Efficient Analytical Workflows for Computational Database Systems

Kohn, André

Computer Science

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Original title:: Efficient Analytical Workflows for Computational Database Systems
Translated title:: Effiziente analytische Arbeitsabläufe für moderne Datenbanksysteme
Author:: Kohn, André
Year:: 2023
Document type:: Dissertation
Faculty/School:: TUM School of Computation, Information and Technology
Advisor:: Neumann, Thomas (Prof. Dr.)
Referee:: Neumann, Thomas (Prof. Dr.); Kemper, Alfons (Prof. Dr.)
Language:: en
Subject group:: DAT Datenverarbeitung, Informatik
TUM classification:: DAT 650
Abstract:: Demand for data insights is at an all-time high, yet relational data processing integrates poorly into analytical workflows. This thesis introduces the language DashQL, an extension to SQL that describes analytical workflows in a single coherent language. We extend the analytical capabilities of database systems through adaptive query execution and advanced aggregation functions. Finally, we make workflows interactive by pushing computation closer to the user.
Translated abstract:: Daten-Analysen sind gefragter denn je, und dennoch ist die relationale Daten-Verarbeitung schlecht in analytische Arbeitsabläufe integriert. Diese Arbeit stellt die SQL Erweiterung DashQL vor, um analytische Arbeitsabläufe zu beschreiben. Außerdem erweitern wir die analytische Funktionalität von Datenbanksystemen durch adaptive Anfrage-Auswertung und komplexe Aggregation. Zuletzt verbessern wir die Interaktivität, indem wir Berechnungen näher zum Benutzer verlagern.
WWW:: https://mediatum.ub.tum.de/?id=1687447
Date of submission:: 20.09.2022
Oral examination:: 13.02.2023
File size:: 1866611 bytes
Pages:: 156
Urn (citeable URL):: https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20230213-1687447-1-8
Last change:: 03.03.2023
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