一、浅谈SYBASE数据库的性能优化（论文文献综述）
刘春华[1]（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》文中提出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。
陶正亮[2]（2016）在《燃料信息数据库性能的优化方法研究》文中提出数据库技术是计算机数据处理与信息管理系统的核心,随着数据库使用领域和规模的不断扩大,数据库系统的性能问题也越来越严重,保证数据库应用系统正常高效运行是一项重大的挑战。因此,对于提高应用系统的运行效率,数据库性能优化的研究具有非常重要的意义。在分析了数据库性能优化的国内外研究现状之后,针对燃料信息系统长期运行可能出现的性能问题,提出了两类数据库性能调整与优化的方案。第一类方案是调整数据库内存参数,通过分析数据库的访问方式以及缓存对SQL语句执行的影响,选择需要调整的内存参数,对内存参数和数据库性能建立数学模型,采用二次曲线拟合,使用贪心算法依次求出每个参数的最优值,通过局部最优求解全局最优。第二类方案是对可能需要分区的表进行分区,依据表中数据的存储特性选择分区方法,根据表的结构以及表上的查询特性制定能提高数据库性能的表分区策略,并通过程序实现了表的分区。设计并实现了一款数据库性能监控系统,以折线图的形式实时展示数据库的四种性能信息。通过图形化界面支持数据库内存参数的调整,使用程序来进行数学建模并且求解局部最优的内存参数值。系统实现了表分区,支持批量的表分区操作,并按照制定的分区策略推荐给用户适合所有适合分区的表。
王福伟[3]（2016）在《列存储系统的数据安全与网络性能优化模型研究》文中研究说明随着网络通信技术的高速发展,人类产生的数据量正在呈指数级增长。对大数据集的分析查询,通常只用到一个或几个逻辑表的少数几列,而且每次要读取的数据量很大。在这样的实际应用背景下,列存储数据库系统应运而生。大量的研究表明:相对于行存储系统,在具有较多查询分析操作的应用中,读优化的列存储系统具有显着性能优势。同时,列存储系统在使用过程中,数据安全性也是人们密切关注的一个重要问题。如何维护列存储系统的数据安全以及保持列存储系统的性能优势,已经成为列存储研究领域中的一个重要分支。论文针对列存储系统的数据加密方法、建立安全索引方案、确保系统k-安全的数据分配与重构方法、优化系统网络性能的模型等几个关键问题进行了研究。论文的主要研究内容如下:首先,研究了基于列存储系统单元格粒度上的加密方案。为了抵御替换攻击,避免统计信息泄露,在分析列存储系统结构特点的基础上,提出在单元格粒度上,采用单元格数据与单元格位置相结合的方法对系统数据进行加密。其中,单元格位置信息采用列存储系统数据表的表ID,列ID和行ID三个元素构成的三元组来表示,并采用具体实例证明了新加密方案能够抵御替换攻击。在单元格粒度加密方案基础上,研究基于密文建立数据安全索引方法。将单元格数据与单元格所在行的位置信息结合在一起加密成密文,然后在密文上建立安全索引。通过对基于密文建立的安全索引与基于明文建立的B+树索引进行对比分析,新的安全索引不会泄露任何与明文有关数据信息,且保持原有索引结构,不影响数据查询。其次,根据列存储系统结构特点,研究了适合其的相对“轻型”Romega加密方案。相对于行存储系统,在多读操作环境中列存储系统具有性能优势。而对数据进行加密,会影响系统性能。为解决这个矛盾,进行了基于多级互连网络建立相对“轻型”加密方案的研究。首先,对Omega结构特点进行了分析。其次,利用其可逆性,研究了在列粒度上对列存储系统数据进行加密具体方案。最后,从理论上对新加密方案的安全性进行了证明。再次,研究列存储系统k-安全问题的解决方案。在列存储系统数据网格所有的n个节点中,每个节点存储的数据量是不同的。系统要求当其中有k个节点的数据遭受破坏后,使用余下（n-k）个节点中的数据,依然能够重构所有数据。基于不同应用环境的需要,提出两种解决方案,分别是基于拉格朗日插值多项式解决方案和基于牛顿插值多项式的解决方案。并通过具体实例,对两种数据分配与重构方案能保证k-安全的正确性与可行性进行了验证。最后,从优化列存储系统网络应用环境研究视角出发,提出了一种流排队模型。首先,对传统排队论和流排队的基本结构进行了分析;然后提出了模型假设,并根据假设,研究了一种新的带启动期的M/M/1排队系统驱动的流模型。
王文俊[4]（2015）在《法院人事系统查询统计模块的设计与实现》文中认为随着国家电子政务的不断推进,法院的信息化改革也在如火如荼地进行。作为国家重要的机关组织,法院拥有着庞大的人事数据。传统的纸质管理方式已经呈现出很多弊端,人事管理的变革刻不容缓。本项目组设计实现的法院人事系统能够很好地应对法院复杂的人事数据,能够大大地简化人事部门的工作,提高工作效率,同时还能降低出错率,为法院的人事管理提供有力的保障。本文所涉及的法院人事系统采用J2EE架构,后台使用MVC模型、Spring框架、Hibernate框架技术,前端使用Jquery框架、Ajax技术、FusionCharts图表展现技术,数据库采用Sybase,版本控制采用SVN。本文围绕法院人事系统的设计与实现,开展了以下工作:（1）介绍了法院人事系统的背景和发展概况,并交代了本文的主要工作。（2）介绍了本项目组开发的法院人事系统所使用的技术,并阐述了它们各自的特点。（3）通过分析项目的需求,将系统模块进行了划分,并重点阐述了本人负责的查询统计模块的需求。对系统总体架构进行了设计,并对本人负责的查询统计模块进行了详细的设计,同时对系统的数据库结构进行了详细的设计。（4）在对项目进行了需求分析和设计的基础上,详细阐述了系统的代码实现和界面实现。最终,本项目组按时交付了系统的第一个版本,系统在多个城市的法院上线运行。
钟伟清[5]（2014）在《基于ORACLE的烤烟种植空间数据库性能优化》文中进行了进一步梳理烤烟是一种重要的经济作物,属国家计划经济产业,具有高度垄断性和利润丰厚性的特点,涉及到工业、农业和商业等方面,发展烤烟生产对促进我国国民经济发展和对外贸易有着十分重要的意义,在我国国民经济中占有十分重要的地位。因此,烤烟在我国得以广泛地种植。可以采用空间数据和属性数据来描述烤烟种植的情况。在传统情况下,对于烤烟种植的各项数据是以文件方式来存储和管理的。随着空间数据的不断增加,文件方式很难满足客户对数据的访问要求。关系型数据库系统能够很好地处理大量数据,所以利用关系型数据库系统来管理空间数据是一个很好的方法。在这种情况下,ORACLE提出了ORACLE SPATIAL空间数据库引擎,该引擎能够在ORACLE数据库中快速有效地存储、访问和分析空间数据。因此选择ORACLE数据库能够很好地处理空间数据。在本研究中,烤烟种植的数据来源主要有三个部分组成：重庆市组（社）级烟区行政区划图及其耕地分布图、烤烟采样点地图数据和监测点烟叶质量数据。对以上三种数据进行叠加、关联和筛选,得出空间数据和属性数据,将它们导入到基于ORACLE的空间数据库中,从而得到了基于ORACLE的烤烟种植空间数据库。基于ORACLE的烤烟种植空间数据库中存储了大量的空间数据,随着空间数据量的不断增加,当对其中的数据进行访问时,由于数据量的庞大,从而影响了用户访问数据的速度。针对此问题,本文对基于ORACLE的烤烟种植空间数据库提出了一些性能优化的方法。（1）ORACLE集群方法。把系统从原来的单实例环境升级为集群环境,这样可以提高数据的可用性和减少访问数据的等待时间。（2）调整ORACLE数据库内存的方法。在ORACLE RAC环境下,本文通过调整SGA的大小、自动管理SGA、调整日志缓冲区的大小、调整回收池的大小和调整保持池的大小等方式来优化ORACLE数据库的内存,从而可以提高访问数据的效率。（3）采用分区表方法。由于基于ORACLE的烤烟种植空间数据库中数据量庞大,存储在一张表中的数据量达到了2G以上。在ORACLE RAC环境下,采用普通表来存储数据,当用户访问表时,有时需要扫描整张表,花费的时间会比较长。在ORACLE RAC环境下,本文采用分区表来存储数据,当用户需要访问数据时,只需要访问分区表的某些分区即可,这样就提高了访问数据的效率,节省了访问时间。（4）采用物化视图方法。当用户经常访问一些数据时,可以使用视图把这些数据提炼出来。在ORACLE RAC环境下,在分区表上采用普通视图时,每次访问都需要进行视图中的查询操作（有复杂查询时,花费的时间会很长）,影响用户访问数据的效率。在ORACLE RAC环境下,本文在分区表上采用物化视图来存储用户经常访问的一些数据,当用户查询数据时,只需要查询物化视图（其中已存有数据）即可,从而可以提高访问数据的效率和节省访问数据的时间。（5）利用空间操作方法。在ORACLE RAC环境下,空间对象存储在分区表中。当用户需要进行空间相邻分析时,合理地选择空间算子和空间函数,可以提高访问效率和减少访问数据的时间。
张黎娜[6]（2014）在《基于ArcSDE的空间数据库性能优化技术研究》文中研究说明随着数据库技术越来越广泛的应用于生活、生产和社会各个方面,对数据库管理数据的能力和效率方面的要求愈来愈高。在已有的软件和硬件资源的基础上,充分地发挥数据库的潜能,优化和提高应用型数据库的操作效率不仅可以节约系统运行的成本,并且可以保障数据库运行的安全、稳定和高效。事实上,数据库性能的调整与优化,尤其是空间数据库的性能优化技术的研究,已经成为当前数据库应用研究的重要课题。本文以采煤沉陷区三维建模与动态仿真研究项目的空间数据库建设为对象,借鉴国内外数据库性能优化的研究成果,并结合项目开展过程中实际的建库工作,详细研究空间数据库性能优化。主要包括Oracle数据库内存参数和安全参数的调整；ArcSDE空间数据引擎的索引调整、分区设置、块参数设置及Arcgis server地图文档发布等。通过实验探索提高空间数据库性能优化的策略和方法。本文主要研究内容及取得的成果如下：（1）空间数据一般包括矢量数据和栅格数据。其中,矢量数据主要采用要素类的数据组织形式直接地存储在SDE Geodatabase中,以减少Oracle数据库存储空间。栅格数据是根据不同数据类型及特点,设置不同的压缩率、压缩方法、金字塔级数以及数据的重采样等参数。DEM采用的存储模式是栅格数据集,DOM采用栅格目录表的数据组织形式。（2）利用OraclelOg的性能优化和监测工具,对系统全局区、程序全局区和其它参数进行调整与优化。结合对内存参数活动信息的统计,参照相关的性能评价指标,适时地调整与优化程序全局区参数和系统全局区,主要从命中率方面对各参数再做进一步的调整与优化。同时,对空间数据库系统安全性参数进行调整,并使用空间数据库的存档模式,进而保障空间数据库的稳定、安全及高效。（3） ArcSDE在空间数据存储和关系数据之间充当数据通路。通过设置表和索引、设置分区、设置块参数,调整ArcSDE中的存储参数实现性能优化。工程应用表明,空间数据库引擎的性能优化,对空间数据库性能的提高是有意义的。（4）地图服务的发布。通过ArcCatalog或ArcGIS服务器把采煤沉陷区三维建模与动态仿真研究项目空间数据库中调整和修饰过的地图文档发布为服务,避免访问后台数据库。通过调整硬件,设置网络带宽参数,设置不同比例尺地图文档显示,设置空间数据库属性字段可见性,启用数据缓存和池化服务提高浏览数据的速度,优化服务器性能。工程应用表明,这些操作保障了采煤沉陷区三维建模与动态仿真研究项目空间数据库的安全、稳定和效率。
徐静[7]（2013）在《Sybase数据库优化技术和方法》文中提出随着科学技术的不断发展,计算机技术已广泛应用于我们生活的方方面面。计算机系统在我国各行各业中发挥着重要作用,大大提高了人们的管理效率和水平,是我国经济基础建设和发展的强大动力。本文结合作者的理解和认知,简要概述了Sybase数据库优化目标,并详细探讨了Sybase数据库优化技术和方法,供大家参考借鉴。
陈红,顾惊涛,宋书文[8]（2012）在《OLTP与DSS系统中Sybase数据库优化浅析》文中研究说明主要针对基于Sybase的OLTP与DSS系统,先简单讨论了通常意义上sybase的优化方法,再结合两种系统的特点分析了sybase数据库的优化策略。
杜明[9]（2013）在《基于Flash混合存储的电子商务数据库性能优化研究》文中研究表明当前电子商务的发展态势如火如荼,交易规模越来越大,导致了海量的电子商务数据,使得电子商务数据库的读写、更新和查询等性能提升变得越来越困难。当前主要的解决方案都已接近了数据库系统性能优化的极限。而Flash存储技术的发展为解决上述问题带来了新机遇,其超过磁盘100倍的I/O性能可以作为突破数据库性能优化瓶颈的方法。因此本文将从底层存储技术研究入手,兼顾上层软件算法来实现提升电子商务数据库在海量数据环境下的运行性能。研究发现,Flash芯片的顺序读写和随机读取速度都远快于磁盘,但是随机写入和更新性能不足,且芯片价格较高。因此本文提出采用Flash和磁盘混合存储系统,既可以综合利用两者各自的优势,又可以兼顾设备价格成本。但是基于混合存储系统的数据库部署方案目前尚无系统的研究。本文探索了基于混合存储系统的电子商务数据库性能优化,研究成果丰富了现有电子商务数据库的研究内容,对电子商务企业的发展具有重要的现实指导意义。本论文的研究内容主要有：（1）基于混合存储系统的差异存储模型的构建。从适合电子商务企业应用的角度出发,在数据库表和属性两个层面上构建了差异存储模型,并设计了判断表和属性数据读写敏感性和冷热性的阈值算法,实现了表及属性数据的读写敏感性和冷热性分析以及迁移存储方案。（2）基于混合存储系统的差异存储模型的查询性能优化研究。消费者使用电子商务平台时需要进行大量的数据库查询操作,因而确保并提高电子商务数据库的查询性能对于保证电子商务企业运营质量至关重要。本文首先设计研究了HS-Join算法用于提高存储于不同存储介质的、以表为单位的多表连接查询性能；其次设计研究了PHS-Join算法,在Flash设备上提取主键列和连接列建立连接子表并基于子表重构整体连接表。实验表明了两种算法能够明显提高电子商务数据库的查询性能。（3）基于混合存储系统的差异存储模型的事务处理性能优化研究。电子商务数据库的事务处理性能是电子商务企业提高响应能力,维护更多消费者人数,并在同一时间内满足每位消费者个性化需求的重要技术基础。本文以Oracle数据库为例,首先分析了事务处理过程中大量的临时数据和日志数据的读写敏感性及冷热性,确定了将这两类文件迁移存储到Flash设备中。其次根据日志文件增长迅速的特点,提出了Dynamic Logging方法,当Flash空间不足时,日志记录可以实现分散存储。实验表明上述管理方法明显提高了电子商务数据库的事务并发性能。（4）基于混合存储系统的差异存储模型的数据仓库性能优化研究。优化电子商务数据仓库的查询分析性能是电子商务企业更快速、更准确地作出商业决策的技术基础。本文首先提出了采用列存储方案,并提出了列迁移存储算法,提高了决策所需属性数据的查询效率。此外针对数据仓库中多属性关联分析时连接代价大的问题,提出了行列混合存储方法,通过提前固化减少了连接代价。最后提出了数据差异化压缩存储方案,既保障了数据的查询效率,又充分利用了磁盘的存储空间。本论文的创新点和主要贡献有：（1）本文从电子商务企业角度考虑其经济可行和技术可行两个方面,提出了在电子商务数据库中采用混合存储系统,并从表和属性两个层面构建了差异存储模型。既有利于电子商务企业应用实现,又能满足用户对响应速度可感知的要求。（2）本文提出了适合混合存储系统查询的HS-Join算法和PHS-Join算法,充分利用了Flash的随机读取优势,提高了电子商务数据库的查询性能；提出了数据库相关文件在混合存储系统中的部署方案,极大提高了数据库的事务处理性能,提升了电子商务企业的业务处理能力。（3）本文为了实现电子商务数据仓库性能优化采用了行列混合存储技术,提出将高频率的连接列提前固化,提高了分析决策的速度和效率。此外在混合存储系统中采用数据差异化压缩存储方案,充分发挥了设备的存储效率,又确保了数据仓库的查询速度。
王亚平[10]（2012）在《Sybase数据库性能优化研究》文中研究表明对运行于SCO UNIX操作系统上的Sybase数据库管理系统的优化进行研究。大型数据库性能的优化是实现高效率数据操作的基础,以双机双工计算机系统为运行环境,研究了Sybase数据库管理系统在运行环境层、服务器层、数据库层、应用层等方面的性能优化解决方案,以实际的应用为背景,分析讨论了Sybase数据库性能优化的原理和方法。实践证明,经过优化的Sybase数据库可提高约20%-30%的运行效率,取得了良好的应用效果。
二、浅谈SYBASE数据库的性能优化（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、浅谈SYBASE数据库的性能优化（论文提纲范文）
（1）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 |
（2）燃料信息数据库性能的优化方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究目的及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容和所做的工作 |
| 1.4 论文的组织结构 |
| 2 内存参数调整策略 |
| 2.1 基于数据库访问方式的内存参数选取 |
| 2.2 基于缓存机制的内存参数选取 |
| 2.3 多项式拟合求解最优内存参数 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 数据表分区策略 |
| 3.1 基于数据特征的分区方法选取 |
| 3.2 分区对数据库性能的影响 |
| 3.3 表分区策略的制定 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 系统的设计与实现 |
| 4.1 系统框架描述 |
| 4.2 数据库性能监控 |
| 4.3 内存参数调整策略的实现 |
| 4.4 数据表分区策略的实现 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 存在的问题 |
| 5.3 后期展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（3）列存储系统的数据安全与网络性能优化模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景和意义 |
| 1.2 列存储技术的形成与发展现状 |
| 1.2.1 列存储技术的形成 |
| 1.2.2 列存储技术的发展现状 |
| 1.2.3 数据安全与网络性能优化研究现状 |
| 1.3 存在的问题 |
| 1.4 课题研究的主要内容 |
| 1.5 论文结构 |
| 第2章 预备知识 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 密码学介绍 |
| 2.2.1 基本概念和符号 |
| 2.2.2 可能的攻击 |
| 2.2.3 密码算法的安全性 |
| 2.2.4 熵 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 基于单元格的列存储系统加密方案 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 列存储系统的结构特点 |
| 3.3 数据库系统的加密粒度 |
| 3.4 基于列存储系统单元格粒度的加密方案 |
| 3.4.1 攻击模型 |
| 3.4.2 符号约定 |
| 3.4.3 加密与解密方案 |
| 3.4.4 安全性分析 |
| 3.4.5 对系统影响分析 |
| 3.5 基于单元格加密方案的安全索引 |
| 3.5.1 常用建立索引方案 |
| 3.5.2 常用数据库安全索引方案 |
| 3.5.3 基于密文的安全索引方案 |
| 3.5.4 基于新方案的查询操作 |
| 3.5.5 方案分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于MIN的列存储系统加密方案 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 相关工作 |
| 4.3 预备知识 |
| 4.3.1 互连网络 |
| 4.3.2 多级互连网络的构成要素 |
| 4.3.3 Omega多级互连网络 |
| 4.4 基于MIN的列存储加密方案 |
| 4.4.1 攻击模型 |
| 4.4.2 基于列存储系统的Romega加密方案 |
| 4.5 安全性分析 |
| 4.5.1 安全性测量的方法 |
| 4.5.2 方案安全性证明 |
| 4.6 对系统影响分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 列存储系统的k-安全解决方案 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 问题描述 |
| 5.3 研究思路 |
| 5.4 基于拉格朗日插值多项式的k-安全方案 |
| 5.4.1 插值多项式 |
| 5.4.2 拉格朗日插值多项式 |
| 5.4.3 数据分配方案 |
| 5.4.4 数据重构方案 |
| 5.4.5 正确性与可行性分析 |
| 5.5 基于牛顿插值多项式的k-安全方案 |
| 5.5.1 差商 |
| 5.5.2 牛顿插值多项式 |
| 5.5.3 数据分配方案 |
| 5.5.4 数据重构方案 |
| 5.5.5 正确性与可行性分析 |
| 5.6 两种方案的对比分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 列存储系统的网络性能优化模型 |
| 6.0 引言 |
| 6.1 预备知识 |
| 6.1.1 排队系统基本结构 |
| 6.1.2 排队系统的几个重要特征 |
| 6.2 马尔可夫过程 |
| 6.3 泊松过程 |
| 6.3.1 泊松过程的定义 |
| 6.3.2 泊松过程的数字特征 |
| 6.4 Laplace变换 |
| 6.4.1 Laplace变换的概念 |
| 6.4.2 Laplace变换的性质 |
| 6.5 全概率公式 |
| 6.6 分布函数 |
| 6.7 带启动期的M/M/1排队系统驱动的流模型 |
| 6.7.1 模型假设 |
| 6.7.2 基本方程及其解 |
| 6.8 库存量的稳态分布及其均值 |
| 6.9 应用分析 |
| 6.10 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间承担的科研任务与主要成果 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（4）法院人事系统查询统计模块的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 引言 |
| 1.1 项目背景 |
| 1.2 法院人事系统的发展概况 |
| 1.3 本文主要研究的工作 |
| 1.4 本文的组织结构 |
| 第二章 技术综述 |
| 2.1 后台技术 |
| 2.1.1 MVC模型 |
| 2.1.2 Spring框架 |
| 2.1.3 Hibernate框架 |
| 2.2 前端技术 |
| 2.2.1 Jquery框架 |
| 2.2.2 Ajax技术 |
| 2.2.3 FusionCharts图表展现技术 |
| 2.3 Sybase数据库技术 |
| 2.4 SVN版本控制系统 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 法院人事系统查询统计模块的需求分析与设计 |
| 3.1 项目总体需求分析 |
| 3.1.1 系统功能需求 |
| 3.1.2 系统非功能需求 |
| 3.2 查询统计模块的需求分析 |
| 3.2.1 模块需求概述 |
| 3.2.2 简单查询需求分析 |
| 3.2.3 深度查询需求分析 |
| 3.2.4 领导决策需求分析 |
| 3.2.5 固定统计需求分析 |
| 3.2.6 自定义统计需求分析 |
| 3.2.7 编制管理需求分析 |
| 3.3 系统总体设计与查询统计模块总体设计 |
| 3.3.1 系统总体结构 |
| 3.3.2 查询统计模块总体结构 |
| 3.3.3 程序结构设计 |
| 3.4 查询统计模块详细设计 |
| 3.4.1 简单查询功能设计 |
| 3.4.2 深度查询功能设计 |
| 3.4.3 领导决策功能设计 |
| 3.4.4 固定统计功能设计 |
| 3.4.5 自定义统计功能设计 |
| 3.4.6 编制管理功能设计 |
| 3.5 数据库设计 |
| 3.5.1 实体关系图 |
| 3.5.2 数据库表结构设计 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 法院人事系统查询统计模块的实现 |
| 4.1 系统关键代码的实现 |
| 4.1.1 系统前端的实现 |
| 4.1.2 系统后台的实现 |
| 4.2 系统界面的实现 |
| 4.2.1 简单查询 |
| 4.2.2 深度查询 |
| 4.2.3 领导决策 |
| 4.2.4 固定统计 |
| 4.2.5 自定义统计 |
| 4.2.6 编制管理 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（5）基于ORACLE的烤烟种植空间数据库性能优化（论文提纲范文）
| 目录 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.4 研究目标与主要内容 |
| 第2章 ORACLE数据库体系结构和RAC架构 |
| 2.1 ORACLE数据库体系结构 |
| 2.1.1 ORACLE实例 |
| 2.1.2 ORACLE的存储结构 |
| 2.1.3 ORACLE相关进程 |
| 2.2 RAC架构 |
| 2.2.1 ORACLE体系结构 |
| 2.2.2 集群软件 |
| 第3章 空间数据库和ORACLE SPATIAL |
| 3.1 空间数据库 |
| 3.1.1 空间数据 |
| 3.1.2 空间数据库 |
| 3.2 ORACLE SPATIAL |
| 3.2.1 ORACLE SPATIAL |
| 3.2.2 ORACLE SPATIAL的特征 |
| 3.2.3 ORACLE SPATIAL空间数据库引擎的功能 |
| 第4章 基于ORACLE的烤烟种植空间数据库性能优化方法 |
| 4.1 利用RAC实现性能优化 |
| 4.1.1 ORACLE RAC环境概述 |
| 4.1.2 ORACLE RAC的部署 |
| 4.2 调整内存实现性能优化 |
| 4.2.1 SGA的架构 |
| 4.2.2 SGA的优化调整 |
| 4.3 利用分区表实现性能优化 |
| 4.3.1 查询优化算法 |
| 4.3.2 分区表的概念 |
| 4.3.3 分区表 |
| 4.4 利用物化视图实现性能优化 |
| 4.4.1 物化视图的概念 |
| 4.4.2 物化视图日志 |
| 4.4.3 创建物化视图 |
| 4.4.4 物化视图同步机制 |
| 4.5 利用空间操作方法实现性能优化 |
| 4.5.1 空间相邻查询方法 |
| 4.5.2 空间相邻查询 |
| 第5章 优化结果分析 |
| 5.1 基于ORACLE的烤烟种植空间数据库的构建 |
| 5.1.1 数据的来源 |
| 5.1.2 数据的处理 |
| 5.1.3 导入数据到ORACLE数据库 |
| 5.2 ORACLE RAC效率评价 |
| 5.3 SGA优化效率评价 |
| 5.4 分区表优化效率评价 |
| 5.5 物化视图优化效率评价 |
| 5.6 空间分析方法优化效率评价 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在攻读学位期间发表的学术论文 |
（6）基于ArcSDE的空间数据库性能优化技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究目的和意义 |
| 1.4 研究思路与技术路线 |
| 1.4.1 研究思路 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.5 论文架构 |
| 第二章 空间数据库 |
| 2.1 空间数据库概述 |
| 2.2 空间数据库建立过程及入库信息查询 |
| 2.3 空间数据库建设过程中存在的问题 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 Oracle性能优化 |
| 3.1 用户图层的存储优化 |
| 3.1.1 矢量图层的存储优化 |
| 3.1.2 栅格图层的存储优化 |
| 3.2 Oracle内存分配 |
| 3.2.1 系统全局区(SGA)的优化 |
| 3.2.2 程序全局区调整与优化 |
| 3.2.3 其它参数的调整与优化 |
| 3.3 安全参数的调整 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 ArcSDE性能优化 |
| 4.1 ArcSDE概述 |
| 4.1.1 ArcSDE简介 |
| 4.1.2 ArcSDE架构 |
| 4.2 ArcSDE性能优化 |
| 4.2.1 设置表和索引 |
| 4.2.2 设置分区 |
| 4.2.3 设置块参数 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 ArcGIS服务器性能优化 |
| 5.1 ArcGIS服务器概述 |
| 5.1.1 ArcGIS服务器简介 |
| 5.1.2 ArcGIS服务器架构 |
| 5.2 ArcGIS服务器的性能优化 |
| 5.2.1 硬件和网络优化 |
| 5.2.2 数据优化 |
| 5.2.3 服务优化 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与讨论 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 本文的不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
（7）Sybase数据库优化技术和方法（论文提纲范文）
| 1 前言 |
| 2 数据库优化目分析 |
| 2.1 提高数据处理能力 |
| 2.2 加快系统响应速度 |
| 2.3 提高系统容错能力 |
| 2.4 提高数据加载速度 |
| 2.5 提高用户访问能力 |
| 3 优化Sybase数据库的一般步骤 |
| 4 Sybase数据库优化策略分析 |
| 4.1 系统服务器的优化 |
| 4.2 数据库逻辑结构的优化 |
| 4.3 数据库应用过程优化 |
| 4.4 优化运行环境 |
（8）OLTP与DSS系统中Sybase数据库优化浅析（论文提纲范文）
| 1 OLTP与DSS系统的区别 |
| 1.1 OLTP的定义及特点 |
| 1.2 DSS的定义及特点 |
| 2 Sybase数据库优化的主要内容 |
| 2.1 调优工具 |
| 2.2 SQL Server级的调优 |
| 2.2.1 管理共享内存 |
| 2.2.2 管理锁 |
| 2.2.3 管理临时库 (tempdb) |
| 2.2.4 使用多引擎 (MultipleNetwork Engines) |
| 2.3 设备使用的优化 |
| 3 OLTP与DSS系统的Sybase数据库优化浅析 |
| 3.1 事务管理原则 |
| 3.2 OLTP调优原则 |
| 3.3 DSS调优原则 |
| 4 结语 |
（9）基于Flash混合存储的电子商务数据库性能优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 目录 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及问题提出 |
| 1.1.1 电子商务服务与传统商务服务的差异 |
| 1.1.2 电子商务企业面临的挑战 |
| 1.1.3 存储技术发展给电子商务应用带来的机遇 |
| 1.1.4 问题提出及研究意义 |
| 1.2 研究现状及评述 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 实验方法 |
| 1.5 主要创新点 |
| 1.6 全文内容结构安排 |
| 第二章 电子商务混合存储系统的差异存储模型构建 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 电子商务混合存储系统的结构及性能分析 |
| 2.2.1 电子商务混合存储系统结构分析 |
| 2.2.2 电子商务混合存储系统性能分析 |
| 2.3 电子商务混合存储系统的差异存储模型构建 |
| 2.3.1 DST差异存储模型的构建原理 |
| 2.3.2 TDST差异存储模型构建 |
| 2.3.3 ADST差异存储模型构建 |
| 2.4 实验评价 |
| 2.4.1 TDST模型的性能实验 |
| 2.4.2 ADST模型的性能实验 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 电子商务数据库查询性能优化 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 相关研究 |
| 3.3 电子商务混合存储系统的查询性能优化 |
| 3.3.1 基于TDST模型的HS-Join算法 |
| 3.3.2 基于TDST模型的PHS-Join算法 |
| 3.3.3 HS-Join算法在ADST模型中的应用 |
| 3.4 实验评价 |
| 3.4.1 HS-Join查询算法性能实验 |
| 3.4.2 PHS-Join查询算法性能实验 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 电子商务数据库事务处理性能优化 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 相关研究 |
| 4.2.1 基于FTL的Flash事务恢复 |
| 4.2.2 基于分离日志的事务恢复方法 |
| 4.2.3 IBM DB2固态硬盘低延时存储方案策略 |
| 4.3 基于DST的电子商务数据库部署方案研究 |
| 4.3.1 基于TDST的OLTP系统结构 |
| 4.3.2 基于TDST的临时表空间管理 |
| 4.3.3 基于TDST的日志管理 |
| 4.3.4 Dynamic Logging动态日志方法 |
| 4.3.5 基于ADST的热数据管理 |
| 4.4 实验评价 |
| 4.4.1 基于TDST的临时表空间实验 |
| 4.4.2 基于TDST的日志管理实验 |
| 4.4.3 Dynamic Logging动态日志实验 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 电子商务数据仓库性能优化 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 相关研究 |
| 5.3 列存储的电子商务数据仓库的性能优化研究 |
| 5.3.1 基于ADST的列迁移存储算法 |
| 5.3.2 基于ADST的行列混合存储方法 |
| 5.3.3 基于ADST的差异压缩方法 |
| 5.3.4 基于ADST的CS-SubJoin查询优化算法 |
| 5.4 实验评价 |
| 5.4.1 基于ADST的列迁移存储算法性能实验 |
| 5.4.2 基于ADST的行列混合存储方法实验 |
| 5.4.3 基于ADST的差异压缩方法实验 |
| 5.4.4 基于ADST的CS-SubJoin算法性能实验 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 本文工作总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 附录 基于TPC-C测试标准的事务执行程序 |
| 读博期间参加的科研项目 |
| 读博期间发表和录用的论文 |
| 致谢 |
（10）Sybase数据库性能优化研究（论文提纲范文）
| 一、引言 |
| 二、Sybase数据库优化的目标 |
| (一) 提高数据吞吐量 |
| (二) 缩短系统响应时间 |
| (三) 提高多用户访问能力 |
| (四) 增强系统容错能力 |
| (五) 提高数据加载效率 |
| 三、Sybase数据库性能优化步骤 |
| 四、Sybase数据库性能优化方案 |
| (一) 服务器性能优化 |
| (二) 数据库逻辑结构设计优化 |
| (三) 数据库应用过程优化 |
| (四) 运行环境的优化 |
| 五、总结 |
四、浅谈SYBASE数据库的性能优化（论文参考文献）
- [1]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)
- [2]燃料信息数据库性能的优化方法研究[D]. 陶正亮. 华中科技大学, 2016(11)
- [3]列存储系统的数据安全与网络性能优化模型研究[D]. 王福伟. 燕山大学, 2016(01)
- [4]法院人事系统查询统计模块的设计与实现[D]. 王文俊. 南京大学, 2015(05)
- [5]基于ORACLE的烤烟种植空间数据库性能优化[D]. 钟伟清. 西南大学, 2014(09)
- [6]基于ArcSDE的空间数据库性能优化技术研究[D]. 张黎娜. 安徽大学, 2014(09)
- [7]Sybase数据库优化技术和方法[J]. 徐静. 数字技术与应用, 2013(07)
- [8]OLTP与DSS系统中Sybase数据库优化浅析[J]. 陈红,顾惊涛,宋书文. 科技创业月刊, 2012(09)
- [9]基于Flash混合存储的电子商务数据库性能优化研究[D]. 杜明. 东华大学, 2013(07)
- [10]Sybase数据库性能优化研究[J]. 王亚平. 计算机光盘软件与应用, 2012(04)