This dissertation improves query planning and processing in high-performance database systems. We improve parallel data processing with shared state in aggregations and asymptotically improve query planning. For aggregations, we propose a parallel approach to groupjoins that can optimistically share state between threads, and improve cardinality estimation for computed aggregates. For query planning, we propose to use an index structure to make reasoning over the execution plan more efficient.
Translated abstract:
Diese Arbeit verbessert die Planung und Ausführung von Abfragen in Datenbanksystemen. Wir verbessern die parallele Datenverarbeitung mit gemeinsam bearbeitetem Zustand und verbessern die Anfrageplanung asymptotisch. Für die Aggregierung entwickeln wir parallele Groupjoins, die optimistisch Zustände teilen und verbessern Kardinalitätsschätzungen für berechnete Aggregate. Bei der Anfrageplanung verwenden wir einen Index, der Informationsanfragen über den Anfrageplan effizient unterstützt.