近几年来,随着互联网络和网络应用的高速发展,网络监测和网络安全变得日渐重要,其中对抓取的网络数据包进行长期的历史分析是一个十分重要的主题。实现上述功能最重要的要求是如何快速准确地从网络数据包中检索出符合条件的数据包。为了达到此目的,对其建立有效的索引十分重要。由于目前的网络速度快速地增加,导致需要处理的网络数据包文件大小逐渐增加,此时不仅仅需要更多的硬件资源,同样也需要更有效的软件工具。然而,传统的查询工具(例如Tcpdump和Wireshark)不能有效地处理较大规模的网络数据包文件。本文对网络数据索引技术进行了研究,该技术主要存在索引文件存储开销以及索引和查询性能提升的问题。针对上述问题,本文提出一种针对于网络数据包进行索引和查询的有效方法,设计并实现了一个网络数据索引系统Pi。具体的研究工作如下:第一,采用一种新型的数据结构Wavelet Tree存储索引文件,同时结合使用RRR和变长的prefix-free编码方式对Wavelet Tree进行了改进,使得它建立索引时需要更少的时间和存储空间开销。第二,将改进的Wavelet Tree和压缩位图技术结合使用来执行系统的网络数据包查询功能,本系统的索引建立和查询分析均具有较高的性能。与此同时,通过系统建立的索引能够快速地创建而且能够提供一个强有力的查询功能集,它包含的查询功能有:简单和复杂的属性点值查询、简单和复杂的属性范围值查询、求取查询属性的最大值和最小值、对查询属性进行升序和降序的排列。该功能集允许在索引文件上执行快速的访问和查询。实验的平台为装有普通硬盘(Hard Disk Drive,HDD)与固态硬盘(Solid State Drive,SSD)的服务器,实验结果表明,系统Pi建立的索引数据文件大小为原始网络数据包文件大小的2%左右。建立索引的空间开销和时间开销均较少,而且在固态硬盘的机器上时间开销更小。就索引数据文件大小和网络数据包的查询时间而言,系统Pi与类似Tcpdump的传统工具相比表现出显著的性能提升,和现今的工具例如Pcap-index、CPPIP和PcapIndex等相比也有较大的性能提升。