Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.
Explore le traitement des requêtes par blocs dans les bases de données, mettant l'accent sur les défis de matérialisation et l'exécution optimisée pour les applications à forte intensité de données.
Couvre les concepts de traitement de flux de données, en se concentrant sur l'intégration Apache Kafka et Spark Streaming, la gestion du temps des événements et les directives de mise en œuvre du projet.
Couvre les bases du modèle relationnel dans les systèmes de gestion de bases de données, y compris les modèles de données, les clés primaires et étrangères.
Discute de l'optimisation des requêtes dans les systèmes de base de données, en mettant l'accent sur l'impact sur les performances et les décisions liées à l'amélioration des performances des bases de données.
Discute des techniques avancées d'optimisation Spark pour gérer efficacement les Big Data, en se concentrant sur la parallélisation, les opérations de mélange et la gestion de la mémoire.
Explore l'optimisation des requêtes basée sur les coûts dans les systèmes de base de données, couvrant l'estimation des coûts, l'estimation de la sélectivité, et rejoindre la cardinalité.
