| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-11页 |
| 1 引言 | 第11-29页 |
| ·问题的提出 | 第11-12页 |
| ·国内外森林资源数据库的研究历史和现状简述 | 第12-16页 |
| ·国外研究现状 | 第12-13页 |
| ·国内研究现状 | 第13-16页 |
| ·海量森林资源数据库应用特点分析 | 第16-20页 |
| ·应用需求 | 第17页 |
| ·需求的层次性 | 第17-19页 |
| ·应用中需要解决的技术问题 | 第19-20页 |
| ·国内外数据库查询优化方法的发展和应用概述 | 第20-26页 |
| ·查询优化的基本概念 | 第20-21页 |
| ·查询优化的分类 | 第21-23页 |
| ·查询优化研究的主要内容 | 第23页 |
| ·查询优化的几个主流技术 | 第23-26页 |
| ·基于物化视图的查询重写的研究现状 | 第23-24页 |
| ·基于缓存技术的查询优化研究现状 | 第24-26页 |
| ·空间数据查询优化研究现状 | 第26页 |
| ·本研究的技术路线 | 第26-27页 |
| ·本文的内容安排 | 第27-29页 |
| 2 数据库查询优化的基本理论与方法 | 第29-55页 |
| ·SQL 查询处理过程及查询优化 | 第29-31页 |
| ·查询处理过程 | 第29页 |
| ·查询优化的目标 | 第29页 |
| ·查询优化涉及的主要问题 | 第29-31页 |
| ·查询优化方法 | 第29-30页 |
| ·查询算法 | 第30页 |
| ·查询操作方式 | 第30-31页 |
| ·森林资源数据库系统查询的特点分析 | 第31-33页 |
| ·基本模式 | 第31页 |
| ·应用类型 | 第31-32页 |
| ·查询特点 | 第32-33页 |
| ·基本特征 | 第32-33页 |
| ·森林资源数据库系统中的主要SQL 语句类型 | 第33页 |
| ·影响森林资源数据库查询效率的因素分析 | 第33-44页 |
| ·DBMS 参数配置 | 第33-35页 |
| ·数据库设计 | 第35-37页 |
| ·应用程序及SQL 语句优化 | 第37-43页 |
| ·应用程序 | 第37-40页 |
| ·SQL 语句 | 第40页 |
| ·索引 | 第40-42页 |
| ·计算策略 | 第42-43页 |
| ·数据库统计概貌信息 | 第43-44页 |
| ·森林资源数据库查询优化的主要策略 | 第44-53页 |
| ·调整DBMS 环境 | 第44-45页 |
| ·准确提供数据库统计概貌信息 | 第45-46页 |
| ·优化应用求解方案 | 第46页 |
| ·优化SQL 语句 | 第46-49页 |
| ·充分使用索引 | 第49-50页 |
| ·充分利用数据库系统内存区 | 第50-51页 |
| ·调整和优化数据库模式 | 第51-53页 |
| ·根据应用需求确定模式 | 第51页 |
| ·灵活运用范式规则 | 第51-52页 |
| ·数据分区 | 第52-53页 |
| ·使用临时表 | 第53页 |
| ·本章小结 | 第53-55页 |
| 3 海量森林资源数据组织优化研究 | 第55-71页 |
| ·面向主题的森林资源数据组织 | 第55-56页 |
| ·森林资源数据主题分析 | 第56-61页 |
| ·主题和主题划分方法 | 第56-58页 |
| ·面向管理信息查询的主题问题 | 第58-60页 |
| ·面向主题查询的检索条件 | 第60-61页 |
| ·面向主题的森林资源数据存储的优化 | 第61-63页 |
| ·存储模式的选择 | 第61-62页 |
| ·存储粒度选择 | 第62-63页 |
| ·森林资源数据的数据分割方法的研究 | 第63-66页 |
| ·数据分割方法 | 第63-64页 |
| ·数据水平分割方法应用实例 | 第64-66页 |
| ·森林资源数据库的数据非规范化方法的研究 | 第66-69页 |
| ·数据非规范化的原则 | 第66-67页 |
| ·非规范化方法的应用实例 | 第67-69页 |
| ·本章小结 | 第69-71页 |
| 4 基于查询重写的森林资源数据库查询优化技术研究 | 第71-86页 |
| ·物化视图与查询重写 | 第71-72页 |
| ·视图物化的选择策略的研究 | 第72-76页 |
| ·问题的提出 | 第72-74页 |
| ·视图物化的选择方法 | 第74-75页 |
| ·森林资源数据库物化视图的代价模型 | 第75-76页 |
| ·利用物化视图重写查询的方法研究 | 第76-81页 |
| ·查询重写采用的符号和列映射 | 第76-77页 |
| ·用SPJ 物化视图重写查询 | 第77-79页 |
| ·用聚集物化视图重写查询 | 第79-81页 |
| ·基于物化视图的查询重写技术的实现 | 第81-85页 |
| ·森林资源数据库物化视图设计 | 第81-85页 |
| ·设计原则 | 第81页 |
| ·查询模式 | 第81-82页 |
| ·基于物化视图的统计查询效果 | 第82-85页 |
| ·本章小结 | 第85-86页 |
| 5 基于缓存的森林资源海量数据查询优化技术的研究 | 第86-106页 |
| ·数据缓存技术概述 | 第86-90页 |
| ·存储器缓存技术 | 第86-87页 |
| ·缓存区的设置 | 第87-88页 |
| ·缓存区大小 | 第87-88页 |
| ·缓存区层次结构 | 第88页 |
| ·替换算法 | 第88-89页 |
| ·随机算法(Rand replacement，RR) | 第88页 |
| ·先进先出算法(First In First Out, FIFO) | 第88-89页 |
| ·最少经常使用算法(Least Frequently Used, LFU) | 第89页 |
| ·最少重载时间优先算法(Lowest Latency First, LLF) | 第89页 |
| ·最近最少使用算法(Least Recently Used, LRU) | 第89页 |
| ·更新算法 | 第89-90页 |
| ·森林资源数据库缓存体系的结构设计 | 第90-93页 |
| ·网络缓存的建模 | 第90-92页 |
| ·缓存区的内部结构 | 第92-93页 |
| ·森林资源数据库缓存算法的研究 | 第93-99页 |
| ·数据访问算法 | 第93-97页 |
| ·查询对缓存的访问过程 | 第93-94页 |
| ·数据访问策略 | 第94-95页 |
| ·查询语句分析与模式匹配 | 第95页 |
| ·缓存表设计 | 第95-97页 |
| ·数据维护算法 | 第97-99页 |
| ·SQL 查询语句维护（替换算法） | 第97页 |
| ·查询语句相关数据维护 | 第97-98页 |
| ·缓存数据更新 | 第98-99页 |
| ·森林资源数据库缓存系统的实现 | 第99-104页 |
| ·系统和数据环境 | 第99-100页 |
| ·查询界面设计 | 第100页 |
| ·结果比较 | 第100-102页 |
| ·查询效益分析 | 第102-104页 |
| ·本章小结 | 第104-106页 |
| 6 基于ARCSDE 的海量森林资源数据库系统优化 | 第106-120页 |
| ·空间数据查询系统分析 | 第106-108页 |
| ·查询体系结构 | 第106-107页 |
| ·空间操作 | 第107页 |
| ·空间数据优化 | 第107-108页 |
| ·基于ORACLE 和ARCSDE 的海量森林资源空间数据库系统 | 第108-114页 |
| ·系统结构 | 第108-109页 |
| ·森林资源数据库内容 | 第109-110页 |
| ·空间数据库 | 第109-110页 |
| ·属性数据库 | 第110页 |
| ·ArcSDE 的工作机制 | 第110-112页 |
| ·栅格数据的存储 | 第112-113页 |
| ·矢量数据的存储 | 第113-114页 |
| ·空间查询优化 | 第114-118页 |
| ·数据库服务器的优化 | 第114-115页 |
| ·ArcSDE 的优化 | 第115-118页 |
| ·本章小结 | 第118-120页 |
| 7 结论与展望 | 第120-133页 |
| ·结论 | 第120-122页 |
| ·展望 | 第122-133页 |
| 附件I 基于ORACLE 物化视图的森林资源数据查询重写的实现 | 第133-138页 |
| ·ORACLE 中的物化视图技术 | 第133-134页 |
| ·参数设置 | 第133-134页 |
| ·Oracle 物化视图的建立 | 第134页 |
| ·基于ORACLE 物化视图的查询优化的实现 | 第134-138页 |
| ·查询模式 | 第134-136页 |
| ·基于物化视图的统计查询语句优化 | 第136-138页 |
| 附件II 缓存界面 | 第138-146页 |
| 博硕士论文同意发表的声明 | 第146页 |
