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基于窗口函数优化的轨迹数据查询

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-15页
第一章 绪论第15-19页
   ·研究背景第15-16页
   ·本文工作与主要贡献第16-17页
   ·组织结构第17-19页
第二章 研究现状第19-25页
   ·轨迹数据分析与挖掘现状第19-20页
   ·路网匹配研究现状第20-21页
   ·窗口函数研究现状第21-23页
   ·本章小结第23-25页
第三章 出租车轨迹数据处理第25-31页
   ·出租车轨迹数据介绍第25-26页
   ·城市路网介绍第26-27页
   ·均值过滤第27-28页
   ·路网匹配第28-30页
   ·本章小结第30-31页
第四章 窗口函数第31-47页
   ·窗口函数简介第31-38页
     ·窗口函数语法及语义第32-35页
     ·窗口函数分类第35-36页
     ·窗口函数计算过程简介第36-38页
   ·窗口函数执行过程第38-43页
     ·知识预定义第38-39页
     ·两阶段执行框架第39-40页
     ·顺序调用阶段的执行过程第40-43页
   ·模型及消耗分析第43-45页
   ·本章小结第45-47页
第五章 窗口函数优化第47-65页
   ·快速定位第47-48页
   ·面向聚集函数的窗口函数优化第48-56页
     ·利用临时窗口计算窗口函数值第49-53页
     ·确定临时窗口第53-56页
   ·面向MAX/MIN函数的窗口函数优化第56-63页
     ·优化顺序调用阶段执行过程第56-61页
     ·消耗分析第61-63页
   ·本章小结第63-65页
第六章 基于窗口函数的轨迹数据查询第65-81页
   ·轨迹数据查询构建第65-70页
     ·系统架构第65-67页
     ·系统展示第67页
     ·PostgreSQL内核第67-70页
   ·轨迹数据实验第70-74页
     ·实验环境和数据第70-71页
     ·实验对比对象第71页
     ·实验结果第71-74页
   ·可拓展实验第74-80页
     ·实验环境第74页
     ·实验数据第74-75页
     ·面向聚集函数优化的实验结果分析第75-78页
     ·面向MAX/MIN函数优化的实验结果分析第78-80页
   ·本章小结第80-81页
第七章 总结与展望第81-83页
参考文献第83-93页
致谢第93-95页
攻读硕士学位期间发表论文和科研情况第95页

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