Exécution multi-requêtes évolutive : approche d'apprentissage du renforcement
Graph Chatbot
Chattez avec Graph Search
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 l'optimisation des requêtes heuristiques, les commandes de jointure et les stratégies d'estimation des coûts dans les systèmes de base de données.
Couvre l'analyse opérationnelle, en se concentrant sur le système adaptatif STEP pour un accès efficace aux nouvelles données dans le traitement analytique.
Introduit le modèle relationnel et l'algèbre, essentiels pour comprendre les systèmes à forte intensité de données et la gestion efficace des bases de données.
Introduit les principes fondamentaux des systèmes de gestion des bases de données, couvrant le modèle relationnel, les options de stockage, l'intégrité des données, les requêtes et les langages de manipulation des données.
Explore les techniques de nettoyage axées sur les requêtes pour les contraintes de déni dans les bases de données, en mettant l'accent sur les stratégies de relaxation et l'efficacité de nettoyage.
Couvre les bases de données relationnelles et spatiales, y compris le stockage, les systèmes de gestion, les propriétés ACID, les typologies historiques, les clés primaires et étrangères et les fonctions spatiales.
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.
