Scalable analytical query processing in database systems aims at providing business intelligence applications with up-to-date information and at leveraging additional resources to improve query processing performance. This thesis examines three approaches to achieve this goal: synergy-based workload management optimizing query workload performance, robust execution of single queries, and massively parallel query processing on modern hardware.
Übersetzte Kurzfassung:
Skalierbare Anfragebearbeitung in Datenbanksystemen verfolgt das Ziel, Business Intelligence Anwendungen mit aktuellen Daten zu versorgen und zusätzliche Ressourcen effektiv zur Steigerung der Performanz der Anfrageausführung einzusetzen. Diese Arbeit untersucht drei Ansätze um dieses Ziel zu erreichen: synergiebasiertes Workload Management, das die Performanz von Anfrageworkloads optimiert, robuste Ausführung einzelner Anfragen und massiv parallele Anfragebearbeitung auf moderner Hardware.