一、数据库更新的应用和实现（论文文献综述）
李晓迪[1]（2021）在《临界点预测与实时监测结合的资源预警模型的研究与实现》文中研究指明为解决时间序列方法对弹性时机点的预测中步长固定、考虑指标单一、预测结果不包含临界点等问题,为弹性策略提供更充足的准备时间,本文考虑访问量和特殊日期对弹性时间点（临界点）的影响,提出临界点预测与实时监测结合的资源预警模型。该模型以历史匹配数据库作为核心,使用长周期的历史数据训练临界点预测模型,并构建历史匹配数据库。将数据中心视为黑盒,通过黑盒监控指标实时监测来为预测模型提供输入数据和完成历史匹配数据库的更新。二者结合实现临界点预测与实时监测结合的资源预警模型。本文主要研究内容如下。第一,针对传统时间序列预测弹性时间点的局限性,提出临界点预测模型。通过研究访问量、访问量趋势、特殊日期对临界时间点的影响,将多元时间序列划分为子序列集合。以聚类、降维、匹配结合的算法KPM通过历史相似子序列的临界时间差作为粗粒度时间上的未来序列临界点预测的强有力参照,同时构建历史匹配数据库。这种预测方式预测范围更广、为运维和弹性争取的时间更充沛。第二,对于时间序列的相似性度量,本文设计了时间序列距离（TSD）算法。提出了一种基于正弦角度变化的时间序列趋势值计算方法,并基于动态时间规整算法,引入值序列和趋势序列结合考虑的时间序列度量算法（DTWK）,实现时间序列的相似性度量。将TSD算法应用于KPM算法,实现临界时间点的预测。第三,为提供临界点预测模型的输入数据和实现历史匹配数据库的更新,提出了临界点预测模型与实时监测结合的资源预警模型。通过对黑盒监控指标的实时监测来为预测模型和历史匹配数据库提供服务,并给出二者的具体结合方案。最后,针对监测采样频率与预测模型所需数据时间粒度不同步的问题,在实时监测中使用时间粒度同步处理函数,将采集的细时间粒度监控指标进行统计处理,并将数据转换为预测模型所需的粗时间粒度数据结构,实现预测模型输入数据的构造。
闵梓易[2]（2021）在《基于声学指纹的无基础设施室内定位技术研究》文中进行了进一步梳理移动互联网已经深入我们的生活,为我们提供了各种基于位置的服务,但传统的卫星导航只能在室外环境提供可靠的服务,而人们一天中绝大部分的时间都在室内环境中度过,使得市场上对于提供可靠、精确、低成本的室内定位服务的需求持续增长。自然环境中充斥着各种各样的声音,我们可以随时随地获取这些包含丰富信息的声音,而从不同场景或不同区域获取的声音,其相同类型的声学特征或声学指纹之间必定存在一定差异,通过计算机分析声学指纹,可以确定声音的来源。利用这一特点,计算机能够在没有任何基础设施的条件下实现定位功能。在本文撰写之前,前人已经对基于声学指纹的室内定位方案进行了许多研究,但这些研究在实际的应用中依旧存在一些问题有待解决:从室内环境背景声提取的声学指纹数据冗余度高,占用大量的计算机资源,以及声学指纹数据库的更新要求进行费时费力的人工现场勘测,导致系统成本高昂。本文针对上述问题,做出了以下工作与贡献:（1）对三种声学指纹Sonogram、Spectrogram以及MFCC的提取方法进行研究,然后在现实环境中多个室内区域采集环境背景声数据,提取Sonogram和Spectrogram,MFCC这三种声学指纹,并两两组成声学指纹组合,分别用于构建声学指纹数据库,最后再通过KNN进行分类实验,测试几种声学指纹组合对房间中子区域的表征能力,实验结果表明Sonogram和Spectrogram两种指纹组合的表征能力最强。（2）对主成分分析法（Principal Component Analysis,PCA）的理论进行了研究和推导,并通过主成分分析法改进Sonogram和Spectrogram这两种声学指纹,去除了这两种特征矩阵中的冗余数据,获得了改良的声学指纹PCA-Sonogram和PCA-Spectrogram。最后通过实验比较了KNN对原始指纹组合与改进后的声学指纹组合的识别准确率,实验结果表明改进后的指纹组合的表征能力更强,使分类器的平均识别准确率最多提升了约12%。（3）研究了BP神经网络和RBF神经网络两种机器学习模型的算法原理,尝试通过机器学习模型生成部分指纹数据以减轻指纹数据库更新的工作量。实验中使用PCA-Sonogram和PCA-Spectrogram两种声学指纹训练机器学习模型,实验结果显示RBF神经网络生成的指纹数据更接近真实数据。最后,对比了完全使用真实指纹数据构成数据库,以及使用部分真实数据加上RBF模型生成的数据构建指纹数据库这两种情况下KNN分类器的分类结果,结果显示后者的分类准确度非常接近前者,即在提高了指纹数据库更新效率的同时保证了指纹数据库的精度。
谭天[3]（2021）在《某移动设备管理系统服务端的研究与实现》文中指出当今世界互联网繁荣发展,智能设备已经相当普及,而移动终端设备以及终端应用的更新迭代,使移动设备不仅能够提供娱乐功能,还具备了极佳的办公能力。鉴于其办公能力逐渐追及个人电脑,使用手机等移动设备辅助日常办公极大方便了工作中的诸多事务。但随着自带设备办公模式的引入,需要寻求信息保护和移动办公之间更好的平衡。因此利用移动设备管理模式以求对移动设备实施管理和控制。本课题针对需求方所提出的业务需求进行分析,设计系统由客户端直接管控移动设备,管控命令等功能则由服务端实现。本文针对服务端进行了需求分析,应用多企业用户模式,最终完成了移动设备管理系统服务端的架构和总体设计。在详细设计和编码实现过程中,以Java语言进行编码,选用RESTful风格设计接口并使用SpringMVC进行接口实现,使用Spring框架编写功能模块,利用MyBatis框架访问数据库。课题中研究了敏感文本分类。因需要监测设备平台上是否有不良信息,系统使用敏感词匹配作为基础的识别方式,为检测敏感词匹配后可能遗漏的敏感文本,本课题利用爬虫文本和人工标注,结合机器学习和深度学习,选取相关算法技术进行实验,通过实验结果验证实验模型可用性。最终服务端完成了功能上设备管理、策略管理等多方面的设计实现,可有效管控设备。
吴双[4]（2021）在《5G架构下的边缘服务器发现系统设计》文中进行了进一步梳理随着虚拟现实、车联网、云桌面、云游戏等低延迟需求应用兴起,5G系统需要能够提供低延迟的用户体验和巨大的数据量,因此低时延成为5G网络的关键性能需求之一。随着移动边缘计算的引入,使得这些部署在网络边缘的MEC设备为移动终端提供了计算和存储功能,从而实现了低延迟的需求。在应用程序/用户设备开始连接到服务之前,对于用户来说发现一台合适的边缘应用程序服务器的IP地址非常重要。因此,如何发现边缘应用服务器地址是一个很重要的问题,这也是3GPP在相关技术需求报告中所提出的一个急待解决的问题,因此本文从边缘服务器发现问题上入手,描述了一种解决5G场景下解决低延迟需求问题的技术实现方案。要发现边缘应用服务器第一步要做的就是域名解析。在当前的体系结构下,域名解析服务由本地域名服务器提供,该本地域名服务器可为每个请求分配一个特定的边缘服务器,但是此方法给用户分配的并不总是最优的边缘服务器,甚至更糟糕的是,由于分配策略相对固定,它无法适应网络变化。这些缺点将导致响应延迟长,并且在当今的5G边缘网络中变得越来越突出。本文提出并设计了一种基于HttpDNS的用于5G边缘服务器探索和选择新架构r-HttpDNS,即增强的HttpDNS架构,该架构通过r-HttpDNS而不是传统的localDNS来解析用户请求的域名,且在本地用户设备增加了对域名的测试、评价以及选取,r-HttpDNS进一步地减少了 5G场景下的延迟。在这种架构下,用户的请求通过Http协议将直接传输到r-HttpDNS服务器,然后r-HttpDNS服务器将为此请求分配一组边缘服务器,接着通过本地的测试评价和选取,r-HttpDNS体系结构最终可以确保将用户请求引导到最佳边缘应用服务器节点。本文所介绍的技术方案实现了基于HttpDNS体系结构的r-HttpDNS原型系统,在客户端中将所实现功能打包成SDK,一系列的功能测试试验结果表明,该方案不仅与传统的localDNS、HttpDNS相比减少了一定的延迟,且在网络变化时具有更高的稳定性。
张绍俊[5]（2021）在《面向企业尽职调查的知识图谱构建及应用》文中指出企业尽职调查是进行投资合作等决策前期风险管控的重要一环,其中风险发现环节需要收集企业全面的各类数据进行分析评估。面对大量多种来源的数据,业务人员需要耗费大量时间和精力收集高质量的信息,且传统的结构化数据很难挖掘深度关联关系信息。知识图谱这一概念出现为解决这种情况提供了契机,知识图谱可以以实体关系的形式融合多源数据,依托图结构的存储数据可以利用图论算法挖掘数据的潜在信息,辅助业务人员决策。当前市场上也涌现了一些金融知识图谱产品,如企查查、天眼查等,验证了这种方案的可行性。本文依托于华融融通科技有限公司,该公司主要业务就是不良资产经营。本文旨在使用该公司提供的数据源,构建一个适合于该公司业务场景的金融知识图谱,并且基于该图谱搭建面向业务人员使用的企业尽职调查系统,以提高工作效率。经过对现有相关产品的调研,发现网络上的产品无法满足华融融通科技有限公司的数据需求和特定业务场景支撑,因此需要自己进行图谱构建以及系统的搭建。本文的主要工作有:（1）金融知识图谱构建本文构建图谱使用的数据是由公司购买的元素征信工商数据和法海法律诉讼数据,构建过程采用自顶向下的模式,结合业务需求和所给数据特点预先定义好本体层实体和关系类别,再实现整体的构建流程。为支持后续新增数据源,数据的存储采用两级存储模式,第一层为不同数据源的存储,第二层为知识图谱的存储。为满足复杂的系统业务功能,图谱存储方式为图数据库。（2）设计并实现知识图谱更新策略为提高图谱数据的时效性,本文设计了一种主动触发更新与被动检查更新相结合的图谱更新策略。采用定时任务的方式对需要更新的数据进行增量更新,尽可能保证数据更新的频率与效率。（3）设计并实现企业尽职调查系统为满足业务人员实际使用的需求,本文结合公司的业务场景,设计并开发了企业尽职调查系统。该系统支持传统的结构化表格数据的查询,也支持知识图谱的数据可视化查询,还实现了如自动生成尽职调查报告等提高业务人员工作效率的功能。本系统选用的架构支持高并发的海量查询,性能指标也满足公司所提出的基本要求。
余旭玲[6]（2021）在《基于内存式数据库的关系型标准查询算法研究与工程实践》文中认为在大数据、云计算、区块链等技术快速发展背景下,信息的存储与高效利用是各个领域和各大行业都面临的挑战与机遇。信息数据的汇集和业务数据的生产在高访问及高并发应用下呈指数式增长。这种情形下,目前仍然充当主力存储模式的传统关系型数据库在数据存储以及数据访问等方面逐渐显得力不从心,尤其是关系型数据库IO问题成为了诸多应用系统性能的瓶颈。近些年快速发展起来的内存式数据库越来越被重视和使用,成为满足高并发、低时延数据管理需求最有效的解决方案之一。但如何将数据从关系型数据中迁移到内存数据库中成为企业面临的一大问题。同时对于不支持标准SQL语言的内存式数据库,如何实现标准SQL查询访问成为普遍的业内期待和面临的突出问题。基于此现状,通过对当前流行的关系型数据和内存数据库进行调研与分析,结合当前国际形势,选取开源关系型数据库MySQL以及开源内存数据库Redis为研究对象,研究内存式数据库关系型标准查询算法,以开源Spring Cloud为基础搭建微服务架构,实现Redis的关系型标准查询。首先,对关系型MySQL和内存型Redis数据库的存储模型进行了深入研究与分析,提出了一种存储模型的转换器模式,实现关系型数据库存储模型到内存数据库（Redis）键值存储模型的转换,满足数据转换过程中的一致性要求。其次,基于上述研究成果,提出了一种内存式数据库的关系型标准查询算法MD-RSQA（自定义）,实现内存数据库Redis的标准SQL查询。并通过自定义MRSQL中间件（包含YM-SQL解析器、动态SQL模型中继器以及BZ-SQL适配器）来实现该算法。基于该算法,提出了关系型数据库内存化后的一体化标准访问模型,通过数据DB适配器,实现在包含关系数据库和内存数据库的混合数据存储体系结构下的数据一体化标准访问。最后,搭建了基于Redis和MySQL的混合存储应用平台。该平台基于微服务架构,整合了负载均衡（Nginx）、网关及路由（Gateway）、限流与熔断（Hystrix）、分布式处理单元等相关组件,并对平台的各组件做了实际开发与扩展,构建可实际运行的微服务应用框架。基于对MD-RSQA算法的研究,为了佐证算法的正确性,对本文搭建的微服务平台进行一致性访问与并发测试。实测结果表明,该方案能够提高数据库操作（新增、删除、查询、更新）效率约10倍,大幅提升应用系统对数据的访问效率。本文是基于某商业项目技术需求进行研究,研究的部分成果已集成在该项目中,且在项目平台中稳定运行。
张宇[7]（2021）在《卫星光网络组网技术研究》文中研究说明随着全球化时代的到来,人们需要便捷和高质量的通信服务。近些年,地面通信网络快速发展,为用户提供了更便捷、更高速率、更大带宽的通信服务。但地面通信网络依赖地面基站,因而面临着覆盖范围有限、易受地面灾害影响等问题。卫星网络不依赖地面基站,能够实现全球覆盖且不受地面灾害影响。但现有卫星网络所使用的微波无线通信有天线尺寸大、功率消耗大、速率有限、带宽有限、频谱资源紧张、较易受到星间环境干扰等缺点,难以满足新时代对通信网络提出的高数据速率、大通信容量、抗干扰等新需求。卫星光网络在卫星网络中使用空间光通信来弥补微波无线通信的不足,不仅具有卫星网络的全球覆盖能力,还具有数据速率高、通信容量大、功耗低、天线尺寸小、抗干扰能力强等优点,能够满足通信新需求。同时,卫星光网络组网面临着网络拓扑动态变化、网络资源有限、硬件资源有限等问题,进而限制了其在未来通信网络中的应用和发展。为解决上述问题,本文分别从天地一体化网络仿真平台和基于星间激光链路的组网协议两个角度对卫星光网络组网技术展开了研究,其研究内容和创新点如下:1)基于拓扑优化和预判保护的业务传输保障设计卫星光网络拓扑结构的动态变化导致星间激光链路的频繁中断,进而影响卫星光网络中的业务传输。针对该问题,本文设计了考虑链路可用时间的拓扑构建算法,该算法能够有效增加所建立网络拓扑中星间链路的可用时间;设计了预判保护机制,该机制能够预判网络拓扑规律性变化导致的星间链路中断,提前建立新的业务路径。结果表明,拓扑构建算法使得在其所构建的网络拓扑中,各时间片内稳定不变的动态链路占所有动态链路的70%以上,从而增加了网络拓扑的稳定性;预判保护机制能够保障拓扑规律性变化时的业务的稳定传输。2)基于OSPF优化的链路状态数据库自更新机制和单向链路机制卫星光网络中较长的链路传输时延增加了传统OSPF（Open Short Path First,开放最短路径优先）协议的收敛时间;同时其网络拓扑的动态变化使得传统OSPF协议需要频繁产生泛洪信息来更新网络拓扑变化。针对上述问题,本文对OSPF协议进行了优化,设计了链路状态数据库自更新机制,该机制能够根据网络拓扑变化规律自行更新本地链路状态数据库,以有效提高路由收敛速度并减少网络资源消耗;设计了单向链路机制,该机制使得OSPF协议能够识别单向链路并将其链路状态更新到链路状态数据库,从而提高网络资源利用率。3)基于标签交换的AOS帧转发机制卫星光网络通信多遵循 CCSDS（Consultative Committee for Space Data Systems,空间数据系统咨询委员会）框架,其中AOS（Advanced Orbiting Systems,高级在轨系统）帧在各节点转发时需要进行拆包、组包、高层协议处理等操作,从而占用有限的卫星平台硬件处理能力。针对该问题,本文设计了基于标签交换的AOS帧转发机制,该机制使得中间节点通过标签交换实现AOS帧的转发,从而能够避免上述操作并对AOS帧进行快速转发。结果表明,AOS帧转发机制能够加快中间节点转发效率并减少硬件性能消耗。其中在相同的FPGA逻辑和CPU资源消耗下,该机制处理IPv6和IPv4报文的速度分别比传统机制快3.6倍和2.9倍。综上,本文从不同角度对卫星光网络组网技术进行了研究,为当前卫星光网络组网中面临的一些问题提供了解决方案,也为未来卫星光网络的组网和应用提供了一些分析与参考。
李健,吴建,邱健丽,任福[8]（2021）在《福州市地理信息数据库联动更新方法》文中提出随着城市现代化进程的加快和社会信息化的快速发展,社会对于基础地理信息数据的现势性要求日益提高。而传统的基础地理信息数据库的更新方式已很难满足当前的需求。本文以福州市地理信息数据寻求新的管理与更新模式为背景,研究福州市地理信息数据联动更新方法。通过对福州市的测绘业务和数据库的梳理和研究,建立基于联动关系的业务数据联动更新数据库和数据库间联动更新两种工艺流程,为提高福州市地理信息数据库的更新效率以及数据库的现势性提供了保障。
刘文哲[9]（2021）在《车联网智能终端监控平台的研究与实现》文中认为近些年车联网技术伴随智能汽车的风口进入人们的视野,在5G通信、云计算、人工智能等技术的加持下,车联网技术在几次的产业升级中不断发展,智能汽车也上升到国家战略层面。在研究车联网发展过程中,发现车辆智能终端的云端监控平台和终端安全也是重要的课题,车辆的终端安全关系到道路车辆和设施安全、行人和驾驶员的人身安全,近些年也频繁出现车辆遭遇劫持等问题。论文主要面向车辆终端的软件层面的安全监控,配合云端的安全分析模型和监控功能,帮助车辆终端在遭遇外部攻击等情况下能够安全行驶,保护驾驶员的安全和个人隐私。主要研究内容包括:1、基于C/S服务架构,设计能够符合高IO环境的分布式架构的监控平台。考虑到终端的交互形式,终端上以客户端的方式与云端监控平台进行数据采集传输和人机交互响应。2、设计终端应用软件隔离机制,保护设备运行环境的安全。在云端部署应用市场,建立应用提交审核与安全等级认证机制,在终端的客户端内基于容器隔离技术,对安装在客户端的应用进行隔离与运行状态实时监控。3、设计完善的安全检测机制,定期针对车载设备进行预防性安全验证和实时安全检测。定期通过病毒扫描、异常行为检测、网络入侵检测以及漏洞检测,保护终端的安全。4、设计兼容大规模连接的云端安全引擎,能够识别出伪造通信与恶意攻击。在云端监控平台建立安全引擎,对网络请求进行逐个拦截并分析,对恶意请求拦截并拉黑名单,以及数据加密、请求在后端服务的分发与限流。5、建立稳定的平台数据冗余备份机制和终端数据稳定传输机制。做到数据最终一致性,满足分布式下的BASE要求,在大量数据并发写入的情况下,确保存储的可靠性,以及在网络环境不佳的情况能够保证终端传输的数据不丢失。
段惠超[10]（2020）在《混合负载下数据库的异步增量视图维护优化》文中提出随着数据规模和用户数量的增加,日趋多样化的业务需求和日益复杂的混合事务与分析负载（Hybrid Transaction/Analytical Processing,HTAP）对数据库系统的事务吞吐量和分析型查询延迟提出了更高的要求。目前并没有公认针对HTAP负载的最优解决方案,但是基于日志合并树（Log-Structured Merge-Tree,LSM-tree）构建的事务处理系统已经被证明了高效的事务处理能力（例如阿里巴巴的Ocean Base）,因此在可扩展的事务处理系统上构建分析型查询能力来响应HTAP负载逐渐成为了研究的热点问题。物化视图通过预计算和缓存计算结果能有效降低查询时延,是分析大规模数据的重要手段。视图对外提供查询时,为了保持视图的内容与基表一致,由基表更新导致的视图更新必然会引入额外的开销。为了在可扩展的事务处理系统上高效地维护视图,如何在这种新型架构下设计视图的存储和维护流程、如何在保证视图查询收益下最小化事务处理引入的额外成本、如何优化系统核心资源的开销等都成为了亟待解决的问题。本文针对这些挑战,围绕可扩展事务处理系统的架构、事务处理过程、IO资源等角度设计了一系列的优化方法,并且从根本上降低了视图的维护代价。本文主要工作和贡献如下:（1）本文结合新型分布式LSM-tree架构特点提出了增量视图维护方案:数据规模的急剧膨胀促使纵向扩展（Scale Up）的传统单机数据库架构向横向扩展（Scale Out）的新型分布式数据架构转变。分布式LSM-tree架构是横向扩展的一种新型方案,能够提供可扩展的事务处理能力,但是对于这种新型架构,目前仍然缺少物化视图维护相关的研究工作。本文总结了分布式LSM-tree的架构特点和实现视图的设计要素,提出了一种将视图维护与事务处理分离的异步维护方法,填补了这一领域的空白。本文在保证一致性的基础上,面向不同的负载特征提出了具体的视图维护策略。针对多表连接视图的性能问题,本文设计并实现了基于多个两表连接的视图维护流程,从而能够根据基表更新直接定位到视图中需要相应进行修改的记录,有效降低了视图维护的代价和对事务处理的影响。（2）本文对高通量事务负载下的增量视图维护进行了优化:当前的视图更新方法通常将每个单独操作或单行日志作为计算的切入点,使得优化方式仅能着眼于单行操作或同一基表的若干行操作。高通量的事务负载下,视图维护对事务处理的影响被放大,视图维护性能需要进一步优化。本文从包含若干操作的整个事务的角度,组合多个基表操作共同生成视图的增量,大大降低了视图维护开销。事实上,在OLTP（Online Transaction Processing）负载中,一个事务往往包含多个表的执行逻辑,隐含了各个表中数据的相关性,并且这往往也是OLAP（Online Analytical Processing）负载同时关注的。本文剖析了事务之间可用于视图维护的逻辑信息,将事务中共同更新的基表组成了一个分片,通过组合这些基表的操作直接得到整个分片的增量。相比传统基于单行操作计算视图增量的方式,以事务为粒度的视图维护过程通过批量进行多表的增量计算,极大地改善了多表连接物化视图的效率。本文还进一步提出了两种优化方案:通过优化增量计算的表达式来减少计算开销;通过避免无效的基表访问来从根本上降低视图维护代价。（3）本文对视图维护的核心IO资源开销进行了优化:针对混合负载下事务与查询访问的数据经常重叠的特点,本文进一步着眼于优化事务处理、查询和视图维护总体的IO开销。当基表发生更新时,本文不对视图进行同步更新而是仅记录下维护视图的任务,这些任务通过复用后续事务和查询的IO来完成。本文设计并实现了一个支持共享IO的多表连接视图的维护方案。通过构造视图关系图来维护基表之间的连接关系,事务执行不仅为基表生成增量记录,还根据其连接表生成相关的维护任务。因此,后续事务或查询可以在不增加IO成本的情况下完成这些任务从而有效降低维护代价。另外,基于多版本实现的增量计算方式也保证了视图与基表在异步更新下的一致性。综上所述,本文深入研究了混合负载下的异步增量视图维护策略,在不同场景下设计实现并优化了视图的存储结构和维护方案。首先,针对目前被广泛使用的分布式LSM-tree架构数据库,本文首次提出并设计实现了高效的增量视图维护方法。然后,本文研究了将事务作为整体来加速视图增量计算的策略,并通过分析形式化的增量计算表达式,进一步进行了优化。最后,本文针对更普遍场景下视图维护时的IO消耗问题,将事务处理和分析查询的IO资源服务于视图维护过程,从根本上降低了视图维护的代价。大量的实验验证了本文方法的有效性。在未来,选择维护哪些视图来整体响应分析负载、如何结合机器学习策略指导异步视图维护任务的执行、以及在混合负载下,如何进行物化视图的推荐等都值得进一步的研究。
二、数据库更新的应用和实现（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、数据库更新的应用和实现（论文提纲范文）
（1）临界点预测与实时监测结合的资源预警模型的研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外现状研究 |
| 1.2.1 资源监控预警研究现状 |
| 1.2.2 时间序列算法研究现状 |
| 1.3 论文研究内容 |
| 1.4 论文结构 |
| 第二章 相关研究 |
| 2.1 资源监控概述 |
| 2.1.1 网络抓包工具 |
| 2.2 时间序列匹配概述 |
| 2.2.1 时间序列相似性度量方法 |
| 2.2.2 多元时间序列降维方法 |
| 2.3 时间序列聚类算法概述 |
| 2.3.1 时间序列聚类分类 |
| 2.3.2 时间序列聚类相似性度量 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 临界点预测与实时监测结合的资源预警模型设计 |
| 3.1 临界点与临界时间差定义 |
| 3.2 结合的资源预警模型整体架构 |
| 3.3 临界点预测模型具体设计 |
| 3.3.1 模型的构建 |
| 3.3.2 模型的评估 |
| 3.4 实时监测模型具体设计 |
| 3.4.1 数据采集 |
| 3.4.2 时间粒度同步处理 |
| 3.4.3 历史匹配数据库更新 |
| 3.5 模型结合方式 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 临界点预测与实时监测结合的资源预警模型实现 |
| 4.1 临界点预测模型的实现 |
| 4.1.1 数据预处理 |
| 4.1.2 模型的训练 |
| 4.1.3 模型的封装 |
| 4.2 实时监测模型的实现 |
| 4.2.1 数据采集 |
| 4.2.2 时间粒度同步处理 |
| 4.2.3 历史匹配数据库的更新 |
| 4.3 模型的结合 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 实验与分析 |
| 5.1 实验环境 |
| 5.2 临界点预测模型实现与分析 |
| 5.2.1 实验数据处理 |
| 5.2.2 模型的训练 |
| 5.2.3 对比实验 |
| 5.3 资源实时监测模型实现与测试 |
| 5.3.1 数据采集 |
| 5.3.2 实时展示与预警 |
| 5.3.3 历史匹配数据库更新 |
| 5.4 结合模型实现与测试 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 本文总结 |
| 6.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 参加项目 |
（2）基于声学指纹的无基础设施室内定位技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| §1.1 研究背景与意义 |
| §1.2 研究现状 |
| §1.3 论文安排 |
| 第二章 声学指纹定位相关技术理论 |
| §2.1 指纹定位技术原理 |
| §2.2 定位匹配算法 |
| §2.3 指纹数据库的构建与更新方法 |
| §2.3.1 逐点勘测法 |
| §2.3.2 群智感知法 |
| §2.3.3 插值法 |
| §2.4 室内定位方案的性能指标 |
| §2.5 本章小结 |
| 第三章 室内环境声采集与特征提取 |
| §3.1 环境背景声的采集 |
| §3.2 声学指纹的提取方法 |
| §3.2.1 响度谱Sonogram特征提取 |
| §3.2.2 功率谱Spectrogram特征提取 |
| §3.2.3 梅尔频率倒谱系数特征提取 |
| §3.3 基于声学指纹的室内定位 |
| §3.3.1 实验环境 |
| §3.3.2 实验结果与分析 |
| §3.4 本章小结 |
| 第四章 基于主成分分析法的声学指纹改进 |
| §4.1 基于改进的声学指纹的定位框架 |
| §4.2 声学指纹的改进 |
| §4.2.1 主成分分析法原理 |
| §4.2.2 改进后声学指纹保留的信息量的表示方法 |
| §4.3 基于改进的声学指纹的定位实验 |
| §4.3.1 实验结果与分析 |
| §4.3.2 选择PCA的理由 |
| §4.4 本章小结 |
| 第五章 基于机器学习的声学指纹库更新方法 |
| §5.1 机器学习概述 |
| §5.2 声学指纹预测模型介绍 |
| §5.2.1 BP神经网络原理 |
| §5.2.2 RBF神经网络原理 |
| §5.3 实验仿真与结果分析 |
| §5.3.1 声学指纹库更新流程 |
| §5.3.2 时域上的指纹数据更新实验 |
| §5.3.3 空间上更新指纹数据库的实验 |
| §5.3.4 实验结果分析 |
| §5.4 本章小节 |
| 第六章 总结与展望 |
| §6.1 论文工作总结 |
| §6.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者在攻读硕士期间的主要研究成果 |
（3）某移动设备管理系统服务端的研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| 英文摘要 |
| 第一章 引言 |
| 1.1 课题背景 |
| 1.2 课题任务 |
| 1.2.1 课题内容 |
| 1.2.2 本人承担任务 |
| 1.3 论文结构 |
| 第二章 相关技术介绍 |
| 2.1 Spring简介 |
| 2.2 SpringMVC简介 |
| 2.3 MyBatis与MyBatis-Plus简介 |
| 2.4 文本分类理论与技术简介 |
| 2.4.1 文本分词 |
| 2.4.2 文本特征表示 |
| 2.4.3 分类模型相关算法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 系统服务端的需求分析 |
| 3.1 系统服务端用户角色分析 |
| 3.1.1 普通管理员 |
| 3.1.2 主管理员 |
| 3.1.3 超级管理员 |
| 3.2 系统服务端功能需求分析 |
| 3.2.1 设备管理 |
| 3.2.2 策略管理 |
| 3.2.3 应用管理 |
| 3.2.4 位置管理 |
| 3.2.5 信息管理 |
| 3.2.6 系统管理 |
| 3.3 系统服务端功能的UML用例图 |
| 3.4 系统服务端的非功能需求分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 系统服务端的总体设计 |
| 4.1 系统服务端网络结构设计 |
| 4.2 系统服务端软件层次架构设计 |
| 4.3 系统服务端功能模块设计 |
| 4.4 系统服务端的数据库设计 |
| 4.4.1 E-R图设计 |
| 4.4.2 数据库表设计 |
| 4.5 系统服务端的界面设计 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 系统服务端主要功能模块的详细设计与实现 |
| 5.1 设备管理模块的详细设计与实现 |
| 5.1.1 设备列表管理子模块的详细设计 |
| 5.1.2 设备列表管理子模块的实现 |
| 5.2 策略管理模块的详细设计与实现 |
| 5.2.1 策略组管理子模块的详细设计 |
| 5.2.2 策略组管理子模块的实现 |
| 5.3 信息管理模块的详细设计与实现 |
| 5.3.1 信息记录查询子模块的详细设计 |
| 5.3.2 信息记录查询子模块的实现 |
| 5.3.3 敏感文本分类的研究与实现 |
| 5.4 系统管理模块的详细设计与实现 |
| 5.4.1 组织管理子模块的详细设计 |
| 5.4.2 组织管理子模块的实现 |
| 5.4.3 敏感词管理子模块的详细设计 |
| 5.4.4 敏感词管理子模块的实现 |
| 5.5 系统服务端部分功能界面展示 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 系统服务端测试 |
| 6.1 系统测试方法介绍 |
| 6.2 功能测试 |
| 6.3 性能测试 |
| 6.4 测试结果分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 结束语 |
| 7.1 论文工作总结 |
| 7.2 问题和展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
（4）5G架构下的边缘服务器发现系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 传统locoalDNS解析方式 |
| 1.2.2 HttpDNS域名解析 |
| 1.2.3 现有两大域名解析方案的不足 |
| 1.2.4 其他域名解析方案 |
| 1.3 课题内容及本人工作 |
| 1.3.1 课题内容 |
| 1.3.2 本人承担工作 |
| 1.4 论文结构 |
| 第二章 相关技术介绍 |
| 2.1 域名系统 |
| 2.2 客户端开发技术 |
| 2.3 服务器端开发技术 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 需求分析 |
| 3.1 系统总体需求分析 |
| 3.2 系统功能性需求分析 |
| 3.2.1 域名查询功能 |
| 3.2.2 域名IP缓存功能 |
| 3.2.3 测试IP功能 |
| 3.2.4 评价IP功能 |
| 3.2.5 请求验证功能 |
| 3.2.6 数据缓存功能 |
| 3.2.7 请求响应功能 |
| 3.3 非功能性需求 |
| 3.3.1 系统性能需求 |
| 3.3.2 系统可靠性需求 |
| 3.3.3 系统安全性需求 |
| 3.3.4 系统设计规范需求 |
| 3.3.5 系统易升级需求 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 系统概要设计 |
| 4.1 系统总体概要设计 |
| 4.2 客户端功能模块设计 |
| 4.2.1 域名查询模块概要设计 |
| 4.2.2 域名IP缓存模块概要设计 |
| 4.2.3 IP测试模块概要设计 |
| 4.2.4 IP评价模块概要设计 |
| 4.3 服务器端功能模块设计 |
| 4.3.1 请求验证模块概要设计 |
| 4.3.2 数据缓存模块概要设计 |
| 4.3.3 请求响应模块概要设计 |
| 4.4 数据库设计 |
| 4.4.1 实体联系(E-R,Entity-Relationship Model)模型 |
| 4.4.2 数据库表及字段命名规范 |
| 4.4.3 数据库表设计 |
| 4.5 系统前后端交互接口设计 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 系统详细设计 |
| 5.1 系统开发环境 |
| 5.2 系统整体运行流程详细设计 |
| 5.3 客户端详细设计 |
| 5.3.1 客户端SDK API设计 |
| 5.3.2 域名查询模块的详细设计 |
| 5.3.3 域名IP缓存模块的详细设计 |
| 5.3.4 IP测试模块的详细设计 |
| 5.3.5 IP评价模块的详细设计 |
| 5.4 服务器端详细设计 |
| 5.4.1 请求验证模块详细设计 |
| 5.4.2 数据缓存模块设计 |
| 5.4.3 请求响应模块设计 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 系统测试 |
| 6.1 系统测试环境 |
| 6.2 白盒测试 |
| 6.3 黑盒测试 |
| 6.3.1 客户端测试 |
| 6.3.2 服务器端测试 |
| 6.4 系统性能测试 |
| 6.4.1 r-HttpDNS解析的域名查询开销 |
| 6.4.2 r-HttpDNS系统性能对比 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 结束语 |
| 7.1 论文工作总结 |
| 7.2 本人工作总结 |
| 7.3 问题和展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
（5）面向企业尽职调查的知识图谱构建及应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景及意义 |
| 1.1.1 课题背景 |
| 1.1.2 课题意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 知识图谱国内外研究现状 |
| 1.2.2 企业知识图谱应用国内研究现状 |
| 1.3 本文主要工作 |
| 1.4 论文的组织结构 |
| 第二章 相关理论技术简介 |
| 2.1 知识图谱相关技术 |
| 2.1.1 知识图谱概念 |
| 2.1.2 本体 |
| 2.1.3 知识图谱构建方式 |
| 2.1.4 知识融合 |
| 2.2 图数据库技术 |
| 2.3 可视化技术 |
| 2.4 服务端技术 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 企业尽职调查知识图谱构建 |
| 3.1 数据集 |
| 3.1.1 工商数据 |
| 3.1.2 法院诉讼数据 |
| 3.1.3 本体模式设计 |
| 3.2 数据存储方案 |
| 3.3 知识图谱更新策略 |
| 3.4 知识图谱构建流程设计与实现 |
| 3.4.1 知识图谱构建主流程设计与实现 |
| 3.4.2 工商数据构建流程设计与实现 |
| 3.4.3 法院诉讼数据构建流程设计与实现 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 企业尽职调查系统的需求分析 |
| 4.1 整体需求描述 |
| 4.2 功能性需求分析 |
| 4.2.1 业务人员角色用例分析 |
| 4.2.2 系统管理员角色用例分析 |
| 4.3 非功能性需求分析 |
| 4.3.1 性能需求 |
| 4.3.2 易用性需求 |
| 4.3.3 可维护性需求 |
| 4.3.4 可靠性需求 |
| 4.3.5 安全性需求 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 企业尽职调查系统的概要设计 |
| 5.1 系统架构设计 |
| 5.2 数据库设计 |
| 5.2.1 数据库概念模型设计 |
| 5.2.2 数据库基表设计 |
| 5.3 界面设计 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 企业尽职调查系统的详细设计与实现 |
| 6.1 系统接口设计和实现基础 |
| 6.1.1 接口路由设计 |
| 6.1.2 接口安全实现 |
| 6.2 系统功能模块详细设计与实现 |
| 6.2.1 用户管理模块 |
| 6.2.2 企业工商信息查询模块 |
| 6.2.3 企业诉讼信息查询模块 |
| 6.2.4 企业图谱查询模块 |
| 6.2.5 尽职调查报告下载模块 |
| 6.2.6 数据更新模块 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 系统测试 |
| 7.1 系统测试环境 |
| 7.2 系统功能测试 |
| 7.2.1 企业工商信息查询模块 |
| 7.2.2 企业诉讼信息查询模块 |
| 7.2.3 企业图谱查询模块 |
| 7.2.4 尽职调查报告下载模块 |
| 7.2.5 数据更新模块 |
| 7.3 系统性能测试 |
| 7.3.1 企业工商信息查询模块 |
| 7.3.2 企业图谱查询模块 |
| 7.4 本章小结 |
| 第八章 结束语 |
| 8.1 论文工作总结 |
| 8.2 问题和展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（6）基于内存式数据库的关系型标准查询算法研究与工程实践（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文主要工作 |
| 1.4 本文组织结构 |
| 2 相关技术分析 |
| 2.1 关系型数据库 |
| 2.2 内存数据库 |
| 2.3 Redis数据库 |
| 2.4 微服务架构模型 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 算法研究与设计 |
| 3.1 内存式数据库的关系型标准查询框架总体设计 |
| 3.2 关系型数据库内存化研究 |
| 3.3 MR-SQL中间件设计 |
| 3.4 MD-RSQA标准查询算法设计与实现 |
| 3.5 数据库一体化标准访问 |
| 3.6 内存数据库持久化备份 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 微服务云平台搭建 |
| 4.1 云平台架构设计 |
| 4.2 Nginx反向代理 |
| 4.3 服务与注册发现 |
| 4.4 网关组件 |
| 4.5 MR-SQL中间件服务 |
| 4.6 数据库层实现 |
| 4.7 持久化备份 |
| 4.8 本章小结 |
| 5 系统测试与结果分析 |
| 5.1 系统平台配置 |
| 5.2 系统测试 |
| 5.3 测试结果与分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在校期间的科研成果 |
| 在校期间的工程开发与实践 |
（7）卫星光网络组网技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景与研究意义 |
| 1.1.1 背景综述 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外发展现状 |
| 1.2.1 卫星光通信发展现状 |
| 1.2.2 卫星光网络发展现状 |
| 1.3 本文研究工作 |
| 1.4 本文结构 |
| 参考文献 |
| 第二章 卫星光网络组网关键技术 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 SDN技术 |
| 2.2.1 SDN技术基础 |
| 2.2.2 SDN技术在卫星网络中的应用 |
| 2.3 MPLS技术 |
| 2.3.1 MPLS技术基础 |
| 2.3.2 MPLS技术在卫星网络中的应用 |
| 2.4 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第三章 天地一体化网络仿真平台研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 仿真平台架构 |
| 3.2.1 平台模块组成 |
| 3.2.2 平台内部交互 |
| 3.2.3 平台管控架构 |
| 3.3 功能设计 |
| 3.3.1 网络物理架构 |
| 3.3.2 网络拓扑构建 |
| 3.3.3 网络路由计算 |
| 3.4 仿真和分析 |
| 3.4.1 星座性能分析 |
| 3.4.2 拓扑仿真分析 |
| 3.4.3 网络性能仿真 |
| 3.5 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第四章 基于星间激光链路的组网协议研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 组网协议架构 |
| 4.2.1 平面架构 |
| 4.2.2 模块架构 |
| 4.3 管理平面设计 |
| 4.3.1 管理中心 |
| 4.3.2 网管代理 |
| 4.4 控制平面设计 |
| 4.4.1 连接控制模块 |
| 4.4.2 路由模块 |
| 4.4.3 信令模块 |
| 4.4.4 链路模块 |
| 4.5 传送平面设计 |
| 4.5.1 传送平面代理 |
| 4.5.2 硬件模块 |
| 4.6 仿真和测试 |
| 4.6.1 软件仿真 |
| 4.6.2 硬件测试 |
| 4.7 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 工作展望 |
| 附录1: 缩略语表 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文及其他成果 |
（8）福州市地理信息数据库联动更新方法（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 面临的挑战 |
| 2 总体思路 |
| 3 生产体系优化 |
| 3.1 业务与数据库梳理 |
| 3.2 联动关系建立 |
| 3.3 联动更新工艺流程 |
| 3.3.1 业务更新数据联动更新数据库 |
| 1)业务成果数据处理为业务更新数据 |
| 2)业务更新数据联动关系查询和更新数据推送 |
| 3)数据库联动更新 |
| 3.3.2 数据库间联动更新 |
| 1)跨尺度数据库联动更新 |
| 2)跨类型数据库联动更新 |
| 4 实施建议 |
| 5 结束语 |
（9）车联网智能终端监控平台的研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 车联网发展历程 |
| 1.2.2 车联网安全与监控 |
| 1.3 本文的主要工作 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 第二章 相关技术 |
| 2.1 车载智能终端 |
| 2.2 网络安全态势感知 |
| 2.3 应用容器隔离 |
| 2.4 安全防护技术 |
| 2.5 大数据计算与存储 |
| 2.5.1 Hadoop平台 |
| 2.5.2 Spark平台 |
| 2.5.3 HBase数据库 |
| 2.6 组件与框架技术 |
| 2.6.1 Zookeeper |
| 2.6.2 Redis |
| 2.6.3 Spring |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 监控平台需求分析 |
| 3.1 总体需求概述 |
| 3.2 客户端需求分析 |
| 3.2.1 驾驶员需求分析 |
| 3.2.2 容器化隔离需求分析 |
| 3.3 服务端需求分析 |
| 3.3.1 管理员需求 |
| 3.3.2 安全监控与防护需求 |
| 3.3.3 数据存储需求 |
| 3.3.4 分布式架构需求 |
| 3.3.5 数据采集与分析需求 |
| 3.4 非功能性需求分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 监控平台系统设计 |
| 4.0 系统架构设计 |
| 4.1 系统模块设计 |
| 4.2 关键问题研究与选型 |
| 4.2.1 数据加密算法研究 |
| 4.2.2 软件隔离技术研究 |
| 4.3 关键问题与核心功能设计 |
| 4.3.1 终端应用容器化设计 |
| 4.3.2 安全监控与防护设计 |
| 4.3.3 微服务设计 |
| 4.3.4 终端数据采集设计 |
| 4.3.5 终端健康度分析模型设计 |
| 4.4 数据存储设计 |
| 4.4.1 Redis缓存设计 |
| 4.4.2 关系型数据库设计 |
| 4.4.3 HBase数据存储设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 系统实现及测试 |
| 5.1 实现与测试的软硬件环境 |
| 5.2 主要功能实现 |
| 5.2.1 车辆监控数据采集 |
| 5.2.2 终端安全监控防护 |
| 5.2.3 应用容器化管理 |
| 5.2.4 车辆监控管理 |
| 5.2.5 微服务管理 |
| 5.2.6 服务网关 |
| 5.2.7 终端健康度分析 |
| 5.2.8 应用等级变更 |
| 5.3 系统功能展示 |
| 5.4 系统功能测试 |
| 5.4.1 客户端安全防护测试 |
| 5.4.2 网关入侵检测测试 |
| 5.4.3 大数据终端健康度测试 |
| 5.4.4 态势感知测试 |
| 5.5 系统性能测试 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 全文总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（10）混合负载下数据库的异步增量视图维护优化（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 混合负载及应用 |
| 1.1.2 传统系统的变迁 |
| 1.1.3 基于OLTP系统扩展的新型HTAP系统 |
| 1.1.4 基于OLTP系统增加视图支持 |
| 1.2 研究内容与挑战 |
| 1.2.1 研究内容 |
| 1.2.2 研究挑战 |
| 1.3 主要贡献 |
| 1.4 章节安排 |
| 第二章 背景知识与研究现状 |
| 2.1 视图维护 |
| 2.2 增量视图维护 |
| 2.2.1 增量视图维护的形式化 |
| 2.2.2 增量视图维护的计算方法 |
| 2.3 视图维护时机 |
| 2.3.1 同步增量视图维护 |
| 2.3.2 异步增量视图维护 |
| 2.4 视图维护优化 |
| 2.4.1 研究方法 |
| 2.4.2 增量视图维护的优化方法 |
| 2.5 LSM-Tree架构 |
| 2.5.1 存储 |
| 2.5.2 数据访问 |
| 2.5.3 二级索引维护与物化视图关系 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 分布式LSM-Tree架构下的增量视图维护 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 设计要素 |
| 3.2.1 同步增量视图维护设计缺陷 |
| 3.2.2 异步增量视图设计要素 |
| 3.3 基于LSM-Tree的异步视图维护设计 |
| 3.3.1 模式及表示 |
| 3.3.2 视图的存储 |
| 3.3.3 部分更新的异步维护流程 |
| 3.3.4 基于存储节点的异步维护流程 |
| 3.4 视图维护计算 |
| 3.4.1 事务中的视图维护 |
| 3.4.2 视图增量数据的维护 |
| 3.5 视图表的一致性查询 |
| 3.5.1 版本控制 |
| 3.5.2 视图增量数据的并发控制 |
| 3.6 基于存储节点的异步维护优化 |
| 3.6.1 精准更新 |
| 3.6.2 版本控制 |
| 3.7 实验 |
| 3.7.1 实验配置 |
| 3.7.2 视图查询对事务处理的影响 |
| 3.7.3 事务处理对视图查询的影响 |
| 3.8 讨论 |
| 3.9 本章小结 |
| 第四章 事务负载下基于分片更新的增量视图维护 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 问题定义 |
| 4.2.1 视图增量计算 |
| 4.2.2 分片定义 |
| 4.2.3 分片增量计算 |
| 4.3 基于分片的异步视图维护架构 |
| 4.4 表达式优化 |
| 4.4.1 表达式化简 |
| 4.4.2 可优化条件 |
| 4.4.3 条件检测方法 |
| 4.5 表访问优化 |
| 4.5.1 可优化条件 |
| 4.5.2 可优化场景 |
| 4.6 实验与分析 |
| 4.6.1 实验配置 |
| 4.6.2 事务处理性能 |
| 4.6.3 视图查询性能 |
| 4.6.4 视图维护代价 |
| 4.6.5 视图存储代价 |
| 4.6.6 整体维护代价 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 基于IO共享的异步视图维护优化 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 问题定义 |
| 5.3 基于IO共享的异步视图维护架构 |
| 5.4 视图维护任务生成与匹配 |
| 5.4.1 任务管理 |
| 5.4.2 任务匹配 |
| 5.5 实验与分析 |
| 5.5.1 实验配置 |
| 5.5.2 事务处理性能 |
| 5.5.3 视图维护代价 |
| 5.5.4 查询性能 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 本文总结 |
| 6.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文 |
四、数据库更新的应用和实现（论文参考文献）
- [1]临界点预测与实时监测结合的资源预警模型的研究与实现[D]. 李晓迪. 内蒙古大学, 2021(12)
- [2]基于声学指纹的无基础设施室内定位技术研究[D]. 闵梓易. 桂林电子科技大学, 2021(02)
- [3]某移动设备管理系统服务端的研究与实现[D]. 谭天. 北京邮电大学, 2021(01)
- [4]5G架构下的边缘服务器发现系统设计[D]. 吴双. 北京邮电大学, 2021(01)
- [5]面向企业尽职调查的知识图谱构建及应用[D]. 张绍俊. 北京邮电大学, 2021(01)
- [6]基于内存式数据库的关系型标准查询算法研究与工程实践[D]. 余旭玲. 四川师范大学, 2021(12)
- [7]卫星光网络组网技术研究[D]. 张宇. 北京邮电大学, 2021(01)
- [8]福州市地理信息数据库联动更新方法[J]. 李健,吴建,邱健丽,任福. 测绘与空间地理信息, 2021(03)
- [9]车联网智能终端监控平台的研究与实现[D]. 刘文哲. 电子科技大学, 2021(01)
- [10]混合负载下数据库的异步增量视图维护优化[D]. 段惠超. 华东师范大学, 2020(02)