Couvre efficacement l'optimisation de joint accéléré GPU pour les requêtes complexes, en se concentrant sur l'amélioration des temps d'optimisation et de la qualité du plan heuristique.
Explore l'Optimiseur System-R, l'optimisation des requêtes, l'estimation des coûts, rejoindre les commandes, et les défis de cardinalité dans les systèmes de base de données.
Couvre l'optimisation des requêtes relationnelles, y compris les plans de requêtes logiques et physiques, l'estimation des coûts, les équivalences et la stratégie du système R.
Présente une démo sur la virtualisation adaptative des données dans SmartDataLake, mettant l'accent sur l'assemblage de profils d'entreprise et l'exécution de requêtes de joint à travers les ensembles de données.
Explore les défis et les solutions pour les mises à jour en temps réel sur les grands magasins de colonnes sur disque, en mettant l'accent sur l'isolation des instantanés et la performance de la requête.
Explore les équivalences d'algèbre relationnelle pour optimiser les performances des requêtes grâce à une génération de tuple efficace et à des opérations de jointure.
Discute de l'optimisation des requêtes dans les systèmes de base de données, en mettant l'accent sur l'impact sur les performances et les décisions liées à l'amélioration des performances des bases de données.
Explore l'optimisation des requêtes basée sur les coûts dans les systèmes de base de données, couvrant l'estimation des coûts, l'estimation de la sélectivité, et rejoindre la cardinalité.
Explore l'optimisation des requêtes heuristiques, les commandes de jointure et les stratégies d'estimation des coûts dans les systèmes de base de données.
Explore le partage adaptatif dans les bases de données analytiques pour réduire les coûts et améliorer l'efficacité grâce à de nouveaux paradigmes d'exécution.
Discute des opérateurs de requête avancés, en se concentrant sur les techniques de jointure et leurs méthodes de traitement dans les bases de données relationnelles.
Explore le modèle d'itérateur dans le traitement des requêtes pour les systèmes de base de données, en se concentrant sur l'exécution tuple-at-a-time et l'évaluation de l'expression interprétée.
Explorer la durée d'exécution des requêtes pour les moteurs de base de données compilés par JIT en utilisant l'apprentissage actif et les résultats expérimentaux.
Couvre l'adaptation des systèmes d'analyse aux défis matériels et de données modernes, en mettant l'accent sur l'efficacité et l'évolutivité grâce à des approches innovantes et des systèmes hybrides.
