Déplacement du paradigme de l'échantillonnage des données
Cette séance de cours couvre le concept de l'échantillonnage des données comme un changement de paradigme pour adapter les données en mémoire, réduire les déversements sur disque, et optimiser le temps de traitement dans les moteurs comme Volcano-style et JIT compilés moteurs. Il traite des stratégies visant à réduire les frais généraux d'échantillonnage, les opérateurs partagés et les stratégies de recherche de données pour un traitement efficace des requêtes. L'instructeur présente des configurations expérimentales, des résultats de référence et des plans futurs pour optimiser l'exécution des requêtes.
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