Couvre efficacement l'optimisation de joint accéléré GPU pour les requêtes complexes, en se concentrant sur l'amélioration des temps d'optimisation et de la qualité du plan heuristique.
Couvre l'optimisation des requêtes relationnelles, y compris les plans de requêtes logiques et physiques, l'estimation des coûts, les équivalences et la stratégie du système R.
Explore les équivalences d'algèbre relationnelle pour optimiser les performances des requêtes grâce à une génération de tuple efficace et à des opérations de jointure.
Introduit les principes fondamentaux du traitement des données, soulignant l'importance des Pandas et de la modélisation des données pour une analyse efficace.
Discute des systèmes de fichiers, en mettant l'accent sur l'organisation des données, les techniques d'indexation et leur impact sur les performances de la base de données.
Introduit des concepts de modélisation de données, l'utilisation de SQL et des applications de bibliothèque Pandas pour un traitement efficace des données.
Explore les fondamentaux de l'optimisation des requêtes, les optimiseurs basés sur l'heuristique, l'estimation des coûts et l'impact de la prise de décision sur les performances et l'évolutivité.
