高速数据网络中实时流量监测相关技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·引言 | 第8页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第8-10页 |
| ·实时流量监测简介 | 第8-9页 |
| ·流数据库简介 | 第9-10页 |
| ·Key-Value存储简介 | 第10页 |
| ·课题研究的重点及创新点 | 第10-11页 |
| ·本文的组织结构 | 第11-12页 |
| 第二章 高速实时流的分析研究 | 第12-18页 |
| ·相关工作 | 第12页 |
| ·流的分析 | 第12-14页 |
| ·流的定义 | 第12-13页 |
| ·流的特性 | 第13页 |
| ·监测需求 | 第13-14页 |
| ·流的存储 | 第14-18页 |
| ·数据量预估 | 第14-15页 |
| ·流存储调研 | 第15-18页 |
| 第三章 高速实时流的持续查询 | 第18-31页 |
| ·传统数据库和流数据库 | 第18-19页 |
| ·数据库调研 | 第19-23页 |
| ·TelegraphCQ | 第19-20页 |
| ·Borealis | 第20页 |
| ·MySQL | 第20-21页 |
| ·小结 | 第21-23页 |
| ·Heap存储引擎的研究 | 第23-26页 |
| ·总体架构 | 第23页 |
| ·自增长数据结构 | 第23-24页 |
| ·自动增长缩减结构 | 第24-26页 |
| ·小结 | 第26页 |
| ·Heap的流量持续查询 | 第26-31页 |
| ·Heap的环境搭建 | 第26-27页 |
| ·Heap的应用策略 | 第27-28页 |
| ·Heap的应用实现 | 第28-31页 |
| 第四章 高速实时流的统计监测 | 第31-46页 |
| ·Key-Value数据库 | 第31-33页 |
| ·原理介绍 | 第31页 |
| ·与关系型数据库的对比 | 第31-32页 |
| ·与关系型数据库的结合 | 第32-33页 |
| ·Key-Value存储引擎的设计 | 第33-36页 |
| ·Key-Value的设计原则 | 第33页 |
| ·存储引擎的体系结构 | 第33-35页 |
| ·存储引擎的基本流程 | 第35页 |
| ·Key-Value引擎的算法 | 第35-36页 |
| ·Key-Value存储引擎的实现 | 第36-39页 |
| ·Insert的实现 | 第37-38页 |
| ·Select的实现 | 第38页 |
| ·Where的实现 | 第38-39页 |
| ·Delete/Update的实现 | 第39页 |
| ·Key-Value存储引擎的改进 | 第39-41页 |
| ·加强总数统计 | 第40页 |
| ·引入极值统计 | 第40-41页 |
| ·实例:IP地点查询服务 | 第41-44页 |
| ·Key-Value存储引擎的应用前景 | 第44-46页 |
| 第五章 相关实验与结果分析 | 第46-48页 |
| ·Heap表相关实验 | 第46-47页 |
| ·结论验证 | 第46-47页 |
| ·性能测试 | 第47页 |
| ·Key-Value引擎相关实验 | 第47-48页 |
| 第六章 总结与展望 | 第48-50页 |
| ·工作总结 | 第48-49页 |
| ·未来展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 攻读硕士期间论文发表情况 | 第53页 |
