目录
一、基本信息
（一）立题依据
1. 选题意义
2. 国内外研究述评
3. 参考文献
（二）研究方案
1. 研究目标、研究内容及拟解决的关键问题
2. 拟采用的研究方法、技术路线和说明、实验方案及可行性分析
3. 本研究的特色与创新之处
4. 研究计划及预期研究结果
（三）研究基础
1. 已参加过的相关研究工作和已取得的研究工作进展
2. 已具备的条件，尚缺少的条件和拟解决的途径
3. 研究经费预算和经费落实情况
一、基本信息
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开
题
者
基
本
信
息
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学号
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姓名
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性别
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男
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出生年月
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入学时最后学历
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本科
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入学时最后学位
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学士
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入学时最后毕业年月
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入学时最后毕业院校
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华北科技学院
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入学时最后毕业专业
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网络工程
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入学时最后毕业论文题目
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基于SpringBoot的家政系统的设计与实现
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入学时
最后
毕业
论文
主要
研究
内容
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（限400字）：首先，研究家政系统结构规划、模块的功能及其联系，包括用户注册、权限的授予与获取、发布与搜索家政信息、热度排行等功能。其次，在技术上研究如何使用SpringBoot、Vue、Spring JPA等技术来实现系统代码。最后，采用Mysql数据库作为数据库的实现，在对表进行抽象设计之后建表。最终的系统采用Vue框架编写前端，SpringBoot框架来编写后端，Spring JPA框架和Mysql数据库来操纵底层数据，来实现之前设计的家政系统的相关功能。
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选
题
基
本
信
息
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论文名称
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基于改进Onion曲线的HBase多维学习索引研究
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主题词
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改进Onion曲线 多维学习索引 HBase
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研究题目
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A
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属于：A.导师课题一部分 B.委培单位的课题 C.其他
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研究类型
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B
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A.基础研究 B.应用研究 C.综合研究 D.其他研究
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选题来源
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E
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A.973、863项目 B. 国家社科规划、基金项目 C.教育部人文、社会科学研究项目 D.国家自然科学基金项目 E.中央、国家各部门项目 F.省（自治区、直辖市）项目 G. 国际合作研究项目 H.与港、澳、台合作研究项目 I.企、事业单位委托项目 J.外资项目 K. 国防项目 L.学校自选项目 M.非立项 N.其他
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经费
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万元
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选题
中文
摘要
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（限300字）
HBase 是基于Hadoop分布式文件系统的数据库，能够对海量数据进行随机、实时的读/写访问，然而HBase不支持基于非主键属性建立索引。学习索引是近年来人工智能和数据库领域的结合催生的新技术，能够降低传统索引的时空代价。
本课题首先采用自相似化的方法改进Onion空间填充曲线，将多维索引数据降维映射为一维序列。其次，基于存储的一维数据集，对层次索引模型（RMI）进行训练，模型学习数据的分布并预测输入的查询范围与存储位置的映射，从而构成位于HBase存储层之上的多维学习索引层。接着，通过子分区划分、预测误差等方法设计有效的点查询、范围查询和KNN查询算法。最后，基于上述理论，在实验环境集群上搭建一个原型系统，通过实验验证所构建系统基于多维学习索引的点查询、范围查询和KNN查询的性能，并与其他经典HBase非主键索引解决方案对比，来验证本课题提出的多维学习索引模型时空效率。
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二、报告正文
（一）立题依据
1. 选题意义
互联网用户规模的日益增长，随之产生的是网络庞大的数据量。而在这庞大的数据量背后，蕴藏着巨大的价值。现在的企业应用系统的数据规模量己经达到了ＴＢ规模甚至ＰＢ规模。数据量正在急剧增加，如何有效地使用和存储这些巨大的信息是一场斗争。传统的关系型数据库管理系统（RDBMS）由于关系定义严格、水平扩展能力较差等局限性无法满足需求[1]，为了有效应对海量数据的存储与查询管理人们越来越多地用 NoSQL分布式数据存储系统替代传统关系数据库。在众多优秀的分布式数据存储和管理系统中，HBase 以其基于开源分布式文件系统Hadoop的存储模式、海量数据条件下的高可靠性、高稳定性等特点脱颖而出，占有了很大的一块市场。
HBase底层所采用的存储结构为LSM树，是一种类似于B+树的存储结构，可以高效的支持基于主键的快速查询。然而，对于非主键的条件查询，HBase采用的是全表扫描并过滤的方式，从而导致查询速度慢、资源消耗大的问题。尽管HBase没有为辅助索引提供原生支持，但有些应用场景仍需要使用辅助索引[2]，例如物联网、IoV、交通、地球科学等领域，基于非主键的多维查询是必要的。面对这样的问题，在RDBMS上通常会通过创建索引来解决。但是在分布式数据库上，创建索引要考虑到跨节点的问题。针对HBase的特性，本课题采用改进的Onion空间填充曲线来创建非主键多维学习索引，从而使HBase能够基于非主键索引来进行相应的查询。
