面向自治数据库的统计信息管理技术研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-27页 |
| ·引言 | 第13-14页 |
| ·统计信息与查询处理 | 第14-17页 |
| ·传统管理方式的弊端 | 第17-18页 |
| ·研究内容 | 第18-19页 |
| ·研究历史 | 第19-20页 |
| ·技术分类 | 第20-22页 |
| ·实现现状 | 第22-25页 |
| ·Oracle | 第22-23页 |
| ·DB2 UDB | 第23-24页 |
| ·SQL Server | 第24-25页 |
| ·论文组织结构 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第2章 SASM——自适应统计信息管理 | 第27-35页 |
| ·引言 | 第27-28页 |
| ·SASM设计目标 | 第28-29页 |
| ·SASM体系结构和工作流程 | 第29-32页 |
| ·关键技术 | 第32-33页 |
| ·评价 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 基于查询计划特性的统计信息收集 | 第35-49页 |
| ·引言 | 第35页 |
| ·要收集的统计信息 | 第35-38页 |
| ·基本数据表上的查询计划类型及其特性 | 第38-39页 |
| ·基于查询计划特性收集全局性统计信息 | 第39-41页 |
| ·顺序扫描 | 第39-40页 |
| ·索引扫描 | 第40-41页 |
| ·排序 | 第41页 |
| ·基于查询计划特性收集数据分布信息 | 第41-48页 |
| ·获取统计信息收集要求 | 第42-43页 |
| ·收集统计信息 | 第43-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 自学习柱状图 | 第49-71页 |
| ·引言 | 第49页 |
| ·相关工作 | 第49-52页 |
| ·静态柱状图 | 第50-51页 |
| ·动态柱状图 | 第51-52页 |
| ·Self-Tuning柱状图分析 | 第52-54页 |
| ·定义和术语 | 第54-56页 |
| ·维护自学习柱状图 | 第56-61页 |
| ·初始自学习柱状图 | 第56-58页 |
| ·维护过程 | 第58-61页 |
| ·规则的推导 | 第61-64页 |
| ·规则的时效性 | 第64-65页 |
| ·柱状图重整 | 第65-69页 |
| ·单个柱状图重整 | 第66-68页 |
| ·全局范围内重整 | 第68-69页 |
| ·本章小结 | 第69-71页 |
| 第5章 基于规则的代价估计策略 | 第71-81页 |
| ·引言 | 第71页 |
| ·直观的估计 | 第71-73页 |
| ·范围查询 | 第72-73页 |
| ·等值查询 | 第73页 |
| ·基于最相近规则的估计 | 第73-76页 |
| ·相离 | 第74-75页 |
| ·相交 | 第75页 |
| ·重合 | 第75页 |
| ·包含 | 第75-76页 |
| ·被包含 | 第76页 |
| ·基于所有基本规则的估计 | 第76-79页 |
| ·本章小节 | 第79-81页 |
| 第6章 实验 | 第81-98页 |
| ·引言 | 第81页 |
| ·对比目标选择 | 第81-82页 |
| ·误差衡量标准 | 第82-83页 |
| ·数据生成 | 第83-84页 |
| ·查询负荷生成 | 第84页 |
| ·实验平台 | 第84页 |
| ·单个柱状图内重整实验 | 第84-90页 |
| ·实验设置 | 第85-86页 |
| ·实验结果 | 第86-90页 |
| ·整个柱状图集合内重整实验 | 第90-96页 |
| ·实验设置 | 第90-92页 |
| ·实验结果 | 第92-96页 |
| ·本章小结 | 第96-98页 |
| 第7章 总结和展望 | 第98-101页 |
| ·引言 | 第98页 |
| ·本文贡献 | 第98-100页 |
| ·未来工作展望 | 第100-101页 |
| 参考文献 | 第101-109页 |
| 攻读博士学位期间的研究成果 | 第109-110页 |
| 致谢 | 第110-111页 |
