一、Sybase SQL Server性能优化技术初探(论文文献综述)
严珂[1](2021)在《专家系统和数据库技术在船舶设计的应用》文中进行了进一步梳理近年来随着计算机与数据库技术的迅速发展,船舶CAD设计也取得了较大的进步。本文介绍了基于计算机技术的专家系统和数据库技术的基本原理,基于专家系统和SQL数据库开发了船舶性能优化设计平台,并介绍了该船舶性能优化设计平台的工作原理和关键构成。
陈素芳[2](2021)在《浅析SQL Server数据库的性能优化方法》文中提出在信息时代下,社会各行业都依托于计算机系统获得创新性的发展,而SQL Server数据库作为计算机系统的重要组成部分,其功能特点直接影响着计算机系统的升级状态。对此,要想实现计算机网络系统的优化升级,必须能够展开对SQL Server数据库的性能优化研究。本文从SQL Server数据库的特点与基本功能入手,探索在SQL Server数据库不断发展的当下,要采取何种方式方法在保障SQL Server数据库的基本功能的前提下,实现SQL Server数据库的性能优化。
刘嘉伟[3](2021)在《基于FLASK的校园智能停车系统的构建》文中研究表明近年来,汽车保有量逐年增加,寻找空闲停车位愈发困难,“停车难”问题日益严重。因此,在停车位数量无法大量增加的情况下,如何有效利用停车位资源成为目前研究的焦点。本文依托于吉林省科技厅重点科技研发项目“基于车联网的城市停车位智能服务平台的构建”,以校园为试点,在校园中模拟城市的情况。设计并开发校园智能停车系统,力图实现停车场的智能化。本系统采用热点技术与理念,将现有停车场智能化。首先,采用轻量级的Flask框架作为服务端,与其搭配的网站前台部分则采用Jinja2模板引擎完成,确保智能停车系统中数据的有效传输。其次,采集停车场和停车位数据对其剖析,设计对应的数据表结构,存储至关系型数据库My SQL。最后结合Ajax技术,实现局部页面的实时数据刷新,完成网站前台对数据的快速响应。完成智能停车系统的功能搭建后,本文首先提出网站前台频繁读取数据而造成的My SQL数据库负载过高的问题,为了解决该问题而引入了基于内存储存适合快速读写的Redis数据库,将需要频繁读取的热点数据放入Redis中,同时利用Redis的持久化机制,实现了数据的持久性。其次对地磁节点与服务器之间的远程通信功能进行设计,基于RPC协议,实现了数据的高效的传输流程。最后引出在大量数据交互的情况下导致的服务器过载的问题,介绍了不同负载均衡算法与本系统相结合的优缺点,制定了符合系统特性的负载均衡策略。本文最终通过Docker将智能停车系统镜像化,上传至远程仓库,极大增加了智能停车系统在不同环境下的部署效率。在测试成功后,将系统部署至阿里云服务器保证系统不间断运行。通过在校园中的相关实验证明,校园智能停车系统能够对停车场信息进行监测,有效实现了停车场的智能化。
姜哲[4](2021)在《基于物联网共性平台的食盐追溯系统的设计与实现》文中研究表明食品安全问题是重大民生问题,追溯技术历来都是确保食品安全的重要手段。然而食品行业类型众多,不同食品所要求的运输环境(温度、湿度、光照强度等)、追踪方式(按订单、批次、时间等)差异性较大,急需一种适配性高、扩展性强、可快速部署的追溯系统。物联网共性平台模块化设计理念,赋予了其二次开发和快速集成的特性,据此本文实现了一种借助物联网设备采集追溯信息,通过共性平台对追溯信息定制化开发,应用平台管理和展示追溯信息的食盐追溯系统。本文立足于食盐行业,首先介绍了实现追溯功能的基本流程:物联网设备利用传感器采集追溯信息,应用物联网协议CoAP和LwM2M将追溯信息上传至物联网共性平台,共性平台通过开放RestfulAPI实现与追溯系统应用平台的数据交互,实现三方通信;然后通过对系统需求的分析和技术架构的设计,对系统Web前端和服务器进行了设计与实现;最后通过前后端分离的开发方式,借助Vue.js开发框架、SSM开发框架、MySQL数据库和Redis数据库等技术,开发了食盐追溯系统应用平台。在食盐追溯系统平台的基础上,为了应对大量的追溯设备接入系统的问题,避免服务器压力过载情况的出现,对负载均衡策略进行了分析选择,实现了服务器的负载均衡。利用Nginx负载均衡器对追溯设备大规模上报请求分流,缓解服务器压力,提升了系统承载能力。最后采用V测试模型对系统进行了整体测试,包括功能测试、安全测试和性能测试。测试结果表明,系统功能完善,安全可靠,性能方面相比于优化前,并发上限提升40%以上。本文研究的食盐追溯系统是物联网技术和互联网技术的集成应用。目前本系统已经完成了设计、开发、测试等工作,并成功上线与运营。经过实际检验,本系统满足了食盐生产企业随时追溯的需求,可节省企业生产决策和政府部门监管70%以上的时间,提高了企业效益。本追溯系统的设计思想也可进一步推广至其他有追溯需求的产品及行业。
易健[5](2021)在《基于Julius语音识别技术的的车辆检修管理系统设计》文中进行了进一步梳理2019年我国的汽车保有量总量达到2.6亿辆,全球汽车保有量也连年突破新高,汽车检修市场日益增大。而在传统车辆检修行业的检修流程中,存在纸质检修单污染、容易错检漏检、检修流程复杂、检修效率低下等问题。为了解决上述问题,结合语音识别技术设计了一款车辆检修管理系统,实现了检修流程的无纸化、电子化,降低了检修成本,简化了检修流程,提高了检修效率。车辆检修管理系统基于C/S客户端服务器模型架构,基于WPF框架、Julius语音识别引擎、微软语音合成API、Spring Boot开发框架和Tomcat服务器等技术完成了车辆检修管理系统的客户端和服务器端,在客户端完成车辆检修流程控制,在服务器端完成车辆检修结果存储。在实现车辆检修管理系统的基础上,对系统的语音识别性能进行了优化研究,最终通过利用DNN训练声学模型解决数字识别困难的问题,利用字典分割隔离不同检修类型项目的识别结果和增加语音反馈提高单次检修任务识别率的方式,使系统的语音识别性能达到较高的范围,提升了系统的可用性。在训练DNN模型的过程中,发现一种利用关键音素减少日语数字训练集的方法。通过组合关键音素,利用一百三十七个数字覆盖了零到九十九这一万个数字的因素组合情况,大幅减少训练DNN模型时需要的训练集大小。测试表明,最终实现的车辆检修管理系统具有较高的语音识别率,较好的使用体验,能够帮助简化车辆检修流程、提升检修效率、促进无纸化车辆检修。
谭强[6](2021)在《眉山市党务政务服务热线平台设计与实现》文中研究指明随着眉山市党务政务服务热线网站数量及业务量的不断增多,随之而来的数据存储分散、业务不集中等问题逐步出现,对当地电子政务平台的总体建设和应用水平带来了不利影响。因此,本文设计和实现了一套高度集成的党务政务服务热线平台,用以解决上述问题。在研究中,首先对国内外的电子政务发展情况及研究技术现状、趋势等进行了梳理和介绍。随后基于眉山市的党务政务服务热线的管理现状,对系统进行需求分析,将系统的功能需求分为知识库管理、数据分析和工单管理,同时还对系统的安全、性能需求进行研究,并确定了系统的研发技术选型。在系统需求的基础上,对系统的设计思路进行安排,并按总体设计、模块设计、安全设计和数据库设计的顺序,逐步分析研究系统的功能方案设计。在设计中通过三层软件设计模式、B/S网络模式、C#类结构、E-R图等设计工具和技术,对系统的关键技术要点进行了设计与分析。同时对系统的安全策略体系及数据库的性能优化方法进行了分析和研究。采用C#技术和SQL Server数据库技术等,对系统进行开发实现,介绍系统各模块的功能实现流程、主要代码和运行界面。最后,对系统的测试方法、环境、内容和流程进行了整理,并根据实际的测试结果,对系统的研发成效进行了验证。本系统目前已经在眉山市行政机关和事业单位中进行了上线应用,通过长时间的运行,得到系统达到了预期的开发目标。同时系统有效提升了眉山市的党务政务服务热线业务及数据的集成水平,提高了业务管理效率。
杨菲[7](2020)在《容器化关系型数据库I/O消耗性能优化研究》文中进行了进一步梳理传统的关系型数据库计算与存储一体化,在面临大数据挑战时难以存储大规模的数据,随着Docker容器技术的出现和快速发展,Docker与Kubernetes组合的容器化环境具备自动化管理、弹性伸缩等优势,将数据库容器化部署成为必然的趋势。但容器化RDS(Relational Database Service,关系型数据库服务)存在I/O性能消耗(响应延时),导致RDS能力QPS(Queries Per Second,每秒查询数)降低。因此本文提出了基于容器化的共享缓存模型优化方法以及基于自动伸缩机制的优化方法,本文主要研究内容如下:(1)提出了基于容器化环境的共享缓存模型设计方案。针对传统计算与存储分离架构I/O优化方案代价昂贵、只针对计算层或存储层进行优化等问题,参考传统RDS应用场景利用分布式缓存拦截大量的读写请求,避免与存储层的直接I/O,以此优化I/O的方法,设计一个基于容器化环境的共享缓存模型优化RDS持久化过程的I/O消耗。设计过程综合考虑了容器化环境的资源对象Pod、Name Space、Service的特点,对共享缓存模型的可用性、一致性、Key值唯一性以及串联访问模式等进行了详细设计。本文设计的基于容器化环境的共享缓存模型,在提供可接受的服务能力的前提下,降低了计算与存储分离架构中的容器化RDS的I/O响应时间,同时提升了容器化RDS的性能(QPS)。(2)提出了改进的自动伸缩算法IMHPA(Improve Horizontal Pod Autoscaler)。Kubernetes自身的HPA(Horizontal Pod Autoscaler,水平Pod自动伸缩)基于阈值伸缩算法,存在响应不及时的问题,并且现有的基于预测的伸缩算法存在预测误差较大以及支持的指标值类型单一的问题,本文提出的IMHPA算法,支持多种指标值类型(利用率Utilization、平均值Average Value、值Value),并且综合考量HPA定义文件中多项指标对服务的影响,进行及时精确的扩容,以此提高共享缓存模型的吞吐量,降低容器化RDS的I/O响应时间。(3)设计并实现了一个容器化RDS性能优化原型系统,该原型系统包含集群信息提交、RDS注册、共享缓存模型、自动伸缩、Pod工作负载以及RDS性能展示等模块,通过简单的配置操作,提供一个高效的关系型数据库随机注册以及RDS性能实时展示平台。综上所述,本文通过设计基于容器化的共享缓存模型和基于IMHPA算法的自动伸缩机制两个方面降低容器化关系型数据库I/O消耗,提出的方法有效降低了RDS的I/O响应时间。并设计实现了包含RDS注册、共享缓存模型创建、自动伸缩策略等模块的容器化RDS性能优化原型系统。
刘春华[8](2020)在《面向海量数据的公积金冲还贷业务管理系统的设计与实现》文中研究指明随着房地产市场的日益活跃,上海市公积金业务得到了快速发展。老版公积金冲还贷业务管理系统主要由19家商业银行(以下简称委贷行)、住房置业担保公司分头开发,系统权属纷杂,系统之间的协同性较差,造成上海市公积金管理中心(以下简称市公积金中心)很难对各类冲还贷业务进行及时、有效地监管;同时互联网时代的公积金业务存在高并发交易、海量数据的特点,而老版公积金冲还贷业务管理系统基于sybase12.1平台,处理海量数据能力较弱,不能满足迅速增长的冲还贷业务发展需求。因此建设基于海量数据、优化业务流程的新版还贷业务管理系统迫在眉睫。本文从公积金冲还贷业务流程优化、系统的架构设计、系统的功能设计实现与验证等三个方面进行探讨。在流程优化方面,实现公积金冲还贷受理业务的自动审核,并通过对业务模式的创新,创造性的提出了“空转”概念,即“转账目不转金额”的还款方式,其实质只扣除主贷人及参贷人的个人信息账,但资金不发生转出转入,这在一定程度上避免了在途资金带来的利息损失,进而完成对扣款、还款等流程的优化。在系统架构设计上,使用MAA(Maximum Availability Architecture)+Redis缓存技术,对系统架构进行重构设计,从而保证系统的高可用性和可靠性。并且从应用层面和数据库层面针对海量数据和超高并发做了设计优化和应用模块代码优化,通过RAC(Real Application Clusters实时应用集群)技术实现高可用,并在应用层面对数据进行本地化处理,避免跨数据库实例Cache Fusion大量数据导致的性能瓶颈;通过Oracle Data Guard技术实现数据库水平扩展,将复杂查询分离到从库,从而降低主库的QPS(Queries-per-second每秒查询率)负载;通过Redis缓存用户静态数据,进而减少主库的访问请求压力。最后,分析研究了公积金冲还贷业务管理系统的设计与实现过程,重点阐述关键应用模块的性能优化与验证。本文研究的公积金冲还贷项目是上海市推进“互联网+”工程的重点项目,它的成功实施将为其他省市公积金中心或政府行业的信息系统改革发展提供参考。目前,公积金冲还贷业务管理系统已经上线并通过上级部门验收,且一直运行平稳。该系统不但节省了专门从事银行数据检查及凭证补录校验工作产生的劳务费,而且大大节省了给委托机构的手续费用支出,充分实现了经济效益。此外,该系统还简化了业务办理流程,降低了业务请求响应时间,提高了市公积金中心“为民服务”的能力。
彭贝,刘黎志,杨敏,张晨跃[9](2020)在《基于Hive的空气质量大数据查询优化方法》文中指出为了提高对环境空气质量监测系统中省级环境监测中心站里已汇集的海量监测数据的统计和分析效率,提出了一种基于Spark集群在Hive上进行多维数据分区的查询优化方法。以湖北省环境监测中心站中的空气质量监测数据为研究对象,将数据转移到Spark集群利用Spark SQL连接Hive并进行分区存储。设计了12种查询,查询4个数据集,通过与采用传统查询方法的实验对比得出结论。实验结果表明:基于Hive的分区优化方法对空气质量大数据的查询时间有47%到96%的优化,而随着查询的复杂程度和数据量的增加,该方法的优化效果越明显。
孙玲玲[10](2020)在《SQL数据库设计与安全维护优化研究》文中指出SQL数据库设计的难点在于实现性能的最优化,改进数据库设计是提高数据库性能的有效方法。影响SQLServer数据库性能的因素较多,本文根据SQL数据库的结构特点,分析了设计和优化SQL数据库性能的影响因素,详细阐述了设计与安全维护优化方案,包括数据库逻辑、事务日志等方面。
二、Sybase SQL Server性能优化技术初探(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、Sybase SQL Server性能优化技术初探(论文提纲范文)
(2)浅析SQL Server数据库的性能优化方法(论文提纲范文)
1 引言 |
2 SQL Server数据库特点及功能 |
2.1 SQL Server数据库的特点 |
(1)SQL Server数据库具有较强开放性。 |
(2)SQL Server数据库具有更好安全性。 |
2.2 SQL Server数据库的基本功能 |
(1)SQL Server数据库具有信息统计、汇总的功能。 |
(2)SQL Server数据库具有信息修改、删除和添加的功能。 |
(3)SQL Server数据库具有信息浏览、查询和共享功能。 |
3 SQL Server数据库的应用现状 |
4 SQL Server数据库的性能优化方法 |
4.1 SQL Server数据库结构 |
4.2 基于结构设计下的SQL Server数据库的性能优化 |
(1)进行数据库结构的优化管理。 |
(2)进行数据库逻辑设计优化。 |
(3)进行数据库物理设计优化。 |
5 结语 |
(3)基于FLASK的校园智能停车系统的构建(论文提纲范文)
摘要 |
abstract |
第1章 绪论 |
1.1 研究背景及意义 |
1.2 国内外研究现状 |
1.3 本文的研究内容 |
1.4 本文组织结构 |
第2章 校园智能停车系统相关技术 |
2.1 轻量级可制定的Flask框架 |
2.2 数据持久化的My SQL数据库 |
2.3 异步更新Ajax技术 |
2.4 基于内存快速读取的Redis数据库 |
2.5 远程调用RPC协议 |
2.6 负载均衡算法概述 |
2.7 应用容器引擎Docker技术 |
2.8 本章小结 |
第3章 校园智能停车系统需求分析 |
3.1 系统目标 |
3.2 可行性分析 |
3.3 业务需求分析 |
3.4 功能需求分析 |
3.5 本章小结 |
第4章 校园智能停车系统总体架构设计 |
4.1 系统总体架构设计 |
4.2 系统数据流图设计 |
4.3 数据库表设计 |
4.4 本章小结 |
第5章 校园智能停车系统详细设计 |
5.1 系统软件功能详细实现 |
5.1.1 注册/登录模块 |
5.1.2 停车场管理模块 |
5.1.3 新建停车场模块 |
5.1.4 历史记录模块 |
5.1.5 节点通信模块 |
5.1.6 路径规划及车位预订模块 |
5.2 数据实时刷新 |
5.3 远程调用协议设计 |
5.4 负载均衡策略 |
5.5 本章小结 |
第6章 校园智能停车系统实现与测试 |
6.1 系统部分功能实现界面 |
6.2 系统测试 |
6.2.1 系统测试环境 |
6.2.2 注册登录模块测试 |
6.2.3 停车场管理模块测试 |
6.2.4 新建停车场模块测试 |
6.2.5 历史记录模块测试 |
6.3 系统开发和应用平台 |
6.4 系统部署 |
6.5 本章小结 |
第7章 总结与展望 |
7.1 工作总结 |
7.2 研究展望 |
参考文献 |
作者简介及在学期间所取得的科研成果 |
致谢 |
(4)基于物联网共性平台的食盐追溯系统的设计与实现(论文提纲范文)
摘要 |
ABSTRACT |
第一章 绪论 |
1.1 课题背景 |
1.2 研究现状 |
1.3 论文的主要工作 |
1.4 论文的组织结构 |
第二章 系统技术介绍 |
2.1 追溯功能的实现原理 |
2.1.1 物联网平台 |
2.1.2 共性平台与追溯设备的通信 |
2.1.3 共性平台与食盐追溯平台的通信 |
2.2 前端技术 |
2.2.1 Vue开发框架 |
2.2.2 前端控件 |
2.3 服务端技术 |
2.3.1 MVC架构模式 |
2.3.2 SSM开发框架 |
2.3.3 MySQL数据库 |
2.3.4 Redis数据库 |
2.4 本章小结 |
第三章 食盐追溯系统设计与实现 |
3.1 食盐追溯系统需求分析 |
3.1.1 功能性需求分析 |
3.1.2 非功能性需求分析 |
3.2 食盐追溯系统技术架构的设计 |
3.3 食盐追溯系统Web前端的设计与实现 |
3.3.1 Vue组件规范 |
3.3.2 Vuex状态管理实现 |
3.3.3 单页面应用路由控制的实现 |
3.4 食盐追溯系统服务器端的设计与实现 |
3.4.1 Web控制层 |
3.4.2 业务逻辑层 |
3.4.3 数据交互层 |
3.4.4 服务器端RESTful接口 |
3.5 食盐追溯系统数据库的设计 |
3.6 食盐追溯系统主要功能的实现 |
3.6.1 用户账号获取与登录 |
3.6.2 追溯设备管理 |
3.6.3 追溯设备分布 |
3.6.4 窜货分析 |
3.6.5 轨迹查询 |
3.6.6 数据总览 |
3.6.7 品牌管理 |
3.7 本章小结 |
第四章 高并发场景下系统性能优化 |
4.1 负载均衡策略的选择 |
4.2 高并发场景下的负载均衡的实现 |
4.3 系统测试 |
4.3.1 测试模型 |
4.3.2 功能测试 |
4.3.3 安全测试 |
4.3.4 性能测试 |
4.4 本章小结 |
第五章 总结和展望 |
5.1 论文工作总结 |
5.2 问题与展望 |
参考文献 |
致谢 |
(5)基于Julius语音识别技术的的车辆检修管理系统设计(论文提纲范文)
致谢 |
摘要 |
Abstract |
1 绪论 |
1.1 课题背景和意义 |
1.2 国内外研究现状 |
1.2.1 国外研究现状 |
1.2.2 国内研究发展状况 |
1.3 课题研究内容 |
1.4 论文组织结构 |
2 系统设计 |
2.1 系统架构设计 |
2.2 客户端模块设计 |
2.2.1 界面设计 |
2.2.2 网络请求管理模块设计 |
2.2.3 耳麦连接状态管理模块设计 |
2.2.4 车辆检修流程管理模块设计 |
2.2.5 语音识别模块设计 |
2.3 服务器端模块设计 |
2.3.1 语音合成模块设计 |
2.3.2 数据库模块设计 |
2.3.3 接口模块设计 |
2.4 本章小结 |
3 系统实现 |
3.1 客户端实现 |
3.1.1 界面实现 |
3.1.2 网络请求管理模块实现 |
3.1.3 耳麦连接状态管理模块实现 |
3.1.4 车辆检修流程管理模块实现 |
3.1.5 语音识别模块实现 |
3.2 服务器端实现 |
3.3 本章小结 |
4 系统语音识别性能优化 |
4.1 系统语音识别问题分析 |
4.2 系统语音识别性能优化方案概述 |
4.3 利用关键音素降低训练量 |
4.4 DNN训练声学模型 |
4.5 字典分割 |
4.6 增加语音反馈 |
4.7 本章小结 |
5 系统测试 |
5.1 测试环境 |
5.2 功能测试 |
5.3 性能测试 |
5.3.1 系统操作延时测试 |
5.3.2 系统语音识别性能测试 |
5.4 本章小结 |
6 总结与展望 |
6.1 总结 |
6.2 展望 |
参考文献 |
作者简历 |
(6)眉山市党务政务服务热线平台设计与实现(论文提纲范文)
摘要 |
abstract |
第一章 绪论 |
1.1 研究背景 |
1.2 研究现状分析 |
1.2.1 电子政务现状 |
1.2.2 技术发展现状 |
1.3 研究内容 |
1.4 研究思路 |
第二章 系统需求分析 |
2.1 系统需求概述 |
2.1.1 业务分析 |
2.1.2 系统目标 |
2.2 系统功能需求 |
2.2.1 知识库管理需求 |
2.2.2 数据分析需求 |
2.2.3 工单管理需求 |
2.3 系统非功能需求 |
2.3.1 安全需求 |
2.3.2 性能需求 |
2.4 系统技术选型 |
2.4.1 Web开发技术选型 |
2.4.2 数据库技术选型 |
2.4.3 安全性技术选型 |
2.5 本章小结 |
第三章 系统设计 |
3.1 系统设计思路 |
3.2 系统总体设计 |
3.2.1 功能模型设计 |
3.2.2 网络结构设计 |
3.3 系统模块设计 |
3.3.1 知识库管理模块设计 |
3.3.2 数据分析模块设计 |
3.3.3 工单管理模块设计 |
3.4 系统安全设计 |
3.4.1 网络安全设计 |
3.4.2 数据安全设计 |
3.5 数据库设计 |
3.5.1 数据结构分析 |
3.5.2 数据表设计 |
3.5.3 数据库优化 |
3.6 本章小结 |
第四章 系统实现与测试 |
4.1 系统开发流程 |
4.2 系统开发技术 |
4.2.1 .NET平台 |
4.2.2 C#开发技术 |
4.2.3 ADO.NET技术 |
4.3 系统模块实现 |
4.3.1 知识库管理模块实现 |
4.3.2 数据分析模块实现 |
4.3.3 工单管理模块实现 |
4.4 系统测试 |
4.4.1 测试方法与环境 |
4.4.2 测试内容及流程 |
4.4.3 测试结果 |
4.5 本章小结 |
第五章 总结与展望 |
5.1 总结 |
5.2 展望 |
致谢 |
参考文献 |
(7)容器化关系型数据库I/O消耗性能优化研究(论文提纲范文)
摘要 |
Abstract |
专业术语注释表 |
第一章 绪论 |
1.1 研究背景与意义 |
1.2 国内外研究现状 |
1.3 研究内容及主要工作 |
1.4 论文章节安排 |
第二章 相关背景知识介绍 |
2.1 Docker技术 |
2.2 Kubernetes技术 |
2.3 容器化关系型数据库 |
2.4 Memcached缓存服务 |
2.5 本章小结 |
第三章 基于共享缓存模型的I/O消耗优化 |
3.1 研究背景 |
3.2 共享缓存模型理论 |
3.2.1 设计模式 |
3.2.2 基础选型 |
3.3 共享缓存模型设计 |
3.3.1 基于CAP理论的设计 |
3.3.2 缓存key值设计 |
3.3.3 串联访问模式 |
3.4 实验结果与分析 |
3.4.1 实验环境 |
3.4.2 结果分析 |
3.5 本章小结 |
第四章 基于自动伸缩机制的I/O消耗优化 |
4.1 研究背景 |
4.2 传统自动伸缩算法 |
4.2.1 自动伸缩算法思想 |
4.2.2 自动伸缩算法分析 |
4.3 改进的自动伸缩算法 |
4.3.1 指标预测 |
4.3.2 伸缩策略 |
4.4 实验结果与分析 |
4.4.1 实验环境 |
4.4.2 结果分析 |
4.5 本章小结 |
第五章 容器化RDS性能优化原型系统设计与实现 |
5.1 应用场景介绍 |
5.2 原型系统设计 |
5.2.1 系统架构介绍 |
5.2.2 容器化RDS注册模块 |
5.2.3 共享缓存模块 |
5.2.4 自动伸缩模块 |
5.3 实验环境搭建 |
5.3.1 实验环境 |
5.3.2 实验步骤 |
5.4 实验结果分析 |
5.5 本章小结 |
第六章 总结与展望 |
6.1 论文总结 |
6.2 工作展望 |
参考文献 |
附录1 攻读硕士学位期间申请的专利 |
附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 |
附录3 攻读硕士学位期间所获荣誉 |
致谢 |
(8)面向海量数据的公积金冲还贷业务管理系统的设计与实现(论文提纲范文)
摘要 |
Abstract |
1 绪论 |
1.1 研究背景和现状 |
1.2 研究目标和研究内容 |
1.2.1 研究目标 |
1.2.2 研究内容 |
1.3 章节安排 |
2 相关技术分析 |
2.1 统一建模语言UML |
2.1.1 UML在面向对象设计中的作用 |
2.1.2 UML的概念模型 |
2.2 Redis缓存技术 |
2.2.1 Redis数据持久化机制 |
2.2.2 Redis集群模式 |
2.2.3 Redis主要应用场景 |
2.3 Oracle MAA高可用性技术 |
2.3.1 Oracle RAC技术 |
2.3.2 Oracle Data Guard技术 |
2.4 Oracle分区表技术 |
2.4.1 Oracle分区的主要目的及特点 |
2.4.2 Oracle分区方法 |
2.4.3 索引分区 |
2.5 本章小结 |
3 系统需求分析与概要设计 |
3.1 系统业务分析 |
3.1.1 业务模式分析 |
3.1.2 业务需求分析 |
3.1.3 边界分析 |
3.2 系统功能分析 |
3.2.1 系统用例分析 |
3.2.2 系统登录需求分析 |
3.2.3 冲还贷前台业务分析 |
3.2.4 冲还贷后台业务分析 |
3.3 系统性能需求及业务处理能力指标 |
3.3.1 数据量分析 |
3.3.2 性能需求 |
3.4 系统概要设计 |
3.4.1 系统的总体架构设计 |
3.4.2 系统的数据库架构设计 |
3.4.3 系统的拓扑图 |
3.4.4 系统的数据缓存设计 |
3.4.5 系统的数据库表设计 |
3.5 新老版应用系统比对分析 |
3.6 本章小结 |
4 系统详细设计与关键模块的实现 |
4.1 系统接口的设计与实现 |
4.1.1 外部系统的接口设计与实现 |
4.1.2 内部系统的接口设计与实现 |
4.2 系统登录模块的详细设计与实现 |
4.3 系统前台业务模块的详细设计与实现 |
4.3.1 受理业务子模块的详细设计与实现 |
4.3.2 终止业务子模块的详细设计与实现 |
4.3.3 变更业务子模块的详细设计与实现 |
4.4 系统后台批处理的详细设计与实现 |
4.4.1 扣款管理子模块的详细设计与实现 |
4.4.2 还款管理子模块的详细设计与实现 |
4.5 本章小结 |
5 系统关键应用模块的性能优化与验证 |
5.1 性能验证环境 |
5.2 性能验证工具RUNSTATS |
5.3 系统数据维护的优化 |
5.3.1 业务背景 |
5.3.2 对有定期清理数据的大表优化设计 |
5.3.3 大表分区前后性能比较 |
5.4 系统查询功能的优化 |
5.4.1 业务背景 |
5.4.2 对大表查询优化设计 |
5.4.3 应用优化验证前后性能比较 |
5.5 系统报表功能的优化 |
5.5.1 业务背景 |
5.5.2 优化思路 |
5.5.3 应用优化前后性能比较 |
5.6 系统的应用情况 |
5.6.1 系统各模块的功能展示 |
5.6.2 系统运行效果 |
5.7 本章小结 |
6 总结与展望 |
6.1 研究成果及意义 |
6.2 展望 |
6.3 本章小结 |
参考文献 |
致谢 |
作者攻读学位期间发表的论文 |
(9)基于Hive的空气质量大数据查询优化方法(论文提纲范文)
1 大数据处理平台 |
1.1 Spark与Hive |
1.2 Spark SQL |
2 数据分区优化方法 |
2.1 SQL Server分区视图 |
2.2 Hive数据分区 |
3 空气质量大数据分区优化方法 |
3.1 空气质量监测数据 |
3.2 空气质量大数据分区策略 |
4 实验部分 |
4.1 实验环境 |
4.2 查询集 |
4.3 结果分析 |
5 结论 |
(10)SQL数据库设计与安全维护优化研究(论文提纲范文)
0 引言 |
1 SQL数据库结构 |
2 SQL数据库设计思路 |
2.1 设计思路 |
2.2 数据库物理设计 |
3 SQL数据库安全维护优化 |
3.1 数据库语言的优化 |
3.2 事务日志优化设计 |
4 结束语 |
四、Sybase SQL Server性能优化技术初探(论文参考文献)
- [1]专家系统和数据库技术在船舶设计的应用[J]. 严珂. 舰船科学技术, 2021(18)
- [2]浅析SQL Server数据库的性能优化方法[J]. 陈素芳. 信息记录材料, 2021(05)
- [3]基于FLASK的校园智能停车系统的构建[D]. 刘嘉伟. 吉林大学, 2021(01)
- [4]基于物联网共性平台的食盐追溯系统的设计与实现[D]. 姜哲. 北京邮电大学, 2021(01)
- [5]基于Julius语音识别技术的的车辆检修管理系统设计[D]. 易健. 浙江大学, 2021(01)
- [6]眉山市党务政务服务热线平台设计与实现[D]. 谭强. 电子科技大学, 2021(01)
- [7]容器化关系型数据库I/O消耗性能优化研究[D]. 杨菲. 南京邮电大学, 2020(02)
- [8]面向海量数据的公积金冲还贷业务管理系统的设计与实现[D]. 刘春华. 上海交通大学, 2020(01)
- [9]基于Hive的空气质量大数据查询优化方法[J]. 彭贝,刘黎志,杨敏,张晨跃. 武汉工程大学学报, 2020(04)
- [10]SQL数据库设计与安全维护优化研究[J]. 孙玲玲. 电子制作, 2020(14)