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Einblick - 데이터베이스
프라하 관계 학습 리포지토리 소개
프라하 관계 학습 리포지토리는 다중 관계 데이터를 활용한 기계 학습 연구를 지원하는 것을 목표로 합니다.
다차원 공간을 위한 학습된 인덱스 조사
데이터베이스 인덱스를 기계 학습 모델로 대체하는 학습된 인덱스의 발전과 적용에 대한 조사
관계형 워크로드에서 LLM 쿼리 최적화
관계형 쿼리 내 LLM 호출 최적화의 중요성과 성능 향상을 탐구함.
VeriEQL: Bounded Equivalence Verification for Complex SQL Queries with Integrity Constraints
VeriEQL은 복잡한 SQL 쿼리의 경계 동등성을 검증하는 첫 번째 SMT 기반 접근 방식이며, 복잡한 SQL 쿼리의 경계 동등성을 증명하고 반박할 수 있습니다.
Amazon Redshift의 쿼리 실행 시간 예측: Stage 예측기
Amazon Redshift의 Stage 예측기는 쿼리 실행 시간 예측을 개선하고 효율적으로 관리하는 혁신적인 방법을 제시합니다.
그래프 데이터베이스를 위한 스키마 기반 쿼리 최적화
그래프 데이터베이스의 쿼리 최적화를 위한 스키마 기반 방법 소개
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