Diese Dissertation erforscht adaptive Optimierungen für Datenbanksysteme, die Laufzeitinformationen wie Zugriffsmuster oder Hardwareauslastung berücksichtigen. Wir stellen hybride Indexstrukturen vor, die performante und komprimierte Strukturen kombinieren, und ein neues Framework, das maschinengelernte Modelle zur Verbesserung der Anfrageoptimierung verwendet. Wir schlagen ein zukunftssicheres Programmiermodell für disaggregierte Systeme vor, das von der Hardware abstrahierende Memory Regions nutzt.     «

Diese Dissertation erforscht adaptive Optimierungen für Datenbanksysteme, die Laufzeitinformationen wie Zugriffsmuster oder Hardwareauslastung berücksichtigen. Wir stellen hybride Indexstrukturen vor, die performante und komprimierte Strukturen kombinieren, und ein neues Framework, das maschinengelernte Modelle zur Verbesserung der Anfrageoptimierung verwendet. Wir schlagen ein zukunftssicheres Programmiermodell für disaggregierte Systeme vor, das von der Hardware abstrahierende Memory Regions n...     »