1. 研究目的与意义（文献综述）

在当今信息时代中，我们的生活和工作中存在着各种各样的多任务情景，多任务情景通常是同一任务分配给多人与一人承担多项任务相互交织，比如高校教室调配、教师工作指派、快递公司车队车辆调配等等。由于多任务情景复杂多变，当我们处理多任务情景下的数据会遇到很多困难。仅依靠人工进行数据处理是不够的，而且人工进行数据处理出错的几率很大，当任务量超出一定限度时，同类型的任务汇总和单人的任务统计就变得十分困难，用人工处理归类和汇总的工作会耗费我们许多宝贵的时间，而且人工处理数据的效率低小。为了解决这样的问题，现拟采用数据库技术和信息管理技术进行多任务情景下的智能数据归类与汇总处理，以便节省数据处理时间，提高数据统计的效率，减少处理数据的错误，实现数据统计的自动化和智能化。

多任务情景下的数据一般来说比较复杂，而且数据之间是相互联系的。比如在快递派送中，快递的信息表包含了快递包裹的信息，比如目的地，收件人；快递员的任务表包含了他将要派送的快递件数，送到的地点，与收件人约好的时间；车辆的任务表包含派送的路线，派送地点。快递运营点的主管给快递员结算工资的时候需要根据他们的工作量来考虑，而快递员的工作量需要结合快递员的任务表和车辆的任务表来计算，如果这些工作由人力来完成，所需的工作量会相当庞大，并且统计结果出错的概率很大。采用数据库与信息系统相结合的方法可以帮助我们有效地解决这样的问题，快速准确地完成数据的统计工作。

随着信息技术的发展，人们对于数据库与信息管理技术的使用也越来越多。联机事务处理（oltp）是数据库的主要应用，它可以及时处理业务过程产生的数据，主要用来完成对用户的事务处理，通常要进行大量的数据更新操作，同时要求实时性，对响应时间要求比较高。比如民航订票系统，银行储蓄系统，这些与人们的生活是紧密联系的，在这些方面的研究上，人们使得这些信息系统越来越简易化，智能化。联机分析系统（olap）是数据仓库系统的主要应用。它主要通过多维的方式对用户及历史数据进行分析、查询和报表，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询数据结果。如银行信用卡风险的分析与预测，公司市场策略的制定。企业对于该技术的要求比较多，在该方面拖入的资源与精力也比较多。

2. 研究的基本内容与方案

本次毕业设计主要目标是在多任务情景下实现数据按指定条目进行自动汇总与统计，可按指定条目进行排序，并自动生成相应的格式化统计报表，以便人们可以得到他们所想要的统计结果。

本次设计使用mysql数据库，mysql是一个小型关系数据库管理系统，目前被广泛应用在internet上的中小型网站的。mysql数据库与其他数据库相比有下面几个优点：开放代码源，可运行在不同平台，使用核心线程的完全多线程服务，提供可用于管理、检查、优化数据库操作的管理数据。

将excel/word表格中的数据导入数据库后，并且将这些数据进行归类之后，再进行汇总。正常情况下的汇总要求的统计表格格式是统一的，这样方便个条目的累加，但实际的任务分配或任务下达时，由于各个任务的不同，任务表是不一样的。或者由于不同对象对不同任务的关注点不一致，所出的任务表也是不一样的。这时候进行汇总的时候，需要分按实际情况来分析。一般来说，这种多情景任务可分为三种情况来处理。

3. 研究计划与安排

第 1-4 周：查阅相关文献资料；在明确设计内容的基础上撰写并提交开题报告；

第 5-6 周：学习并掌握相关理论知识及数据库语言操作，构建模拟数据表；

第 7-9 周：数据汇总及统计流程梳理，细化汇总统计流程,完成相应代码并在模拟数据表上实现操作；

4. 参考文献（12篇以上）

[1] 严冬梅.数据库原理[m].北京:清华大学出版社,2011

[2] 马克·艾伦·维斯著数据结构与算法分析[m].北京:机械工业出版社,2016

[3] 周伟明.多任务下的数据结构与算法[m].武汉:华中科技大学出版,2006