Zobrazeno 1 - 10
of 71
pro vyhledávání: '"LEIS, VIKTOR"'
Publikováno v:
DaMoN 2019
Somewhat surprisingly, the behavior of analytical query engines is crucially affected by the dynamic memory allocator used. Memory allocators highly influence performance, scalability, memory efficiency and memory fairness to other processes. In this
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1905.01135
Autor:
Kipf, Andreas, Vorona, Dimitri, Müller, Jonas, Kipf, Thomas, Radke, Bernhard, Leis, Viktor, Boncz, Peter, Neumann, Thomas, Kemper, Alfons
We introduce Deep Sketches, which are compact models of databases that allow us to estimate the result sizes of SQL queries. Deep Sketches are powered by a new deep learning approach to cardinality estimation that can capture correlations between col
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1904.08223
I/O latency and throughput is one of the major performance bottlenecks for disk-based database systems. Upcoming persistent memory (PMem) technologies, like Intel's Optane DC Persistent Memory Modules, promise to bridge the gap between NAND-based fla
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1904.01614
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
We describe a new deep learning approach to cardinality estimation. MSCN is a multi-set convolutional network, tailored to representing relational query plans, that employs set semantics to capture query features and true cardinalities. MSCN builds o
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1809.00677
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Analytics is moving to the cloud and data is moving into data lakes. These reside on object storage services like S3 and enable seamless data sharing and system interoperability. To support this, many systems build on open storage formats like Apache
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______2659::ffbf22c44ef8bdf6e340e0396cf58ce0
https://zenodo.org/record/7936448
https://zenodo.org/record/7936448
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.