Explore l'accélération de l'analyse complexe par la spéculation, la parallélisation des requêtes, la gestion des erreurs de prédiction et la transition vers des plans spéculatifs.
Explore le parallélisme dans la programmation, en mettant l'accent sur les compromis entre la programmabilité et la performance, et introduit la programmation parallèle en mémoire partagée à l'aide d'OpenMP.
Couvre les bases des opérations atomiques dans la proximité et le parallélisme, y compris les opérations fournies par le matériel et les algorithmes synchronisés.
Couvre les bases de la programmation parallèle, y compris la concurrence, les formes de parallélisme, la synchronisation et les modèles de programmation tels que PThreads et OpenMP.
Explique le modèle de cohérence séquentiel dans la concordance et le parallélisme, couvrant l'ordre des programmes, l'atomicité et les implications de performance.
S'oriente vers la réactivité dans la programmation réactive, en mettant l'accent sur les réponses opportunes du système, le parallélisme et la fiabilité du système.
Explore les défis et les innovations dans les systèmes de base de données, en mettant l'accent sur la nécessité d'une gestion efficace des données et de s'adapter aux avancées matérielles modernes.
Explore la programmation parallèle dans Scala, les opérations fonctionnelles sur les collections, et les fonctions de carte parallèle sur les tableaux et les arbres.
