| 摘要 | 第9-10页 |
| ABSTRACT | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第12-22页 |
| 1.1 引言 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-19页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第16-19页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第19-20页 |
| 1.3.1 研究内容和目标 | 第19-20页 |
| 1.3.2 组织结构 | 第20页 |
| 1.4 本章小结 | 第20-22页 |
| 第二章 多维模型和数据立方体技术 | 第22-37页 |
| 2.1 多维数据模型和立方体概念 | 第22-24页 |
| 2.2 数据立方体存储 | 第24-28页 |
| 2.2.1 维存储 | 第25-26页 |
| 2.2.2 度量存储 | 第26-28页 |
| 2.3 数据立方体计算 | 第28-32页 |
| 2.3.1 多路数组聚集算法 | 第29-30页 |
| 2.3.2 BUC算法 | 第30-31页 |
| 2.3.3 Star-Cubing算法 | 第31-32页 |
| 2.4 数据立方体查询 | 第32-36页 |
| 2.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 MARS架构及立方体技术应用研究 | 第37-47页 |
| 3.1 GRIB与BUFR数据 | 第37-40页 |
| 3.1.1 GRIB数据简介 | 第37-39页 |
| 3.1.2 BUFR数据简介 | 第39-40页 |
| 3.2 MARS数据管理框架 | 第40-42页 |
| 3.3 数据立方体技术应用 | 第42-46页 |
| 3.3.1 非聚集维—MarsTree | 第42-43页 |
| 3.3.2 聚集维—Shape | 第43-45页 |
| 3.3.3 物理结构—Layout | 第45-46页 |
| 3.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 基于MARS检索区域查询优化算法设计 | 第47-58页 |
| 4.1 RQ相关问题分析 | 第47-49页 |
| 4.2 RQ相关问题分析 | 第49-53页 |
| 4.2.1 CTRQ算法模型 | 第49-51页 |
| 4.2.2 CTRQ并行优化 | 第51-53页 |
| 4.3 实验及结果 | 第53-56页 |
| 4.3.1 实验描述 | 第53-54页 |
| 4.3.2 结果分析 | 第54-56页 |
| 4.4 本章小结 | 第56-58页 |
| 第五章 基于MARS归档物理结构重组织优化算法设计 | 第58-69页 |
| 5.1 相关问题分析 | 第58-61页 |
| 5.2 IMPP算法设计 | 第61-65页 |
| 5.2.1 IMPP算法模型 | 第61-63页 |
| 5.2.2 IMPP执行算法 | 第63-65页 |
| 5.3 实验及结果 | 第65-68页 |
| 5.3.1 实验环境与数据 | 第65-66页 |
| 5.3.2 实验结果与分析 | 第66-68页 |
| 5.4 本章小结 | 第68-69页 |
| 结束语 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第76页 |