| 中文摘要 | 第2-3页 |
| 英文摘要 | 第3页 |
| 第一章 引言 | 第15-26页 |
| 1．1 数据库技术的进展 | 第16-17页 |
| 1．2 从数据库到数据仓库 | 第17-19页 |
| 1．3 数据仓库 | 第19-22页 |
| 1．4 数据仓库的研究现状 | 第22-23页 |
| 1．5 本文所作工作和主要贡献 | 第23-25页 |
| 1．6 各章内容安排 | 第25-26页 |
| 第二章 并行计算环境与多维数据模型 | 第26-33页 |
| 2．1 机群并行计算机系统 | 第26-29页 |
| 2．2 PDWMS的数据模型 | 第29-33页 |
| 第三章 多维数据集合的存储及数据操作 | 第33-42页 |
| 3．1 多维数据集合的存储 | 第33-34页 |
| 3．1．1 使用多维数组存储多维数据集合 | 第33页 |
| 3．1．2 多维数组的线性化 | 第33-34页 |
| 3．2 压缩方法 | 第34-36页 |
| 3．2．1 Header compression压缩方法 | 第35-36页 |
| 3．2．2 Logical value压缩方法 | 第36页 |
| 3．3 数据划分方法 | 第36-38页 |
| 3．4 数据集合上的操作定义 | 第38-42页 |
| 3．4．1 基本代数操作 | 第39-40页 |
| 3．4．2 宏代数操作 | 第40-42页 |
| 第四章 顺序算法描述及性能分析 | 第42-54页 |
| 4．1 select算法 | 第42-44页 |
| 4．2 aggregation算法 | 第44-46页 |
| 4．3 cube算法 | 第46-48页 |
| 4．4 集合运算算法 | 第48-53页 |
| 4．4．1 集合并运算算法 | 第50-51页 |
| 4．4．2 集合交运算算法 | 第51页 |
| 4．4．3 集合差运算算法 | 第51-52页 |
| 4．4．4 集合运算算法的性能分析 | 第52-53页 |
| 4．5 join算法 | 第53页 |
| 4．6 projection及其它算法 | 第53-54页 |
| 第五章 并行算法描述及性能分析 | 第54-76页 |
| 5．1 并行select算法 | 第54-57页 |
| 5．1．1 Round-Robin | 第54-55页 |
| 5．1．2 Range-partition | 第55-56页 |
| 5．1．3 CMD | 第56-57页 |
| 5．2 并行aggregation算法 | 第57-62页 |
| 5．2．1 Round-robin | 第58-62页 |
| 5．2．2 Range-partition | 第62页 |
| 5．2．3 CMD | 第62页 |
| 5．3 并行cube算法 | 第62-66页 |
| 5．4 并行集合运算算法 | 第66-72页 |
| 5．5 join算法 | 第72-75页 |
| 5．5．1 Round-robin Join算法 | 第73页 |
| 5．5．2 Range-partition Join算法 | 第73-74页 |
| 5．5．3 CMD-Join算法 | 第74-75页 |
| 5．6 projection及其它算法 | 第75-76页 |
| 第六章 算法的实验结果 | 第76-86页 |
| 6．1 并行聚集算法的实验结果 | 第76-78页 |
| 6．2 并行cube算法的实验结果 | 第78-80页 |
| 6．3 通信模型的实验结果 | 第80-81页 |
| 6．4 本文算法与传统算法的比较 | 第81-85页 |
| 6．4．1 并行select算法与传统算法的比较 | 第82-83页 |
| 6．4．2 并行聚集算法与传统算法的比较 | 第83-84页 |
| 6．4．3 并行cube算法与传统算法的比较 | 第84-85页 |
| 6．5 该方向的前景 | 第85-86页 |
| 结论 | 第86-87页 |
| 致谢 | 第87-88页 |
| 参考文献 | 第88-93页 |