 1.4 论文结构 | 第20-21页 |
| 1.5 小结 | 第21-22页 |
| 2 相关技术简介 | 第22-28页 |
| 2.1 LSM-Tree引擎 | 第22-24页 |
| 2.2 哈希存储引擎 | 第24-25页 |
| 2.3 布鲁姆过虑器 | 第25-27页 |
| 2.4 小结 | 第27-28页 |
| 3 典型Key-Value Store读写性能研究 | 第28-40页 |
| 3.1 SkimpyStash存储结构 | 第28-31页 |
| 3.2 LSM-Trie存储结构 | 第31-36页 |
| 3.3 对比分析与解决方案 | 第36-39页 |
| 3.4 小结 | 第39-40页 |
| 4 基于sLSM-Tree的Key-Value Store优化设计方案 | 第40-64页 |
| 4.1 sLSM-Tree结构 | 第41-44页 |
| 4.2 缓存和Skiplist索引结构 | 第44-47页 |
| 4.3 分段式索引优化方法 | 第47-52页 |
| 4.4 动态阵列式布鲁姆过滤器优化 | 第52-56页 |
| 4.5 硬盘存储结构和读写操作 | 第56-63页 |
| 4.6 小结 | 第63-64页 |
| 5 实验及性能分析 | 第64-70页 |
| 5.1 实验环境 | 第64-65页 |
| 5.2 分段式索引读写对比实验 | 第65-68页 |
| 5.3 动态阵列式布鲁姆过滤器优化对比实验 | 第68-69页 |
| 5.4 小结 | 第69-70页 |
| 6 总结与展望 | 第70-72页 |
| 6.1 总结 | 第70-71页 |
| 6.2 展望 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 作者简历 | 第76-78页 |
| 学位论文数据集 | 第78页 |