基于大数据多维分析的近似查询处理技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第6-12页 |
| 1.1 选题背景及研究意义 | 第6-7页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第7-10页 |
| 1.3 研究内容及主要创新点 | 第10页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第10-12页 |
| 第二章 相关技术介绍 | 第12-26页 |
| 2.1 大数据处理技术 | 第12-17页 |
| 2.1.1 大数据批处理技术 | 第12-13页 |
| 2.1.2 大数据交互式处理技术 | 第13-14页 |
| 2.1.3 大数据流式处理技术 | 第14-17页 |
| 2.2 多维分析技术 | 第17-22页 |
| 2.2.1 ROLAP技术 | 第19页 |
| 2.2.2 MOLAP技术 | 第19-20页 |
| 2.2.3 HOLAP技术 | 第20-21页 |
| 2.2.4 多维分析性能优化技术 | 第21-22页 |
| 2.3 近似查询处理技术 | 第22-24页 |
| 2.3.1 随机抽样 | 第22-23页 |
| 2.3.2 偏倚抽样 | 第23页 |
| 2.3.3 分层抽样 | 第23页 |
| 2.3.4 国会抽样 | 第23-24页 |
| 2.3.5 ICICLES抽样 | 第24页 |
| 2.4 聚类技术 | 第24-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于聚类的分层抽样近似查询处理算法 | 第26-32页 |
| 3.1 极端值问题描述 | 第26-27页 |
| 3.2 相关定义与设计 | 第27-29页 |
| 3.2.1 误差定义 | 第27页 |
| 3.2.2 查询模型分类 | 第27-29页 |
| 3.3 CSSAQP算法设计 | 第29-31页 |
| 3.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 近似查询处理引擎 | 第32-43页 |
| 4.1 近似查询处理引擎架构 | 第32-33页 |
| 4.2 样本构造层 | 第33-38页 |
| 4.2.1 初始化信息 | 第33-35页 |
| 4.2.2 样本构造原理 | 第35-38页 |
| 4.3 查询执行层 | 第38-42页 |
| 4.3.1 查询解析 | 第39-41页 |
| 4.3.2 查询重写 | 第41-42页 |
| 4.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 实验结果及分析 | 第43-50页 |
| 5.1 环境搭建 | 第43页 |
| 5.2 实验设计 | 第43-46页 |
| 5.3 实验结果 | 第46-49页 |
| 5.3.1 准确性验证 | 第46-47页 |
| 5.3.2 时间有效性验证 | 第47-49页 |
| 5.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 第六章 总结与展望 | 第50-51页 |
| 6.1 总结 | 第50页 |
| 6.2 展望 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 附录 | 第55-56页 |
| 图目录 | 第56-57页 |
| 表目录 | 第57-58页 |
