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Originaltitel:
Efficient Analytical Workflows for Computational Database Systems
Übersetzter Titel:
Effiziente analytische Arbeitsabläufe für moderne Datenbanksysteme
Autor:
Kohn, André
Jahr:
2023
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
TUM School of Computation, Information and Technology
Betreuer:
Neumann, Thomas (Prof. Dr.)
Gutachter:
Neumann, Thomas (Prof. Dr.); Kemper, Alfons (Prof. Dr.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
DAT Datenverarbeitung, Informatik
TU-Systematik:
DAT 650
Kurzfassung:
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.
Übersetzte Kurzfassung:
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
Eingereicht am:
20.09.2022
Mündliche Prüfung:
13.02.2023
Dateigröße:
1866611 bytes
Seiten:
156
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20230213-1687447-1-8
Letzte Änderung:
03.03.2023
 BibTeX