發(fā)布時間：2021-06-23 02:09

　　隨著信息科技的迅速普及,互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)迅猛發(fā)展,社會競爭日趨白熱化,信息價值主導(dǎo)了企業(yè)的發(fā)展,迫使企業(yè)必須有效、最大化地整和全球范圍內(nèi)的資源。傳統(tǒng)的企業(yè)信息服務(wù)模式具有實施成本高、周期長、維護復(fù)雜繁瑣、效率低、服務(wù)延遲等問題,中小型企業(yè)信息化基礎(chǔ)較薄弱,更加無法趕上時代發(fā)展的步伐,在這種背景下,提出了SaaS概念,軟件即服務(wù),SaaS架構(gòu)的軟件,點燃了中小型企業(yè)經(jīng)濟持續(xù)發(fā)展的希望。HiService企業(yè)綜合管理平臺基于SaaS架構(gòu),實現(xiàn)多租戶、可配置、易擴展的靜態(tài)數(shù)據(jù)管理,同時融合工作流引擎,有效的對業(yè)務(wù)流程建模、執(zhí)行和監(jiān)控,實現(xiàn)辦公自動化。隨著系統(tǒng)不斷迭代發(fā)展,租戶也不斷增加,吞吐量也上升,數(shù)據(jù)量越來越大,系統(tǒng)響應(yīng)請求時間很長,用戶無法忍受,運行效率非常低�，F(xiàn)有一臺Web服務(wù)器和一臺數(shù)據(jù)庫服務(wù)器的系統(tǒng)環(huán)境已不能支持系統(tǒng)的應(yīng)用。本論文以HiService系統(tǒng)為背景,基于SaaS平臺,搭建緩存服務(wù)器和數(shù)據(jù)庫集群,對數(shù)據(jù)庫性能優(yōu)化進行研究與設(shè)計。首先,研究當(dāng)前分布式數(shù)據(jù)存儲策略,設(shè)計系統(tǒng)數(shù)據(jù)持久化存儲策略。然后,改進數(shù)據(jù)庫索引,創(chuàng)建有效的索引,研究Sphinx全文檢索引擎,設(shè)計模糊查詢性能的改... 

【文章來源】：北京郵電大學(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：64 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
目錄
第一章 概述
    1.1 課題研究背景
    1.2 課題的研究內(nèi)容和意義
    1.3 論文結(jié)構(gòu)安排
第二章 SaaS平臺數(shù)據(jù)庫性能優(yōu)化技術(shù)
    2.1 影響系統(tǒng)性能因素
    2.2 性能優(yōu)化技術(shù)介紹
        2.2.1 海量數(shù)據(jù)存儲策略
        2.2.2 Nosql數(shù)據(jù)庫
        2.2.3 數(shù)據(jù)庫索引介紹
        2.2.4 SQL優(yōu)化
        2.2.5 memcached緩存介紹
    2.3 并行查詢數(shù)據(jù)庫算法簡介
        2.3.1 查詢數(shù)據(jù)庫優(yōu)化
        2.3.2 并行查詢算法
    2.4 小結(jié)
第三章 HiService企業(yè)綜合管理平臺
    3.1 HiService企業(yè)綜合管理平臺架構(gòu)
    3.2 SaaS平臺系統(tǒng)簡介
    3.3 工作流平臺系統(tǒng)簡介
    3.4 小結(jié)
第四章 SaaS平臺數(shù)據(jù)庫性能優(yōu)化的改進
    4.1 現(xiàn)有系統(tǒng)平臺的性能問題
        4.1.1 現(xiàn)有系統(tǒng)性能問題
        4.1.2 系統(tǒng)性能的改進
    4.2 數(shù)據(jù)庫層性能優(yōu)化的改進
        4.2.1 海量數(shù)據(jù)的存儲策略
        4.2.2 索引優(yōu)化
            4.2.2.1 數(shù)據(jù)庫的索引優(yōu)化
            4.2.2.2 Sphinx索引優(yōu)化
    4.3 應(yīng)用層查詢性能的改進
        4.3.1 SQL優(yōu)化
        4.3.2 并行查詢算法的設(shè)計
        4.3.3 memcachd緩存服務(wù)器的研究
        4.3.4 數(shù)據(jù)訪問層的設(shè)計
    4.4 小結(jié)
第五章 改進后SaaS平臺數(shù)據(jù)庫性能實驗與分析
    5.1 實驗環(huán)境
    5.2 數(shù)據(jù)庫層性能改進
        5.2.1 索引優(yōu)化
        5.2.2 模糊查詢性能改進
    5.3 應(yīng)用層性能改進
        5.3.1 SQL改進
        5.3.2 并行查詢算法實驗
        5.3.3 memcached緩存
    5.4 小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
參考文獻
致謝
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本文編號：3244005