面向海量数据的多数据库并行查询关键技术研究与实现

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面向海量数据的多数据库并行查询关键技术研究与实现

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毕业论文范文题目：面向海量数据的多数据库并行查询关键技术研究与实现，论文范文关键词：面向海量数据的多数据库并行查询关键技术研究与实现
面向海量数据的多数据库并行查询关键技术研究与实现毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：随着计算机技术网络技术的迅猛发展,信息量急剧增长,面向海量数据的多数据库系统在关键业务领域的应用不断增加。这些数据密集型应用对传统的数据库技术提出了诸多的问题。一方面,在面向海量数据的多数据库系统中如何对查询进行处理和优化是该领域非常关注的问题。由于海量数据库应用中存在大量的聚集查询,而且面向海量数据的聚集查询处理又非常耗时,所以如何对海量数据的（此处忽略..）聚集查询操作进行处理和优化是一项富有挑战的工作。另一方面,由于系统庞大,由硬件造成的系统错误率很高,如何提高系统的可靠性,以使系统能满足用户7×24不间断使用的需求,也成为该领域内迫切需要解决的问题。本文以面向海量数据的多数据库应用为背景,在详细分析并行查询处理技术的基础上,对海量数据的聚集查询处理和优化问题以及如何提高海量数据系统的可靠性问题展开研究（略..）,论文的主要工作如下:1.在研究常用并行查询处理算法的基础上,结合系统自身的特点,在多路归并算法的启发下,设计并实现了一套面向海量数据的多数库并行分组排序聚集查询处理算法,该算法能有效地支持分组排序聚集查询,满足系统对功能和性能需求。2.在对聚集查询优化技术深入分析研究的基础上,重点研究了基于语义缓存思想的海量数据聚集查询优化技术及方法,针对现有聚集（本文此处忽略..）查询优化方法的效率问题,提出了一种基于混合数据流模型的查询优化方法,该方法优点是获得缓存信息的效率提高,显著降低了获取缓存信息时对系统的整体性能的影响。3.在对系统容错技术深入研究基础上,针对系统对高性能和7×24不间断使用的需求,基于磁盘镜像容错思想,设计并构造了查询系统的双备容错算法,大大增加了系统的可用性。4.所有的研究工作以国家某信息中心大型工程大（此处忽略..）规模事务处理系统为应用背景,基于本文的研究成果,以并行数据库中间件StarTPMonitor为基础平台,为其并行查询系统设计并实现了分组排序聚集查询处理、聚集查询优化以及双备容错查询功能。经测试和在大规模事务处理系统中的应用表明,本文的工作有效地优化了海量数据库应用的聚集查询性能和系统稳定性,能够满足海量数据应用的需求。

以上为本篇毕业论文范文面向海量数据的多数据库并行查询关键技术研究与实现的介绍部分。

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