Django分布式数据库Dijkstra算法蚁群算法硕士论文

基于Django的旅游管理信息系统的建设计算机科学与技术，2011，硕士【摘要】随着“2010中国世博旅游年”的开展以及社会物质生活水平的提高，国内旅游和出境旅游成长迅速。为了提高旅游服务质量以及即时准确快速掌握业务信息，科学评价聘用人员的业务能力，TP旅游公司需建设一套旅游管理信息系统。文章首先分析了国内外研究现状，进一步结合公司业务的实际情况，提出了运用Diango框架，以Python为主要开发语言开发快速发布旅游信息的管理信息系统的方案建议。从技术、社会、经济三方面分析了可行性，技术方面，采用Diango框架、MVc模式、Python语言、MysQL数据库；经济方面，采用免费开源的“LAMP”软件；社会方面，研发一套旅游管理信息系统，抓住旅游业信息化的趋势是十分必要的。经过用户需求分析，阐述了系统的业务流程和数据流图，按照业务规则，分别建立了系统概念数据模型、物理数据模型以及面向对象数据模型，并且用信息表去详细说明各数据表的数据属性。然后创建了应用项目，进行数据库的配置，用models.pv具体实现系统的物理数据模型，同时生成了相应的数据表。采用了DATA-ID方法自顶向下地建立了分布式数据库，进行分布式要求分析，分布设计，局部逻辑设计，局部物理设计。整个系...更多还原【Abstract】WiththestartofTraveExpo2010inChinaandtheimprovementofpeople’smateriallivingstandard,domestictourismandoutboundtourismgrowrapidly.Toimprovethequalityofthetourismservicesandtomasterthebusinessinformationinreal-time,equitablyassessingtheoperationalcapacityofstaffwhoisemployed,TPtravelcompanybuilddingatourismmanagementinformationsystemisnecessary.Firstly,analysisthestatusofresearchathomeandabroad,furtheraccordingtotheactual...更多还原【关键词】Django；分布式数据库；Dijkstra算法；蚁群算法；【Keywords】Django；DistributedDatabase；DijkstraAlgorithm；AntColonyAlgorithm；摘要5-6Abstract6-7第1章绪论10-151.1研究背景10-111.2国内外研究现状11-121.3公司介绍12-131.4解决方案131.5可行性研究13-15第2章技术路线与研究方案15-212.1MVC设计模式15-162.1.1MVC设计模式介绍15-162.1.2MVC设计模式的特点162.2Django框架16-172.2.1Django框架介绍16-172.2.2Django框架中的MVC模式172.3Python语言17-182.4MySQL数据库182.5分布式数据库182.6浏览器／服务器结构18-192.7HTML19-21第3章业务分析21-373.1需求分析213.2部分业务流程21-223.2.1预订旅游线路213.2.2退订旅游线路21-223.2.3修改订单223.2.4查询信息223.3系统用例图与数据流图22-263.3.1用例图22-233.3.2系统数据流图23-263.4逻辑分析26-303.4.1概念数据模型26-273.4.2物理数据模型27-283.4.3面向对象数据模型28-303.5全局关系30-373.5.1业务规则303.5.2信息表30-37第4章数据库实现37-484.1物理实现数据模型37-414.1.1Django框架开发环境374.1.2创建web应用374.1.3配置数据库37-384.1.4创建数据模型38-394.1.5创建数据库表39-414.2设计分布式数据库41-484.2.1分布式要求分析42-434.2.2分布设计43-454.2.3物理分配45-464.2.4数据查询46-474.2.5数据同步47-48第5章web设计48-565.1Django请求响应流程48-495.2URL设计495.3基本模板49-525.4Django管理52-565.4.1编辑数据52-535.4.2定制管理模板53-56第6章算法设计56-636.1Dijkstra算法56-596.1.1算法思想566.1.2关键程序56-586.1.3算法分析58-596.2蚁群算法59-636.2.1算法思想59-606.2.2关键程序60-626.2.3算法用例62-63第7章系统维护63-667.1数据模型63-647.2问题处理64-667.2.1编码问题647.2.2系统查询耗时长64-66第8章研究成果66-68致谢68-69参考文献69-70