7篇关于Redis数据库的计算机毕业论文

今天分享的是关于Redis数据库的7篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到Redis数据库等主题,本文能够帮助到你

基于Redis的RDF数据存储及性能分析

这是一篇关于RDF(资源描述框架),数据存储,Redis数据库,性能测试的论文, 主要内容为RDF(Resource Description Framework,资源描述框架)数据存储作为知识图谱领域中的重要存储框架,广泛应用于生物、医学、地理等多领域中,是目前研究热点之一,而知识图谱作为语义网的现代演化,对RDF数据存储的研究有着更为广阔的应用前景。但随着大数据时代的到来,网络数据规模日渐扩大,如何对海量数据进行有效和高效地存储成为了对当今语义网研究的一个巨大的挑战。对语义网而言,使用传统HTML文档和XML文档解析语义网已经很难满足目前海量数据存储和处理的要求,业界各大互联网公司和研究机构纷纷投入对这方面的研究,其中使用非关系型数据库(NoSQL)存储RDF数据最为广泛。所以利用NoSQL存储RDF数据是目前语义网研究领域中的主要研究方向之一。针对上述挑战,本文研究了非关系型数据库中具有代表性的基于内存存储的键值对存储模型——Redis图数据库,以及传统存储RDF的数据模型,主要工作分为以下三大块。首先针对当今语义网领域面临的海量RDF数据存储的挑战,本文设计了基于Redis图数据库的RDF分布式数据存储方案。利用RDF数据图结构的特性,将RDF三元组映射成Redis数据库中的key-value键值对,而键值对存储模式利用了内部数据结构ziplist,将相同主体的所有属性和属性值进行汇总并打包成一条键值对数据。该方案相比于其他传统存储模型,使RDF数据更简洁和灵活地存储在数据库内,并且可以利用Redis数据库做分布式存储。其次为了检验提出的基于Redis数据库的RDF数据存储方案的正确性和高效性,本文结合现代分布式性能分析工具,设计了一套基于Redis图数据库分布式性能测试方案。方案的核心思想是将资源尽量均匀分配到各个结点,利用负载调控模块的SOA(Service-Oriented Architecture)框架,使各个模块在测试框架中发挥不同的作用。最后为了让性能测试工作顺利进行,对Redis数据库的源码进行了部分修改和增加,增加了对RDF数据的增删改功能,使实验操作更为便捷。

基于Android的营销客户行为分析APP设计与实现

这是一篇关于市场营销,客户行为,Android平台,Redis数据库的论文, 主要内容为随着市场营销理论和方法论的不断发展,基于客户行为的市场营销模式成为近年来的发展主流,其理论基础为客户关系管理理论。与传统的基于产品和服务的市场营销模式相比,客户行为市场营销更为关注客户的行为对于营销的影响。因此,客户行为市场营销的信息化管理要求以客户行为数据为核心,并且针对销售人员办公地点不固定的特点,需要在移动终端设备中构建营销客户行为数据管理功能支撑工具。本文按照客户行为市场营销模式的要求,采用Java Web技术和Android平台应用开发技术,为所在公司的市场营销业务研发了一套销售管理系统,该系统内部包括PC端功能应用和Android端应用两个模块,在营销业务项目化管理的基础上,为销售人员提供了基于移动终端设备的营销客户行为数据管理和维护支持。在研究工作中首先对国内外的客户关系管理以及信息化管理的发展动态进行了整理分析,同时介绍系统研发采用的Android平台框架、Redis数据库以及SpringBoot框架等技术原理及其特点。随后,本文详细探讨分析了销售管理系统的需求分析,对系统的业务环境进行流程建模分析,确定了系统的目标用户及其角色权限体系,提出了系统PC端及Android端应用的具体功能开发要求,以及Android端应用的非功能性需求等。第三,按照销售管理系统的总体功能框架,对系统的PC端应用程序以及Android端应用的功能模式、网络拓扑结构以及功能结构进行了设计与分析,考察了系统的后台数据库的逻辑设计及物理设计过程与结果,针对系统的PC端和Android端应用的功能体系进行了类结构设计和关键功能的开发实现,同时介绍系统主要功能的逻辑流程建模结果。最后,采用模拟测试数据对系统进行实际部署和运行,在此环境下对系统的功能表现进行测试分析,考察系统的PC端和Android端应用的功能测试过程及结果,同时基于GT测试工具对系统Android端应用的关键性能表现指标进行测试,统计性能测试结果,对系统的表现进行评价。本文设计和实现的销售管理系统是按照公司的基于客户行为的市场营销业务进行研发,能够建立起基于营销项目化管理的软件支撑工具,在其中为销售人员提供营销客户行为数据的集中化管理,支持基于移动终端的功能应用,从而有效提高公司的市场营销业务管理效率和水平。

电子商城卡券系统的设计与实现

这是一篇关于营销管理平台,电子商城客户端,Redis数据库,Gearman服务,微信小程序的论文, 主要内容为随着各类电商应用的不断发展,平台上各种营销手段也在与日俱增。其中发放各类电子优惠券、代金券、会员卡已经成为商品营销的主流,起着吸引消费者购买,推广商品信息,增加销量的作用[1]。同时,伴随着商业竞争的白热化,各种服务平台不断在卡券业务上优化创新,更是将电子卡券发展成为一种“商品”,即利用高优惠额度促使消费者购买其推出的各类电子卡券,从而获得更高的销售业绩。因此,卡券系统在各大电商平台中有着举足轻重的作用,成为营销最有效的工具之一。本论文通过对电子商城营销业务的分析,结合线上实际应用场景,设计开发出了完整的卡券系统。相比较传统的优惠券系统而言,营销平台可投放的券种增多,后台数据库采用MySQL存储,利用Redis数据库和Gearman服务进行缓存和数据同步。并且,还一分为二的将核心业务功能划分到不同的子系统平台中,即营销管理平台和电子商城客户端。其中,营销管理平台面向运营人员,旨在管理卡券创建和投放。而电子商城客户端面向用户,旨在为用户提供各类卡券的领取和使用。从整体上看,数据的缓存机制突破了单一数据库的读写瓶颈。业务服务功能的模块化,使得开发和发布速度可以并行运作而变得更加迅捷,系统的可扩展性提高。切实解决了卡券在发布投放后出现的各类实际问题。从论文结构来看,本文首先介绍了论文的研究背景,对国内外现有的卡券系统进行了分析,总结出了优势和不足,从而确立了本课题的研究方向。其次,通过关键的技术和工具完成了对营销管理平台和电子商城客户端卡券功能模块的开发和设计。最后,营销平台以网页的形式来展示卡券的创建投放,电子商城客户端以微信小程序展示卡券的领取使用,然后分析了本系统未来的发展趋势及构想。

基于Redis的RDF数据存储及性能分析

网上预约挂号系统的设计与实现

这是一篇关于预约挂号,Spring Boot框架,Vue框架,Redis数据库的论文, 主要内容为由于我国人口基数庞大,地区之间经济发展水平差异明显,人均医疗资源十分有限且分布不均衡,一方面患者面临“就医难、挂号难、预约难”问题,另一方面医院存在“病源不足,资源闲置”的问题。如何在医患之间建立起有效的信息交流平台,解决患者和医院面临的问题,不仅会产生经济效益,而且会带来积极的社会效应。因此,利用软件工程技术,开发一个功能完备、服务患者和医院的网上预约挂号系统具有重要意义。网上预约挂号系统分为两个子系统,其一是供系统管理员使用的后台管理子系统,包括了统计模块、用户模块以及订单模块等多个功能模块;另一是供患者使用的前台用户子系统,该部分包括用户登录和注册、用户认证、添加患者、医院选择、科室选择、排班选择、订单支付、取消预约等多个模块。本系统后端使用的是Spring Boot与Spring Cloud相结合的方式搭建,前端采用Vue框架搭建,采用My SQL数据库保存医院数据、订单数据、支付数据、退款数据、用户数据、患者数据、数据字典数据等,Mongo DB数据库保存医院、科室和排班数据,Redis数据库用于保存短信验证码、微信登录等各种支付形式的二维码,使用MP持久层框架来操作My SQL中的数据模型,Nacos作为注册中心,在阿里云OSS建立文件系统用于保存患者的证件照片等信息,阿里云短信服务实现手机登录功能。对网上预约挂号系统进行的功能和性能测试表明,在并发量为3000的情况下,系统的各项功能都能够正常运行,且各种请求接口的最大响应时间都在1秒钟左右。网上预约挂号系统实现了预期的设计目标,在实际应用中对于解决医患双方面临的问题产生了积极的作用。

某游戏竞技场系统的后台设计与开发

这是一篇关于Nodejs,MongoDB,Redis数据库,Express框架的论文, 主要内容为随着科技与计算机技术的发展,手机这个智能终端的功能越来越强大,不仅是一个通讯工具,更重要的是包含数以万计APP服务,人们通过手机可以完成很多日常生活的需求。其中手机游戏是一块很重要的领域,并且手机游戏的种类越来越多,现已成为全民娱乐的一部分。手机游戏中的竞技场更是吸引玩家的主要模块,本文主要研究的是在服务器端,如何开发一款手机游戏的竞技场系统,以下为本人主要完成的工作:1根据游戏策划小组提出的功能需求,并且参照以往RPG游戏竞技场的模式,确定了竞技场系统的五大功能模块:Rank系统,挑战者选取,竞技场的奖励,玩家的挑战记录,Top3系统,画用例图撰写用例报告,完成系统的需求分析。2本文竞技场系统的整体架构为B/S的三层结构,表示层主要为Unity3D手机引擎开发的客户端,不属于本人的工作,本人主要完成的是数据层与业务逻辑层的开发。3数据层主要为数据库的管理系统,该系统采用的是Nosql数据库,具体为MongoDB与Redis内存数据库。MongoDB为主要数据库,记录玩家的竞技场的数据,如:uid,排名,VIP等级等结构化数据,还有一些Json格式的非结构化数据如玩家选取的挑战者的信息包含其等级,坐骑,装备等。Redis作为内存数据库,用来缓存每个玩家的排名信息,采用有序集合Zset数据结构来保存,采用ZADD,ZRANK,ZRANGE这些Redis命令来简化排行榜更新,排序等操作。4业务逻辑层主要为在API Server上编写竞技场系统的服务器端的代码,采用的开发语言为Nodejs,整个程序的架构为Nodejs的Express框架,通过定义路由表来响应不同的客户端的请求,服务器处理完的结果用Json格式的文件保存起来,传给前端。通过Push Server可以将更新的内容发给客户端,无需客户端的请求。因为Push Server与客户端的通信协议为Websocket协议。5测试方面,主要完成在本地服务器上的测试,将Unity3D手机引擎开发的客户端作为前端,通过编写一些Debug接口来完成竞技场系统的后台功能测试。本文的软件开发平台为Webstorm,将竞技场系统的排行榜信息缓存在Redis数据库中,是因为Redis的有序集合Zset对元素的操作包括排序,添加,查找等命令的时间复杂度都为(46)log(7)(8)(7)n(8),这样对于人数较多的服务器来说,得到Top3,和更新排行榜的信息时间非常短,并且有Push Server的加入,可以做到实时响应的手机游戏。该系统已经通过测试,正式在游戏中上线,这样玩家可以体验下PVP的刺激。

使用智能策略优化的电子商务系统设计与实现

这是一篇关于电子商务系统,强化学习,Django框架,Redis数据库的论文, 主要内容为随着网络信息技术和经济的发展,电子商务发展迅猛,在电子商务网站进行在线购物已逐渐成为人们主要的购物途径之一。电商服务提供者为了满足各式各样用户的需求,提供了海量的服务与产品,导致网页内信息繁杂且冗余。客户进行在线购物时,无法有效地找到心仪的产品和服务。为了使用户高效地使用在线购物网站,使用智能策略对用户的信息进行搜索、收集、分析和筛选,依靠智能信息处理技术对数据进行处理,利用电商系统中的页面切换与用户轨迹等信息保证能够对不同的用户喜好和系统环境进行完整建模。本文的主要工作如下:(1)完成了对电子商务系统的基本设计与开发。经过需求分析,将系统划分为门户子系统、业务子系统、店铺管理子系统和超级管理子系统。随后对四个子系统的功能模块进行详细设计。完成系统设计之后,使用Vue框架对系统前端进行开发,使用Django框架对系统后端进行开发,使用My SQL数据库与Redis数据库协同的方式对系统数据进行维护,在降低数据库压力的同时提高了访问速度与并发量。(2)提出使用强化学习方法实现对商品搜索模块的优化。传统的学习排序方法使用商品的点击率回归出一个商品搜索后排序结果,但是这种方式没有考虑到用户的购买习惯以及商品喜好。通过关联上下文的回归可以解决这一问题,但是却没有考虑到用户搜索商品的不同阶段是一个密切连续的过程。用户选择购买商品与否是一个搜索序列所决定的。将用户看做环境,搜索引擎看做智能体,可以将一个搜索行为描述为一个马尔科夫过程,通过使用强化学习建模这一搜索过程可以解决此问题。(3)提出使用数据挖掘技术与强化学习方法实现了商品导购功能。用数据挖掘获取平台高频搜索标签。获取标签后,通过计算出标签之间互信息、邻接熵等数据获取标签之间的马尔科夫链路,以点击率和成交总额为目标对此过程进行优化。同时提出使用强化学习方法实现广告定向投放。在保障广告商投资回报率的前提下提高成交总额与商品点击率。本系统通过使用这些智能策略有效提升了商品点击率与电子商务系统成交总额,具有良好的应用前景。

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