TU Berlin

Fachgebiet Datenbanksysteme und InformationsmanagementICDE 2020

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Präsentation von “ML-based Cross-Platform Query Optimization” auf der ICDE 2020

Dr. Zoi Kaoudi, Senior Researcherin in der DIMA-Gruppe [1] der TU Berlin und der IAM-Gruppe [2] des DFKI (Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz) präsentierte auf der diesjährigen 36th IEEE International Conference on Data Engineering (ICDE 2020) [3] ihr Paper “ML-based Cross-Platform Query Optimization” [4]. In ihrem Vortrag stellte Zoi Robopt vor, einen neuartigen vektorbasierten Optimizer für ein plattformübergreifendes System namens Rheem. Robopt verwendet Modelle des Maschinellen Lernens (ML), um die Kosten von Plänen vorherzusagen und zusätzlich den Aufzählungs-Prozess der plattformübergreifenden Abfrageoptimierung durch Vektorisierung zu skalieren. Um die Erstellung von ML-Modellen zu erleichtern, wird Robopt von einem skalierbaren Trainings-Datengenerator begleitet. Die Auswertung von Robopt zeigt, dass: (i) der vektorbasierte Ansatz effizienter und skalierbarer ist als die einfache Verwendung eines ML-Modells -und- (ii) Robopt den kostenbasierten Optimizer von Rheem bei der Auswahl guter Pläne ohne jeglichen Tuning-Aufwand ergänzt und in einigen Fällen verbessert. Ihren Vortrag können Sie in einer Aufzeichnung auf YouTube anhören [5].

Referenzen

[1] TU Berlin Database Systems and Information Management Group, https://www.dima.tu-berlin.de/.

[2] DFKI Intelligent Analytics for Massive Data Group, https://bit.ly/2LKoY4Y.

[3] The 36th IEEE International Conference on Data Engineering, https://www.utdallas.edu/icde/.

[4] “ML-based Cross-Platform Query Optimization,” Zoi Kaoudi, Jorge-Arnulfo Quiané-Ruiz, Bertty Contreras-Rojas, Rodrigo Pardo-Meza, Anis Troudi, and Sanjay Chawla, https://bit.ly/2TjuG1R.

[5] Live recordings of presentations from the ICDE Research Session No. 27 on ML and Databases 2, https://www.youtube.com/watch?v=KjIXgElcM80&feature=youtu.be.

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