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.
Explore l'Optimiseur System-R, l'optimisation des requêtes, l'estimation des coûts, rejoindre les commandes, et les défis de cardinalité dans les systèmes de base de données.
Explore la motivation et les avantages de l'utilisation des GPU pour le calcul, en se concentrant sur leurs performances et leur programmation via CUDA.
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 les perspectives historiques et les mécanismes de la mémoire transactionnelle, en soulignant l'importance et les défis de sa mise en œuvre dans les systèmes informatiques modernes.
Couvre les cadres de données Spark, les collections distribuées de données organisées en colonnes nommées, et les avantages de les utiliser sur les DDR.
Explore l'optimisation des requêtes de base de données, en discutant de l'optimisation statique par rapport à l'optimisation dynamique, du partage de l'analyse et de l'impact sur les performances DBMS.
Discute des techniques d'optimisation des requêtes pour le traitement des données à grande échelle, en comparant les stratégies d'optimisation et les possibilités de partage pour réduire les coûts de traitement.
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.
